234341 在步驟1的序列中，對(duì)于產(chǎn)生的每一個(gè)隨機(jī)數(shù)x在步驟1的序列中，對(duì)于產(chǎn)生的每一個(gè)隨機(jī)數(shù)x，然后找出水平軸的點(diǎn)y值，它對(duì)應(yīng)于等于x的累yy5 xyx值，求F(y)=P(Y≤y)=78782(Monte(MonteCarlo) (MonteCarlo)仿真，或稱(chēng)計(jì)算機(jī)隨 (MonteCarlo)仿真，或稱(chēng)計(jì)算機(jī)隨 摩納哥的MonteCarlo—來(lái)命名這種方法。OracleCrystal99CrystalCrystal 01234 3電腦的單價(jià)4300模擬仿真5004.點(diǎn)擊3.選擇1.將光標(biāo)移到單元格41.1.點(diǎn)擊“Load數(shù)據(jù)、模型與決 5lingCBwhichcellsto1.1.將光標(biāo)移到目標(biāo)單元格，即我們希望 lingCBwhichcellsto 6 ClickClickEnter301forInitialSeedMakesurethisboxisData,Models,andMSE=s=5211.56= 7–理論值：E[R]4300*E[D–仿真結(jié)果：平均周收入= p~N(4300,500)ComputerWorld續(xù)ComputerWorldComputerWorld續(xù)2.1.將光標(biāo)移到單元格3.選擇4.點(diǎn)擊ComputerWorld續(xù)輸入Std8ComputerWorld續(xù)將單元格F5定義為 模 模ComputerWorld續(xù)ComputerWorld續(xù) 量量量量 數(shù)據(jù)、模型與決 Linear 安全庫(kù)存指標(biāo)數(shù)據(jù)、模型與決 回歸(Regression)一詞始于英回歸(Regression)一詞始于英計(jì)學(xué)家SFGalton。他和他的學(xué)生，英國(guó)著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家KPearson研究了兒子身高Y與父母平均身高X之間的，并用一條直線描述Y與X之間的關(guān)系。 告訴我們，若父母平均身高較高，其子身高也應(yīng)該較高。反過(guò)來(lái)若父母平均身高較矮，其子身高也應(yīng)該矮。但是Galton的研究發(fā)現(xiàn)，如果雙親屬于高個(gè)類(lèi)(高于這1078對(duì)夫婦的平均身高)，其子比他們?cè)俑叩母怕示捅容^小，即兒子有較大概率比雙親個(gè)子矮。反過(guò)來(lái)，如果雙親個(gè)子矮，其子以較大概率比雙親個(gè)子高。所以，平均身高偏高或偏矮的夫婦，其子的身高都有“向中心回歸”的現(xiàn)象。基于這個(gè)事實(shí)，Galton把他們所求出的描述兒子與雙親身高關(guān)系的直線叫做回歸直線。雖然“回歸”這種現(xiàn)象并無(wú)普遍性，但歷史上就一直沿用了這個(gè)術(shù)語(yǔ)。數(shù)據(jù)、模型與決 例6.1因變量(dependentvariable)例6.1因變量(dependentvariable):我們想要預(yù)測(cè)自變量(independentvariables):用來(lái)解釋和決定因變量Y的變量集合，通常用x1,x2,…, 數(shù)據(jù)、模型與決 NewRhodeNewNew數(shù)據(jù)、模型與決 yiyib0b1xi“不可測(cè)量的因素i=1,2 ,yib0b1xi“噪聲 額能粗略的表述為費(fèi)用的線性函數(shù)。來(lái)描述費(fèi)用與銷(xiāo)售額之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)、模型與決 費(fèi)xi費(fèi)xiyi 費(fèi)）觀測(cè)值為x1,x2,L,因變量（銷(xiāo)售額）觀測(cè)值為y1y2,L,yyi=b0+b1xi+ i , , i.i.d~N(0,sy=b0+b1x+ee~N(0,s)syb0和b1b0?i i=1,2,...,以某種方法選擇b0和b1以使產(chǎn)生的直線與觀測(cè)數(shù)據(jù)(x1y1xnyn)擬合的“最好”。因變量的觀測(cè)值y1,y2 ,yn和預(yù)測(cè)?1?2 ,?nei=yi-?i=yi-b0-i12nEyf13.8248.60·2.0111.02百萬(wàn)Eyf13.8248.60·1.586.72百萬(wàn)2b0=y-n 1b= )ix- y-n x= y= iyiei=yi-b0- nnn b2i ni-0-12假設(shè)YenChinLee是CKC（假設(shè)YenChinLee是CKC（CountryKitchen 的一家生產(chǎn)處理食品的公司。現(xiàn)在YenChinLee希 YenChin找出了3個(gè)影響Nature-Bar的銷(xiāo)售額的最 費(fèi)、促銷(xiāo)費(fèi)以及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的銷(xiāo)售額的數(shù)據(jù)。所有的數(shù)據(jù)都列數(shù)據(jù)、模型與決 (multiplelinearregression)銷(xiāo)售額(銷(xiāo)售額(百萬(wàn)費(fèi)(百萬(wàn)促銷(xiāo)費(fèi)(百萬(wàn)對(duì)手銷(xiāo)售額(百萬(wàn)……………y=b0+b1x1+b2x2++bnxn+ 得到參數(shù)的估計(jì)值b0b1,L,bk )k 12 y-b-bx--2e nn,-bkxki.i=1,2殘差eiyib0b1x1ib0b1,Lbkb0b1,Lbk稱(chēng)為 ,xk)=b0+b1x1++bk Eyf=68.105Eyf=68.105+48.979·0.7+59.654·0.6- 在輸入欄中 同樣 電子制表軟件已經(jīng)準(zhǔn)備好計(jì)算回歸了。點(diǎn)擊“回歸系數(shù)(The回歸系數(shù)(TheRegression標(biāo)準(zhǔn)誤差(TheStandard自由度(TheDegrees t統(tǒng)計(jì)值(Thet-確定性系數(shù)(TheCoefficientofYYb0b1x1b2x2b3x3Yb0b1x1b2x2b3x3自由度自由度=觀測(cè)樣本個(gè)數(shù)?自變量個(gè)數(shù)?k sbsb,L,sb ttbmbmxm的回歸系數(shù)，sbm是回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。bm的b%的置信區(qū)間計(jì)算如下：首先利用t分布表計(jì)算如 其中，T服從一個(gè)自由度為dofn-k-1的t分布。于是，b的置信區(qū)間為：c

t=m其中T服從一個(gè)自由度為dofn-k-1tt t那么在bbm不等于0t ttt如 確定性系數(shù)確定性系數(shù)i2y-y總離差＝n2 n y-i2e nR2x1x2xk的線性回歸等式解釋的因變量Y的觀測(cè)值的變化占總變化的比例。 2n()SSRB y-模型2iy-：模型A：Y＝C模型B：Yb0b1x1b2x2+Lbnxnn2n =1- ii2y-n關(guān)于R2 線性回歸模型中假設(shè)e1,e2, yi=b0+b1x1i+b2x2i++bkxki+ i=1, ,自變量之間是否存性關(guān)系。數(shù)據(jù)、模型與決 e1,e2,,en 如果e1,e2, 在 輯和判斷的；回歸模型要保持盡可能簡(jiǎn)潔的形 1 2 3 4 5 6 … … 的t統(tǒng)計(jì)值低于c值時(shí)，我們就應(yīng)–如果那些樣本相關(guān)系數(shù)數(shù)值大于0.70（高度正相關(guān)）多重共線性的。數(shù)據(jù)、模型與決 關(guān)