1 Econometrics. 2 Ch1 The nature and scope of Econometrics Y: dependent var. => effect ( 果 ) X 1, …X k : independent var. => cause ( 因 ) Ch2-Ch5:Review.

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03/19/2003 Week #4 江支弘 Chapter 4 Making Predictions: Regression Analysis.

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ARIMA 建模的步驟 Stationize: 檢測序列的平穩性，對不平穩的序列，差分轉換為平穩序列。

Chapter Four Parameter Estimation and Statistical Inference.

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第七章抽樣與抽樣分配蒐集統計資料最常見的方式是抽查。這牽涉到兩個問題：抽出的樣本是否具有代表性?是否能反應出母體的特徵?

Chapter Two Data Summary and Presentation. Statistics II2 敘述統計 Vs. 推論統計 n 敘述統計 : 使用分析方法或圖形來描述一組來自於母體或樣本之資料 n 推論統計 : 利用抽樣方法取得一樣本, 並針對此樣本計算樣本統計量, 以推論未之母體之參數.

社研法助教課， 2007/04/11 如何閱讀 SPSS 圖表（迴歸分析篇） By 黃昱珽. 小考題目大華用 SPSS 得到以下的資料：（圖表見下面）說明 : BABYMORT = 嬰兒死亡率， GDP_CAP = 一國國民生產毛額， LIT_FEMA = 女性識字率。資料來源 : 聯合國，

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Stat_chi21 類別資料 (Categorical data) 一種質性資料, 其觀察值可歸類於數個不相交的項目內，例 : 性別, 滿意度, …, 一般以各項的統計次數表現. 分析此種資料，通常用卡方檢定類別資料分析卡方檢定卡方檢定基本理論一個含有 k 項的試驗，設 p i.

©Ming-chi Chen 社會統計 Page.1 社會統計第十講相關與共變. ©Ming-chi Chen 社會統計 Page.2 Covariance, 共變量當 X, Y 兩隨機變數不互為獨立時，表示兩者間有關連。其關連的形式有很多種，最常見的關連為線性的共變關係。隨機變數 X,Y.

Section 2.3 Least-Squares Regression 最小平方迴歸

第 4 章迴歸的同步推論與其他主題.

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Structural Equation Modeling Chapter 7 觀察變數路徑分析＝路徑分析觀察變數路徑分析.

STAT0_corr1 二變數的相關性  變數之間的關係是統計研究上的一大目標  討論二分類變數的相關性，以列聯表來表示  討論二連續隨機變數時，可以作 x-y 散佈圖觀察它們的關係強度  以相關係數來代表二者關係的強度.

Canonical Correlation 典型相關目標 1 – 決定兩組變數 ( 對相同事務的衡量 ) 是否獨立, 或決定這兩組變數之間關係的強度 –Example: Y1+Y2+…+Ym=X1+X2+…Xn ( 一般式 ) Y1, Y2,…Ym 是否與 X1, X2,..,Xn 有相關 / 無相關.

Chapter 9 Hypothesis tests with the t statistic. 當母體  為未知時 ( 我們通常不知 ) ，用樣本 s 來取代因為用 s 來估計  ，所呈現出來的分佈已不是 z distribution ，而是 t distribution.

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2009fallStat_samplec.i.1 Chap10 Sampling distribution (review) 樣本必須是隨機樣本 (random sample) ，才能代表母體 Sample mean 是一隨機變數，隨著每一次抽出來的樣本值不同，它的值也不同，但會有規律性為了要知道估計的精確性，必需要知道樣本平均數.

民意調查的分析 II 蔡佳泓政大選舉研究中心副研究員. 課程大綱假設的檢定研究假設 H1: 研究假設 ( 例： X 與 Y 相關 ) H0: 虛無假設 ( 例： X 與 Y 無關 ) 檢定結果：接受虛無假設或拒斥虛無假設，但不代表接受研究假設.

Quant_reg11 第三章迴歸分析  如何估計一合理的股價？  影響股價的因素：紅利 (dividend) 、報酬率、營業額、公司利潤、其它 ( 不確定因素 )  每一因素的影響程度可能不一樣  以一數學式描述股價 =β 1 ( 紅利 ) +β 2 ( 報酬率 ) +β 3 (

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拾壹違反迴歸假設以及補救方法主講人陳陸輝研究員政治大學選舉研究中心. 講授主題一、解釋變數之間的共線性問題二、變異數不齊一性三、誤差項自我迴歸（相關）

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&TwoDOE Class 90a1 &2 Simple Comparative Experiments Statistical Plots Sampling and Sampling Distributions Hypothesis Testing Confidence Interval.

緒論統計的範圍敘述統計推論統計有母數統計無母數統計實驗設計統計的本質大量數字客觀.

統計實務 Fall 2003 授課教師：統計系余清祥日期：2003年10月30日第七週：統計分析.

導線測量平差導論觀測方程式多餘方程式實例最小控制量網形平差 χ2檢定：擬合度檢定

Analysis of Variance (ANOVA) CH 13 變異數分析. What is ANOVA? n 檢定 3 個或 3 個以上的母體平均數是否相等的統計檢定 n 檢定多個母體平均數是否相同 n 比較大二、大三、大四學生實習滿意度是否一樣 ? ( 來自相同的 population)

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變異數分析迴歸分析因素分析區別分析集區分析

Chapter 3 Entropy : An Additional Balance Equation

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Structural Equation Modeling Chapter 6 CFA 根據每個因素有多重指標，以減少測量誤差並可建立問卷的構念效度驗證性因素分析.

1 ARMA model Let ε t be white noise process, Z t be a stationary series. white noise : 純雜訊 ε t ~ NID( 0, σ 2 ) ARMA model 又稱為 Box-Jankin model ， 1970 年代推出，

描述統計描述統計(Descriptive Statistics)-將蒐集到的資料加以整理和記錄,並以數字和統計圖表的方式來分析及解釋資料所具有的特性. 基本統計值(平均數,中位數,標準差,變異量….) 相關性測量(卡方,相關係數,迴歸…)

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Unit 3 ：變異數分析 --ANOVA 3.1 範例說明行銷研究方面， One-Way ANOVA 可用以研擬市場區隔及目標選擇策略。教育研究方面，此一模式可用以評估教師之教學績效。農業研究方面，此一模式則可用以挑選使玉米收穫量極大化的肥料。

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1 開南大學公管所與國企所合開選修課 -- 量化分析與應用 -- 黃智聰開南大學公管所與國企所合開選修課課程名稱：量化分析與應用授課老師：黃智聰授課內容：簡單線性迴歸模型：報告結果與選擇函數型式參考書目： Hill, C. R., W. E. Griffiths, and G. G. Judge,

1 政大公企中心產業人才投資課程 -- 企業決策分析方法 -- 黃智聰政大公企中心產業人才投資課程課程名稱：企業決策分析方法授課老師：黃智聰授課內容：非線性因素與異質變異在企業決策之解決參考書目： Hill, C. R., W. E. Griffiths, and G. G. Judge,

Inference for Simple Regression Social Research Methods 2109 & 6507 Spring 2006 March 15, 16, 2006.

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Regression 相關 –Cross table –Bivariate –Contingency Cofficient –Rank Correlation 簡單迴歸多元迴歸.

Chapter 12 Estimation 統計估計. Inferential statistics Parametric statistics 母數統計 ( 母體為常態或大樣本 ) 假設檢定 hypothesis testing  對有關母體參數的假設，利用樣本資料，決定接受或不接受該假設的方法.

McGraw-Hill/Irwin © 2003 The McGraw-Hill Companies, Inc.,All Rights Reserved. 肆資料分析與表達.

Statistical Distributions

1 Curve Fitting ( 曲線適配 ). Function Approximation 領域技術  Trend analysis  A process of using the pattern of data to make predictions  Function approximation.

1 1 Slide The Simple Linear Regression Model n Simple Linear Regression Model y =  0 +  1 x +  n Simple Linear Regression Equation E( y ) =  0 + 

Copyright © 2011 Pearson Education, Inc. Linear Patterns Chapter 19.

Copyright © 2006 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. McGraw-Hill/Irwin The Two-Variable Model: Hypothesis Testing chapter seven.

Chapter 3: TWO-VARIABLE REGRESSION MODEL: The problem of Estimation

Presentation transcript:

1 Econometrics

2 Ch1 The nature and scope of Econometrics Y: dependent var. => effect ( 果 ) X 1, …X k : independent var. => cause ( 因 ) Ch2-Ch5:Review of statistic t X² F N.D Ch6-7:simple regression( 不教 ) Ch8: multiple regression ( 多元迴歸 ) * appendix 1A: (p.15) Econ data on the world wide web

3 Ch8 multiple regression 8.1 the three-variable linear regression model Y:dependent var. (or explained var.) x 2 and x 3 : independent var. (or explanatory var.) u t : the stochastic disturbance term( 不確定的誤差項，殘差項， x 2, x 3 不能 100% affect Y) : intercept term( 截距項 ) 、 : partial regression coeff.

4 Ch8 multiple regression 8.2 Assumption of reg. model A 8.1 Linear in parameter in Eq (8.1) => Y 與 x 2, x 3 為線性關係 A 8.2 x 2, x 3 are uncorrelated with u A 8.3 E(u i )=0 用二手資料 A 8.4 Var(u i )= => the variance of u i is constant (Homokedasticity) 變異數齊一 A 8.5 Cov(u i, u j )=0 => No autocorrelation exists between u i, u j ( 無自我相關 ) A 8.6 No exact collinear between x 2, x 3 A 8.7 for hypothesis testing,

5 Ch8 multiple regression 8.3 estimation of parameters of multiple reg. population regression fun. (PRF): sample regression fun. (SRF): Where e: residual term = bi: the estimate of =>

6 Ch8 multiple regression Method of Ordinary Least Square (OLS) 一般最小平方法  Choose b 1, b 2, b 3 to min where e t : : Residual sum of square (RSS)  Min RSS = F.O.C : ~ normal equation( 三個方程式求三個未知數，見 p.215)

7 Ch8 multiple regression Properties of : (p.217) If A1~A4 are satisfied =>, b OLS will be BLUE (Best Linear Unbiased Estimation) Linear: => b is a linear combination of sample observation.( 線性組合 ) Unbiased: E( ) = ( 真的值，母體真正的不偏 ) Best: efficient =>, 用 OLS 估計比其他方法做的還要佳, 變異數最小

8 Ch8 multiple regression 8.4 Goodness of fit ( 配適度 ) 找出一條線最能代表觀察值 R² = multiple coeff. of determination = the proportion of the total variation in Y. :explained by x 2 andx 3 (or regression line) jointly.

9 Ch8 multiple regression TSS=ESS+RSS TSS: total sum of squares ESS: explained sum of squares RSS: residual sum of squares R²=ESS/TSS 衡量配適度用 ESS/TSS 的比例來看若 RSS=0 => TSS=ESS=>R²=1 RSS ESS

10 Ch8 multiple regression 8.6 Hypo. Testing ( 假設檢定 ) to test the significance of individual coeff.