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咨詢工程師現(xiàn)代工程咨詢方法概述串講6

更新時(shí)間:2009-10-19 15:27:29 來(lái)源:|0 瀏覽0收藏0

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  第二節(jié) 因果分析法-1

  因果分析法主要包括:

  回歸分析法.

  彈性系數(shù)分析法.

  消費(fèi)系數(shù)法等方法。

  回歸分析法是分析相關(guān)因素相互關(guān)系的一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,通過(guò)建立一個(gè)或一組自變量與相關(guān)隨機(jī)變量的回歸分析模型,來(lái)預(yù)測(cè)相關(guān)隨機(jī)變量的未來(lái)值?;貧w分析法按分析中自變量的個(gè)數(shù)分為一元回歸與多元回歸;按自變量與因變量的關(guān)系分為線性回歸與非線性回歸。不論是一元回歸模型還是多元回歸模型,預(yù)測(cè)模型的建立要經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),否則模型不能成立。

  彈性系數(shù)法是―種相對(duì)簡(jiǎn)單易行的定量預(yù)測(cè)方法,通過(guò)計(jì)算某兩個(gè)變量相對(duì)變化彈性關(guān)系,彈性是―個(gè)相對(duì)量,它衡量某―變量的改變所引起的另―變量的相對(duì)變化。

  消費(fèi)系數(shù)法是按行業(yè)、部門、地區(qū)、人口、群體等對(duì)某產(chǎn)品的消費(fèi)者進(jìn)行分析,認(rèn)識(shí)和掌握消費(fèi)者與產(chǎn)品的數(shù)量關(guān)系,從而預(yù)測(cè)產(chǎn)品需求量。

  一、一元線性回歸

  (一)基本公式

  如果預(yù)測(cè)對(duì)象與主要影響因素之間存在線性關(guān)系,將預(yù)測(cè)對(duì)象作為因變量y,將主要影響因素作為自變量x,即引起因變量y變化的變量,則它們之間的關(guān)系可以用一元回歸模型表示為如下形式:

  y=a+bx+e

  其中:a和b是揭示x和y之間關(guān)系的系數(shù),a為回歸常數(shù),b為回歸系數(shù)

  e是誤差項(xiàng)或稱回歸余項(xiàng)。

  對(duì)于每組可以觀察到的變量x,y的數(shù)值xi,yi,滿足下面的關(guān)系:

  yi =a+bxi+ei

  其中ei是誤差項(xiàng),是用a+bxi去估計(jì)因變量yi的值而產(chǎn)生的誤差。

  在實(shí)際預(yù)測(cè)中,ei是無(wú)法預(yù)測(cè)的,回歸預(yù)測(cè)是借助a+bxi得到預(yù)測(cè)對(duì)象的估計(jì)值yi。為了確定a和b,從而揭示變量y與x之間的關(guān)系,公式可以表示為:

  y=a+bX

  公式y(tǒng)=a+bX是式y(tǒng)=a+bx+e的擬合曲線??梢岳闷胀ㄗ钚《朔ㄔ?OLS)求出回歸系數(shù)。最小二乘法基本原則是對(duì)于確定的方程,使觀察值對(duì)估算值偏差的平方和最小。由此求得的回歸系數(shù)為:

  b=[∑xiYi―x∑yi]/∑xi2―x∑xi

  a=y’-bx’

  式中:xi、yi分別是自變量x和因變量y的觀察值,x-、y-分別為x和y的平均值.

  x-=∑xi/ n

  y-= ∑yi/ n

  對(duì)于每一個(gè)自變量的數(shù)值,都有擬合值:

  yi’=a+bxi

  yi’與實(shí)際觀察值的差,便是殘差項(xiàng)

  ei=yi一yi’

  (二)回歸檢驗(yàn)

  在利用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),需要對(duì)回歸系數(shù)、回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn),以判定預(yù)測(cè)模型的合理性和適用性。檢驗(yàn)方法有方差分析、相關(guān)檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)。 對(duì)于一元回歸,相關(guān)檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)的效果是等同的,因此,在一般情況下,通過(guò)其中一項(xiàng)檢驗(yàn)就可以了。對(duì)于多元回歸分析,t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)的作用卻有很大的差異。

  1.方差分析

  通過(guò)推導(dǎo),可以得出:

  ∑(yi―y-)2= ∑(yi―yi’)2+∑(yi―y-)2

  其中:

  ∑(yi’―y-)2=TSS,稱為偏差平方和,

  反映了n個(gè)y值的分散程度,又稱總變差。

  ∑(yi―yi’)2=RSS,稱為回歸平方和,

  反映了x對(duì)y線性影響的大小,又稱可解釋變差。

  ∑(yi―yi’)2=ESS,稱為殘差平方和,

  根據(jù)回歸模型的假設(shè)條件,ESS是由殘差項(xiàng)e造成的,它反映了除x對(duì)y的線性影響之外的一切使y變化的因素,其中包括x對(duì)y的非線性影響及觀察誤差。因?yàn)樗鼰o(wú)法用x來(lái)解釋,故又稱未解釋變差。

  所以,TSS=RSS+ESS

  其實(shí)際意義是總變差等于可解釋變差與未解釋變差之和。

  在進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí),通常先進(jìn)行方差分析,一方面可以檢驗(yàn)在計(jì)算上有無(wú)錯(cuò)誤;另一方面,也可以提供其他檢驗(yàn)所需要的基本數(shù)據(jù)。

  定義可決系數(shù)R2,

  R2 =RSS/TSS

  R2 的大小表明了y的變化中可以用x來(lái)解釋的百分比,因此,R2 是評(píng)價(jià)兩個(gè)變量之間線性關(guān)系強(qiáng)弱的一個(gè)指標(biāo)??梢詫?dǎo)出,

  R2 = RSS/TSS=∑(yi―yi’)2 /∑(yi―y-)2

  =1- ESS/ TSS=1-∑(yi―y-)2 /∑(yi―y-)2

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  2.相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)

  相關(guān)系數(shù)是描述兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)關(guān)系的密切程度的數(shù)量指標(biāo),用R表示。

  

  R在―1和1之間,

  當(dāng)R=1時(shí),變量x和少完全正相關(guān);

  當(dāng)R=-1時(shí),為完全負(fù)相關(guān);

  當(dāng)0

  當(dāng)-1

  當(dāng)R=0時(shí),變量x和y沒(méi)有線性關(guān)系。

  所以,R的絕對(duì)值越接近1,表明其線性關(guān)系越好;

  反之,R的絕對(duì)值越接近0,表明其線性關(guān)系越不好。

  只有當(dāng)R的絕對(duì)值大到一定程度時(shí),才能采用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。在計(jì)算出R值后,可以查相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)表(見(jiàn)書(shū)附表1)。

  在自由度n―2(n為樣本個(gè)數(shù))和顯著性水平a(一般取a=0.05)下,

  若R大于臨界值,則變量x和y之間的線性關(guān)系成立;

  否則,兩個(gè)變量不存在線性關(guān)系。

  3.t檢驗(yàn)

  即回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn),以判定預(yù)測(cè)模型變量x和y之間線性假設(shè)是否合理。因?yàn)橐褂脜?shù)t值,故稱為t檢驗(yàn)。回歸常數(shù)a是否為0的意義不大,通常只檢驗(yàn)參數(shù)b。

  

  其中:Sb是參數(shù)b的標(biāo)準(zhǔn)差,n為樣本個(gè)數(shù)。

  S為回歸標(biāo)準(zhǔn)差,

  tb服從t分布,可以通過(guò)t分布表(見(jiàn)本書(shū)附表2)查得顯著性水平為a,自由度為n―2的數(shù)值t(a/2,n―2)。與之比較,若tb的絕對(duì)值大于t,表明回歸系數(shù)顯著性不為0,參數(shù)的t檢驗(yàn)通過(guò),說(shuō)明變量x和y之間線性假設(shè)合理。若tb的絕對(duì)值小于或等于t,表明回歸系數(shù)為0的可能性較大,參數(shù)的‘檢驗(yàn)未通過(guò),回歸系數(shù)不顯著,說(shuō)明變量x和y之間線性假設(shè)不合理。

  4,F(xiàn)檢驗(yàn)

  即回歸方程的顯著性檢驗(yàn)。是利用方差分析,檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的總體線性關(guān)系的顯著性。

  

  統(tǒng)計(jì)量F服從F分布,可以通過(guò)F分布表(見(jiàn)書(shū)附表3),查找顯著性水平為a,自由度為n=1,n=n―2的F值Fa(1,n―2)。

  將F與Fa(1,n―2)比較:

  若F大于Fa(1,n―2),則回歸方程較好地反映了變量x和y之間的線性關(guān)系,回歸效果顯著,方程的F檢驗(yàn)通過(guò),意味著預(yù)測(cè)模型從整體上是適用的;

  若F小于或等于Fa(1,n―2),說(shuō)明回歸方程不能很好地反映變量x和y之間的關(guān)系,回歸效果不顯著,方程的F檢驗(yàn)未通過(guò),預(yù)測(cè)模型不能采用。

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