奇异点成因探究及相应处理

所谓奇异点，粗略的说，就是游离在众多的点群之外，明显的偏离了回归直线的一个点或者是几个点。在经济计量学的学习中，我们会经常遇到奇异点的问题。这个时候在采用最小二乘估计法拟合直线时，要特别注意处理奇异点的方法。因为，对于最小二乘法而言，每一个离差的损失是该离差的平方，要使总离差平方和最小，必然会给奇点以相对较高的权重，过多地强调了拟合直线和这些奇异点的关系，在图形上表现为拟和的直线明显地偏向了奇异点。据此做出的决策，可能会和实际情况有相当大的差距，正是由于这样的原因，所以我们面对奇异点的时，如何正确地应对就显得至关重要。在实际工作中，情况层出不穷，变化繁杂，笔者以为，要想正确地处理奇异点，首先要分析其产生的原因，然后再根据具体情况深入地进行分析，灵活应对。     

关于利用最小二乘估计法拟合回归直线的两点思考

例如，假设我们希望检验学生的平均成绩是否可以用学生父母亲的收入进行解释。表1－列出了8个（虚构的）样本点，图1－1是这8个样本点的散点图。     

利用最小二乘估计法拟合回归直线时的两点思考

在统计学上 ,最先将回归这个词作为统计学术语使用的是生物学家高尔顿（ＦｒａｎｃｉｓＧａｌｔｏｎ，１８２２～１９１１年）。他收集整理有关父亲身高和儿子身高的大量资料时 ,发现了一个事实 ,即个子高的父亲们 ,其儿子们的平均身高不高于父亲们的平均身高 ;反之 ,个子矮的父亲们 ,其儿子们的平均身高不低于父亲们的平均身高。就是说第二代的身高向平均方向“回归”。此后 ,“回归”这个词就逐渐成为统计术语了。最小二乘估计法作为求回归方程式中参数的最一般方法 ,由其计算而得的估计量在所有的线性无偏估计中具有最小方差性 ,这也是高…     

中国能源消费与经济增长、能源结构关系的实证检验

文章基于1978-2015年能源统计数据,使用VAR模型方法对能源消费与经济增长、能源结构之间的关系进行了实证研究.结果发现,样本期内协整关系在能源消费与经济增长、能源结构三者之间成立,依据长期协整模型和误差修正模型分析,能源结构变化对能源消费的影响均显著高于经济增长对能源消费的拉动作用,实施节能减排政策,进一步优化能源结构,会大力促进经济增长方式的转变.