109 高普考高考三級 統計 迴歸分析 考古題詳解

109 年・高普考・高考三級・統計
試題代碼 迴歸分析

第 一 題60 分

下表為 2019 年不動產經營業依據實價交易總金額、房仲店數,及平均每店全年傭收資料。X3X_3之定義為:若該縣市非為直轄市定義為 00;若該縣市為直轄市定義為 11。

縣市X1X_1 房仲店數YY 交易總金額(億)X2X_2 平均每店全年傭收(萬)X3X_3 直轄市
臺南市437260116661
新北市1167675016201
高雄市704390615331
桃園市904480614891
新竹縣市411181512360
彰雲投457197012070
臺中市1323552311691
臺北市1375530610811
其他縣市85028599420

以交易總金額為反應變數,得到下列迴歸估計結果:

模型變數估計值標準誤ssR2R^2
A截距項482.770747.6748690.783
X1X_14.0890.813
B截距項2024.1813391.48218230.045
X2X_21.4502.514
C截距項2214.667718.77812450.555
X3X_32600.667880.320
D截距項-4006.893727.336323.10.974
X1X_14.5860.311
X2X_23.0660.459
E截距項411.784599.364695.6
X1X_13.1480.777
X3X_31302.549586.997
F截距項4766.3042455.54512290.628
X2X_2-2.2612.083
X3X_33274.5701068.252
G截距項-6603.893671.369156.30.995
X1X_15.7740.302
X2X_24.8850.458
X3X_3-1235.952272.105

表中 ss 為迴歸誤差之標準差的估計值。以顯著水準為 0.050.05,回答下列問題:

(一)檢定各模型中 X2X_2之係數顯著性,並比較其結果。(16 分)

(二)分別解釋並比較模型 C 與 G 中 X3X_3之係數估計值的意義。(5 分)

(三)寫出模型 D 的變異數分析表(analysis of variance table),並檢定其迴歸係數是否皆等於 00。(10 分)

(四)計算模型 E 的 R2R^2。(6 分)

(五)若以向前選取(forward selection)方法,請詳述選取變數的程序及最終會選到那些變數。(15 分)

(六)若以向後剔除(backward elimination)方法,請詳述選取變數的程序及最終會選到那些變數。(8 分)

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核心觀念

本題考查迴歸係數的個別 tt 檢定、虛擬變數係數解釋、整體迴歸的 FF 檢定、判定係數,以及向前選取與向後剔除。

對含 kk 個解釋變數、nn 筆觀測值的模型,誤差自由度為 n−k−1n-k-1。個別係數檢定使用

t=β^jSE(β^j),H0:βj=0,H1:βj≠0.t=\frac{\hat\beta_j}{SE(\hat\beta_j)},\qquad H_0:\beta_j=0,\quad H_1:\beta_j\ne 0.

以顯著水準 0.050.05 做雙尾檢定,若 ∣t∣>t0.975, n−k−1|t|>t_{0.975,\,n-k-1},則拒絕 H0H_0。模型的整體迴歸檢定則檢定所有斜率係數是否同時為 00。


(一)檢定各模型中 X2X_2 係數的顯著性並比較

X2X_2 出現在模型 B、D、F、G。各模型的自由度與檢定結果如下:

模型tt 值誤差自由度臨界值結論
B1.4502.514=0.577\dfrac{1.450}{2.514}=0.577772.3652.365不顯著
D3.0660.459=6.680\dfrac{3.066}{0.459}=6.680662.4472.447顯著
F−2.2612.083=−1.086\dfrac{-2.261}{2.083}=-1.086662.4472.447不顯著
G4.8850.458=10.666\dfrac{4.885}{0.458}=10.666552.5712.571顯著

因此,模型 B 與 F 中的 X2X_2 係數未達顯著;模型 D 與 G 中則達顯著。

比較時須注意,這些是不同控制條件下的係數檢定:B 只放入 X2X_2;F 控制 X3X_3;D 控制 X1X_1;G 同時控制 X1X_1 與 X3X_3。X2X_2 在單變數模型 B 中不顯著,但控制 X1X_1 後的 D、以及控制 X1X_1 與 X3X_3 後的 G 中顯著,表示其條件關係與單獨考慮時不同。不能只憑 B 的檢定結果,判斷 X2X_2 在多元迴歸中也不重要。


(二)比較模型 C 與 G 中 X3X_3 係數的意義

模型 C 是只以 X3X_3 解釋 YY 的迴歸:

Y^=2214.667+2600.667X3.\hat Y=2214.667+2600.667X_3.

由於 X3=1X_3=1 代表直轄市、X3=0X_3=0 代表非直轄市,模型 C 中的 2600.6672600.667 是兩組交易總金額平均值的差:直轄市平均值比非直轄市高 2600.6672600.667 億元。此比較未控制其他變數。

模型 G 同時納入 X1X_1、X2X_2、X3X_3:

Y^=−6603.893+5.774X1+4.885X2−1235.952X3.\hat Y=-6603.893+5.774X_1+4.885X_2-1235.952X_3.

其中 X3X_3 的估計係數 −1235.952-1235.952 表示在房仲店數 X1X_1 與平均每店全年傭收 X2X_2 相同時,直轄市的預測交易總金額比非直轄市低 1235.9521235.952 億元。這是控制其他解釋變數後的差異,與模型 C 的未控制組間差異意義不同。


(三)模型 D 的變異數分析表與整體檢定

模型 D 含 X1、X2X_1、X_2,所以 n=9n=9、迴歸自由度為 22、誤差自由度為 9−2−1=69-2-1=6,總自由度為 88。

誤差均方為

MSE=s2=323.12=104393.61,MSE=s^2=323.1^2=104393.61,

因此

SSE=6MSE=626361.66.SSE=6MSE=626361.66.

由題目所列 YY 值計算:

SST=∑i=19(Yi−Yˉ)2=24376422.22,SST=\sum_{i=1}^{9}(Y_i-\bar Y)^2 =24376422.22,

故

SSR=SST−SSE=23750060.56.SSR=SST-SSE=23750060.56.

變異數分析表如下(數值因題目所列 ss 經四捨五入而為近似值):

變異來源平方和 SS自由度 df均方 MSFF 值
迴歸23750060.5623750060.562211875030.2811875030.28113.75113.75
誤差626361.66626361.6666104393.61104393.61
總和24376422.2224376422.2288

整體檢定為

H0:β1=β2=0,H1:β1,β2 不全為 0.H_0:\beta_1=\beta_2=0,\qquad H_1:\beta_1,\beta_2\text{ 不全為 }0.
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第 二 題40 分

若隨機變數 (X,Y)(X,Y) 為二維常態分配,且 XX 之均數為 μx\mu_x、變異數為 σx2\sigma_x^2,YY 之均數為 μy\mu_y、變異數為 σy2\sigma_y^2,XX 與 YY 之相關係數為 ρ\rho。

(一)在給定 X=xiX=x_i 的情況下,YY 之條件分配亦為常態分配,證明其均數為

μy∣x=μy+ρσyσx(xi−μx),i=1,2,…,n\mu_{y\mid x}=\mu_y+\rho\frac{\sigma_y}{\sigma_x}(x_i-\mu_x),\quad i=1,2,\ldots,n

變異數表達為

σy∣x2=σy2(1−ρ2)\sigma_{y\mid x}^2=\sigma_y^2(1-\rho^2)

其中 nn 為觀測值個數。(12 分)

(二)若將上述的結果表達為解釋變數 XX 及反應變數 YY 之簡單線性迴歸模型如下:

Yi=β0+β1Xi+ϵi,i=1,2,…,nY_i=\beta_0+\beta_1X_i+\epsilon_i,\quad i=1,2,\ldots,n

ϵi\epsilon_i 為隨機誤差;亦即

Yi∣Xi=xi∼N(β0+β1xi,σ2)Y_i\mid X_i=x_i\sim N(\beta_0+\beta_1x_i,\sigma^2)

請將 β0\beta_0、β1\beta_1 及 σ2\sigma^2 重新以 μx\mu_x、σx2\sigma_x^2、μy\mu_y、σy2\sigma_y^2 與 ρ\rho 等符號表達之。(6 分)

(三)寫出 ϵi\epsilon_i 的分配。(4 分)

(四)證明 σy2≥σ2\sigma_y^2\geq\sigma^2,並說明在何種的狀況下 σy2=σ2\sigma_y^2=\sigma^2。(8 分)

(五)若 rXYr_{XY} 為變數 XX 與 YY 之樣本相關係數,R2R^2 為該迴歸模型之判定係數(coefficient of determination),證明

rXY2=R2r_{XY}^2=R^2

(10 分)

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核心觀念

二維常態分配的條件分配仍為常態。其條件平均數是 YY 對 XX 的線性投影,其斜率為 Cov⁡(X,Y)/σx2\operatorname{Cov}(X,Y)/\sigma_x^2;條件變異數則是扣除線性關係所能解釋的部分後,剩餘的變異數。

已知

Cov⁡(X,Y)=ρσxσy.\operatorname{Cov}(X,Y)=\rho\sigma_x\sigma_y.

因此條件平均數的斜率為

Cov⁡(X,Y)σx2=ρσyσx.\frac{\operatorname{Cov}(X,Y)}{\sigma_x^2} =\rho\frac{\sigma_y}{\sigma_x}.

(一)條件分配的均數與變異數

令

Z=X−μxσx,W=Y−μyσy.Z=\frac{X-\mu_x}{\sigma_x},\qquad W=\frac{Y-\mu_y}{\sigma_y}.

則 Z,WZ,W 為標準常態變數,且相關係數為 ρ\rho。考慮線性組合

U=W−ρZ1−ρ2.U=\frac{W-\rho Z}{\sqrt{1-\rho^2}}.

當 ∣ρ∣<1|\rho|<1 時,UU 為標準常態,且 Cov⁡(U,Z)=0\operatorname{Cov}(U,Z)=0。由於 (U,Z)(U,Z) 為聯合常態且不相關即獨立,故 UU 與 ZZ 獨立。整理 W=ρZ+1−ρ2UW=\rho Z+\sqrt{1-\rho^2}U,可得

Y=μy+ρσyσx(X−μx)+σy1−ρ2 U.Y=\mu_y+\rho\frac{\sigma_y}{\sigma_x}(X-\mu_x) +\sigma_y\sqrt{1-\rho^2}\,U.

給定 X=xiX=x_i 後,UU 的分配不變,故

Y∣X=xi∼N(μy+ρσyσx(xi−μx), σy2(1−ρ2)).Y\mid X=x_i \sim N\left( \mu_y+\rho\frac{\sigma_y}{\sigma_x}(x_i-\mu_x), \ \sigma_y^2(1-\rho^2) \right).

因此

μy∣x=μy+ρσyσx(xi−μx),σy∣x2=σy2(1−ρ2).\mu_{y\mid x} =\mu_y+\rho\frac{\sigma_y}{\sigma_x}(x_i-\mu_x), \qquad \sigma_{y\mid x}^2=\sigma_y^2(1-\rho^2).

若 ∣ρ∣=1|\rho|=1,聯合常態退化於一條直線,條件變異數為 00;上述均數與變異數公式仍成立。

(二)迴歸參數

將條件平均數改寫為 xix_i 的截距斜率形式:

μy∣x=μy+ρσyσx(xi−μx)=(μy−ρσyσxμx)+(ρσyσx)xi.\begin{aligned} \mu_{y\mid x} &=\mu_y+\rho\frac{\sigma_y}{\sigma_x}(x_i-\mu_x)\\ &=\left(\mu_y-\rho\frac{\sigma_y}{\sigma_x}\mu_x\right) +\left(\rho\frac{\sigma_y}{\sigma_x}\right)x_i. \end{aligned}

與 β0+β1xi\beta_0+\beta_1x_i 比較,得到

β0=μy−ρσyσxμx,β1=ρσyσx,σ2=σy2(1−ρ2).\boxed{\beta_0=\mu_y-\rho\frac{\sigma_y}{\sigma_x}\mu_x}, \qquad \boxed{\beta_1=\rho\frac{\sigma_y}{\sigma_x}}, \qquad \boxed{\sigma^2=\sigma_y^2(1-\rho^2)}.

(三)誤差項分配

由 Yi∣Xi=xi∼N(β0+β1xi,σ2)Y_i\mid X_i=x_i\sim N(\beta_0+\beta_1x_i,\sigma^2),且

ϵi=Yi−(β0+β1Xi),\epsilon_i=Y_i-(\beta_0+\beta_1X_i),

可知條件於 XiX_i 時,誤差項均數為 00、變異數為 σ2\sigma^2,所以

ϵi∣Xi=xi∼N(0,σ2)=N(0,σy2(1−ρ2)).\boxed{\epsilon_i\mid X_i=x_i\sim N(0,\sigma^2) =N\left(0,\sigma_y^2(1-\rho^2)\right)}.

(四)證明 σy2≥σ2\sigma_y^2\geq\sigma^2 及等號條件

由

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