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1、會(huì)計(jì)學(xué)1統(tǒng)計(jì)學(xué)一元線性回歸課后習(xí)題統(tǒng)計(jì)學(xué)一元線性回歸課后習(xí)題(xt)答案答案第一頁(yè),共54頁(yè)。 從某一行業(yè)中隨機(jī)抽取從某一行業(yè)中隨機(jī)抽取12家企業(yè),所得產(chǎn)量與生產(chǎn)費(fèi)用的數(shù)據(jù)家企業(yè),所得產(chǎn)量與生產(chǎn)費(fèi)用的數(shù)據(jù)(shj)如下:如下:企業(yè)編號(hào)產(chǎn)量(臺(tái))生產(chǎn)費(fèi)用14013024215035015545514056515067815478416581001709116167101251801113017512140185第1頁(yè)/共53頁(yè)第二頁(yè),共54頁(yè)。產(chǎn)量和費(fèi)用(fi yong)存在正的線性相關(guān)系數(shù)(1)繪制產(chǎn)量與生產(chǎn))繪制產(chǎn)量與生產(chǎn)(shngchn)費(fèi)用的散點(diǎn)圖,判斷二者之間的關(guān)系形態(tài)。費(fèi)用的散點(diǎn)圖,
2、判斷二者之間的關(guān)系形態(tài)。第2頁(yè)/共53頁(yè)第三頁(yè),共54頁(yè)。2222 yynxxnyxxynr222222212(40*130 42*150 . 140*185) (40 42 . 140)*(130 150 . 185)12*(4042 . 140)20 16 2212*(130 150 . 185) (130 150 . 185)r 2)計(jì)算產(chǎn)量與生產(chǎn)費(fèi)用)計(jì)算產(chǎn)量與生產(chǎn)費(fèi)用(fi yong)之間的線性相關(guān)系數(shù)。之間的線性相關(guān)系數(shù)。第3頁(yè)/共53頁(yè)第四頁(yè),共54頁(yè)。2、計(jì)算(j sun)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量)2(122ntrnrt21220.92027.4354531 0.9202t(3)對(duì)相關(guān)系數(shù)
3、的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)()對(duì)相關(guān)系數(shù)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)( ),并說(shuō)明二者之間的關(guān)系強(qiáng)并說(shuō)明二者之間的關(guān)系強(qiáng)度。度。第4頁(yè)/共53頁(yè)第五頁(yè),共54頁(yè)。 學(xué)生在期末考試之前用于復(fù)習(xí)的時(shí)間(單位:小時(shí))和考試分?jǐn)?shù)(單位:學(xué)生在期末考試之前用于復(fù)習(xí)的時(shí)間(單位:小時(shí))和考試分?jǐn)?shù)(單位:分)之間是否有關(guān)系?為研究這一問(wèn)題,一位研究者抽取了由分)之間是否有關(guān)系?為研究這一問(wèn)題,一位研究者抽取了由8名學(xué)生構(gòu)名學(xué)生構(gòu)成的一個(gè)隨機(jī)樣本,取得成的一個(gè)隨機(jī)樣本,取得(qd)的數(shù)據(jù)如下:的數(shù)據(jù)如下:復(fù)習(xí)復(fù)習(xí)時(shí)間時(shí)間X X20201616343423232727323218182222考試考試分?jǐn)?shù)分?jǐn)?shù)Y Y6464616184
4、8470708888929272727777第5頁(yè)/共53頁(yè)第六頁(yè),共54頁(yè)。復(fù)習(xí)時(shí)間和考試分?jǐn)?shù)存在正的線性相關(guān)關(guān)系復(fù)習(xí)時(shí)間和考試分?jǐn)?shù)存在正的線性相關(guān)關(guān)系復(fù)習(xí)時(shí)間(shjin)和考試分?jǐn)?shù)存在正的線性相關(guān)關(guān)系要求:(1)繪制復(fù)習(xí)時(shí)間和考試分?jǐn)?shù)的散點(diǎn)圖,判斷(pndun)二者之間的關(guān)系形態(tài)。第6頁(yè)/共53頁(yè)第七頁(yè),共54頁(yè)。2222 yynxxnyxxynr(2)計(jì)算)計(jì)算(j sun)相關(guān)系數(shù),說(shuō)明兩個(gè)變量之間的關(guān)系強(qiáng)度。相關(guān)系數(shù),說(shuō)明兩個(gè)變量之間的關(guān)系強(qiáng)度。222222228(20*6416*61 .22*77)(2016.22)*(6461 .77)8*(2016.22 )2016.228*
5、(6461.77 )(6461 .77)r第7頁(yè)/共53頁(yè)第八頁(yè),共54頁(yè)。、根據(jù)一組數(shù)據(jù)建立的線性回歸方程、根據(jù)一組數(shù)據(jù)建立的線性回歸方程 要求:要求:1)解釋截距)解釋截距 的意義。的意義。1)解釋斜率)解釋斜率 的意義。的意義。2)當(dāng))當(dāng)=6時(shí)的時(shí)的E(y)1)表示在沒(méi)有自變量)表示在沒(méi)有自變量X的影響時(shí)其他各種因素對(duì)因變的影響時(shí)其他各種因素對(duì)因變量量Y的影響為的影響為102)斜率的意義在于:自變量)斜率的意義在于:自變量X變化對(duì)變化對(duì)Y影響程度?;赜绊懗潭??;貧w方程中,當(dāng)歸方程中,當(dāng)x增加一個(gè)增加一個(gè)(y )單位時(shí)單位時(shí),y將減少個(gè)單位將減少個(gè)單位。3)x=6時(shí),代入方程,則,時(shí),代入
6、方程,則,y=10-0.5 6=7100.5yx10第8頁(yè)/共53頁(yè)第九頁(yè),共54頁(yè)。11.4 設(shè)SSR=36,SSE=4,n=18要求:1)計(jì)算判定(pndng)系數(shù)R2并解釋其意義回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度為,說(shuō)明變量Y的變異性中有90%是由自變量x引起的。2)計(jì)算估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差 并解釋其意義es2140.5218216niiieyySSEsn2360.940SSRSSRRSSTSSTSSE表示表示(biosh)實(shí)際值與估計(jì)值之間的差異程度是實(shí)際值與估計(jì)值之間的差異程度是第9頁(yè)/共53頁(yè)第十頁(yè),共54頁(yè)。運(yùn)送距離x825215107055048092013503256701215運(yùn)送時(shí)間y3
7、.5 1.0 4.0 2.0 1.0 3.0 4.5 1.5 3.0 5.0 (1)繪制運(yùn)送距離和運(yùn)送時(shí)間的散點(diǎn)圖,判斷二者之間的關(guān)系形態(tài)(2)計(jì)算線性相關(guān)系數(shù),說(shuō)明兩個(gè)變量之間的關(guān)系強(qiáng)度。(3)利用最小二乘法求出估計(jì)(gj)的回歸方程,并解釋回歸系數(shù)的實(shí)際意義。第10頁(yè)/共53頁(yè)第十一頁(yè),共54頁(yè)。(1)繪制運(yùn)送距離和運(yùn)送時(shí)間的散點(diǎn)圖,判斷二者之間的關(guān)系繪制運(yùn)送距離和運(yùn)送時(shí)間的散點(diǎn)圖,判斷二者之間的關(guān)系(gun x)形態(tài)形態(tài)第11頁(yè)/共53頁(yè)第十二頁(yè),共54頁(yè)。運(yùn)送距離運(yùn)送距離x x運(yùn)送時(shí)間運(yùn)送時(shí)間y y運(yùn)送距離運(yùn)送距離x x1 1運(yùn)送時(shí)間運(yùn)送時(shí)間y y0.948940.948941 1(2
8、)計(jì)算計(jì)算(j sun)線性相關(guān)系數(shù),說(shuō)明兩個(gè)變量之間的關(guān)系強(qiáng)度線性相關(guān)系數(shù),說(shuō)明兩個(gè)變量之間的關(guān)系強(qiáng)度第12頁(yè)/共53頁(yè)第十三頁(yè),共54頁(yè)。xyxxnyxyxnniniiiniiniiniii1012121111將表中數(shù)據(jù)(shj)代入公式得:=0.118129 =0.003585 (3)利用利用(lyng)最小二乘法求出估計(jì)的回歸方程,并解釋回歸系數(shù)的實(shí)際意義。最小二乘法求出估計(jì)的回歸方程,并解釋回歸系數(shù)的實(shí)際意義。 y關(guān)于x的回歸方程為表示運(yùn)輸距離每增加1公里,運(yùn)送時(shí)間平均增加 天。第13頁(yè)/共53頁(yè)第十四頁(yè),共54頁(yè)。 地區(qū) 人均GDP(元) 人均消費(fèi)水平(元) 北京 遼寧 上海 江西
9、 河南 貴州 陜西 22 460 11 226 34 547 4 851 5 444 2 662 4 549 7 326 4 490 11 546 2 396 2 208 1 608 2 035第14頁(yè)/共53頁(yè)第十五頁(yè),共54頁(yè)。要求: (1)人均(rn jn)GDP作自變量,人均(rn jn)消費(fèi)水平作因變量,繪制散點(diǎn)圖,并說(shuō)明二者之間的關(guān)系形態(tài)。產(chǎn)量和生產(chǎn)費(fèi)用(fi yong)之間存在著正的線性相關(guān)關(guān)系第15頁(yè)/共53頁(yè)第十六頁(yè),共54頁(yè)。(2)計(jì)算兩個(gè)計(jì)算兩個(gè)(lin )變量之間的線性相關(guān)系數(shù),說(shuō)明變量之間的線性相關(guān)系數(shù),說(shuō)明兩個(gè)兩個(gè)(lin )變量之間的關(guān)系強(qiáng)度。變量之間的關(guān)系強(qiáng)度。
10、2222yynxxnyxxynr227*65100742127101240510.9981237*1904918867857397*134690076631609說(shuō)明兩個(gè)說(shuō)明兩個(gè)(lin )變量之間高度相關(guān)變量之間高度相關(guān) 第16頁(yè)/共53頁(yè)第十七頁(yè),共54頁(yè)。(3)利用最小二乘法求出估計(jì)(gj)的回歸方程,并解釋回歸系數(shù)的實(shí)際意義。 xyxxnyxyxnniniiiniiniiniii101212111104515.5714290.308683*12248.428127*651007421 2710124051=0.3086837*190491886785739=734.6928回歸系數(shù)的含
11、義:人均回歸系數(shù)的含義:人均GDP每增加每增加(zngji)1元元,人均消費(fèi)增加,人均消費(fèi)增加(zngji)元。元。第17頁(yè)/共53頁(yè)第十八頁(yè),共54頁(yè)。(4)計(jì)算判定系數(shù)(xsh),并解釋其意義。 niiniiniiniiyyyyyyyySSTSSRR1212121221人均人均(rn jn)GDP對(duì)人均對(duì)人均(rn jn)消費(fèi)的影響達(dá)到消費(fèi)的影響達(dá)到99.6%。81444968.68=0.996381750763.71第18頁(yè)/共53頁(yè)第十九頁(yè),共54頁(yè)。 (5)檢驗(yàn)(jinyn)回歸方程線性關(guān)系的顯著性(a=0.05)。181444968.68 11331.6921(2)305795.0
12、3 (72)SSRFSSE n第19頁(yè)/共53頁(yè)第二十頁(yè),共54頁(yè)。y = 734.6928+ 0.308683 xy = 734.6928+ 0.308683 *5000=2278.1078 (6)如果某地區(qū)的人均(rn jn)GDP為5 000元,預(yù)測(cè)其人均(rn jn)消費(fèi)水平。某地區(qū)的人均某地區(qū)的人均(rn jn)GDP為為5 000元,預(yù)測(cè)其人均元,預(yù)測(cè)其人均(rn jn)消費(fèi)水平為元。消費(fèi)水平為元。第20頁(yè)/共53頁(yè)第二十一頁(yè),共54頁(yè)。(7)求人均(rn jn)GDP為5 000元時(shí),人均(rn jn)消費(fèi)水平95的置信區(qū)間和預(yù)測(cè)區(qū)間。21305795.034361159.007
13、225niiieyySSEsnnniiexxxxnsnty1220201)2(250004515.571412278.10782.5706*61159.007713625127.29人均(rn jn)GDP為5 000元時(shí),人均(rn jn)消費(fèi)水平95的置信區(qū)間為,2565.46399 第21頁(yè)/共53頁(yè)第二十二頁(yè),共54頁(yè)。21305795.034361159.007225niiieyySSEsnn250004515.571412278.10782.5706*61159.007 1+713625127.29人均人均GDP為為5 000元時(shí),人均消費(fèi)水平元時(shí),人均消費(fèi)水平95的預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)(y
14、c)區(qū)間為,區(qū)間為,2975.74999。01580.46315()2975.74999E y第22頁(yè)/共53頁(yè)第二十三頁(yè),共54頁(yè)。航空公司編號(hào)航班正點(diǎn)率顧客投訴次數(shù)181.121276.658376.685475.768573.874672.293771.272870.8122991.4181068.5125隨機(jī)抽取10家航空公司,對(duì)其近一年的航班正點(diǎn)率和顧客投訴次數(shù)進(jìn)行(jnxng)調(diào)查,所得數(shù)據(jù)如下第23頁(yè)/共53頁(yè)第二十四頁(yè),共54頁(yè)。二者之間為負(fù)的線性相關(guān)關(guān)系二者之間為負(fù)的線性相關(guān)關(guān)系(gun x)1)繪制散點(diǎn)圖,說(shuō)明)繪制散點(diǎn)圖,說(shuō)明(shumng)二者之間二者之間的股息形態(tài)的股
15、息形態(tài)第24頁(yè)/共53頁(yè)第二十五頁(yè),共54頁(yè)。Coefficients標(biāo)準(zhǔn)誤差t StatP-valueIntercept429.898635274.973373315.7340180.000437航班正點(diǎn)率-4.70112990.985891202-4.768410.001411回歸系數(shù) 表示航班正點(diǎn)率每增加1%顧客(gk)投訴次數(shù)平均下降次。1=429.897-4.7*yx2)用航班正點(diǎn)率作自變量,建立(jinl)估計(jì)的回歸方程,并解釋回歸系數(shù)的意義第25頁(yè)/共53頁(yè)第二十六頁(yè),共54頁(yè)。213035.96519.449228niiieyySSEsnn12221119.4490.98589
16、1157830.39*757.910enniiiissxxn114.74.76840.98589tst=4.7684t,拒絕,拒絕(jju)H0,回歸系數(shù),回歸系數(shù)顯著顯著11 (8)tts3)檢驗(yàn))檢驗(yàn)(jinyn)回歸系數(shù)的顯著性()回歸系數(shù)的顯著性()第26頁(yè)/共53頁(yè)第二十七頁(yè),共54頁(yè)。213035.96519.449228niiieyySSEsnn208 02211(8)1 0eniixxytsxx037.66()70.619E y計(jì)算計(jì)算(j sun)得得4)如果航班正點(diǎn)率為80%,估計(jì)顧客(gk)投訴次數(shù)8 0= 4 2 9 .8 9 7 -4 .7* 8 0 = 5 4 .2
17、y5)求航班正點(diǎn)率為80%,顧客(gk)投訴次數(shù)95%的置信區(qū)間和預(yù)測(cè)區(qū)間第27頁(yè)/共53頁(yè)第二十八頁(yè),共54頁(yè)。213035.96519.449228niiieyySSEsnn20802211(8)110eniixxytsxx07.572()100.707E y計(jì)算計(jì)算(j sun)得得第28頁(yè)/共53頁(yè)第二十九頁(yè),共54頁(yè)。11.8 下面(xi mian)是20個(gè)城市寫(xiě)字樓出租率和每平方米月租金的數(shù)據(jù)。設(shè)月租金為自變量,出租率為因變量,用excel進(jìn)行回歸,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋和分析。地區(qū)編號(hào)地區(qū)編號(hào)出租率(出租率(% %) 每平方米月租金(元)每平方米月租金(元)170.699269.874
18、373.483467.170570.184668.765763.467873.5105971.4951080.71071171.2861262861378.71061469.5701568.7811669.5751767.7821868.4941972922067.976第29頁(yè)/共53頁(yè)第三十頁(yè),共54頁(yè)?;貧w統(tǒng)計(jì)Multiple R0.79508R Square0.632151Adjusted R Square0.611715標(biāo)準(zhǔn)誤差8.568399觀測(cè)值20方差析dfSSMSFSignificance F回歸分析12271.0362271.03630.933182.8E-05殘差1813
19、21.51473.41746 總計(jì)193592.55 第30頁(yè)/共53頁(yè)第三十一頁(yè),共54頁(yè)。CoefCoefficificientsents標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)誤差誤差t t StatStatP-P-valuvalue eLoweLower r 95%95%UppeUpper r 95%95%下限下限 95.095.0% %上限上限 95.095.0% %InterceInterceptpt- -94.294.249849832.032.079477947- -2.932.938018010.000.0087928792- -161.161.646646- -26.826.8534534- -161.1
20、61.646646- -26.826.8534534X X VariablVariable 1e 12.532.53649264920.450.45605960595.565.56176117612.8E2.8E-05-051.571.57834783473.493.49463746371.571.57834783473.493.4946374637第31頁(yè)/共53頁(yè)第三十二頁(yè),共54頁(yè)。 某汽車(chē)生產(chǎn)商欲了解廣告費(fèi)用(x)對(duì)銷(xiāo)售量(y)的影響,收集了過(guò)去12年的有關(guān)數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算得到(d do)下面的有關(guān)結(jié)果:方差分析表變差來(lái)源dfSSMSFSignificanceF回歸2.17E09殘差40
21、158.07總計(jì)111642866.67參數(shù)估計(jì)表參數(shù)估計(jì)表Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差tStatPvalueIntercept363.689162.455295.8231910.000168XVariable11.4202110.07109119.977492.17E09第32頁(yè)/共53頁(yè)第三十三頁(yè),共54頁(yè)。 (1)完成(wn chng)上面的方差分析表。變差來(lái)源dfSSMSFSignificanceF回歸11602708.61602708.6399.10000652.17E09殘差1040158.074015.807總計(jì)111642866.67第33頁(yè)/共53頁(yè)第三十四頁(yè),共54頁(yè)
22、。 (2)汽車(chē)(qch)銷(xiāo)售量的變差中有多少是由于廣告費(fèi)用的變動(dòng)引起的? 汽車(chē)銷(xiāo)售量的變差中有97.56%是由于(yuy)廣告費(fèi)用的變動(dòng)引起的 2SSR1602708.6R =0.9756SST1642866.67(3)銷(xiāo)售量與廣告費(fèi)用之間的相關(guān)系數(shù)是多少(dusho)? 2r= R0.9877第34頁(yè)/共53頁(yè)第三十五頁(yè),共54頁(yè)。(4)寫(xiě)出估計(jì)(gj)的回歸方程并解釋回歸系數(shù)的實(shí)際意義。 =363.6891+1.420211*yx回歸系數(shù)的意義:廣告費(fèi)用每增加回歸系數(shù)的意義:廣告費(fèi)用每增加(zngji)一個(gè)單位,一個(gè)單位,汽車(chē)銷(xiāo)量就增加汽車(chē)銷(xiāo)量就增加(zngji)個(gè)單位。個(gè)單位。(5)檢驗(yàn)
23、(jinyn)線性關(guān)系的顯著性(a0.05)。p=2.17E09,顯著。 第35頁(yè)/共53頁(yè)第三十六頁(yè),共54頁(yè)。根據(jù)下面的數(shù)據(jù)建立回歸方程,計(jì)算殘差,判定根據(jù)下面的數(shù)據(jù)建立回歸方程,計(jì)算殘差,判定R2,估計(jì)標(biāo),估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差準(zhǔn)誤差se,并分析回歸方程的擬合,并分析回歸方程的擬合(n h)程度。程度。=13.6254+2.30293*yx第36頁(yè)/共53頁(yè)第三十七頁(yè),共54頁(yè)。2i1y=43.53094niiSSEy殘差殘差2143.53094=3.809241223niiieyySSEsnn估計(jì)估計(jì)(gj)標(biāo)準(zhǔn)誤差標(biāo)準(zhǔn)誤差se第37頁(yè)/共53頁(yè)第三十八頁(yè),共54頁(yè)。本題(bnt)判定系數(shù),可以
24、看出擬合程度好。21212694.8651.2691651.26910.937348694.8niiniiSSTyySSRyySSRRSST判定判定(pndng)R2第38頁(yè)/共53頁(yè)第三十九頁(yè),共54頁(yè)。 從20的樣本(yngbn)中得到的有關(guān)回歸結(jié)果是:SSR=60,SSE=40。要檢驗(yàn)x與y之間的線性關(guān)系是否顯著,即檢驗(yàn)假設(shè):01:0H。(1)線性關(guān)系檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)(tngj)量F值是多少? 12SSRSSEn6014018解:(1)SSR的自由度為1;SSE的自由度為n-2=18; F=27 (2)給定顯著性水平(shupng)a,F(xiàn)a是多少?1,18F0.051,18F= (3)是拒絕原
25、假設(shè)還是不拒絕原假設(shè)? 拒絕原假設(shè),線性關(guān)系顯著。 第39頁(yè)/共53頁(yè)第四十頁(yè),共54頁(yè)。SSRSSRSSE0.6r= 由于(yuy)是負(fù)相關(guān),因此(5)檢驗(yàn)(jinyn)x與y之間的線性關(guān)系是否顯著? 從F檢驗(yàn)看線性關(guān)系顯著。 F=271,18F 第40頁(yè)/共53頁(yè)第四十一頁(yè),共54頁(yè)。從n=20的樣本中得到(d do)的有關(guān)回歸結(jié)果是: y=5+3x, =1 =2,es要求(yoqi)1)當(dāng)x=4時(shí),構(gòu)建y的平均值的95%的置信區(qū)間x21() =20niiXXniiexxxxnsnty1220201)2(020.025x=4=5+12=17(2)=(18)=2.1009ytnt當(dāng)時(shí),242
26、1172.1009*1*=17 1.050452020置信區(qū)間 15.94955 , 18.05045第41頁(yè)/共53頁(yè)第四十二頁(yè),共54頁(yè)。2)當(dāng)x=4時(shí),構(gòu)建(u jin)y的平均值的95%的預(yù)測(cè)區(qū)間020.025x=4=5+12=17(2)=(18)=2.1009ytnt當(dāng)時(shí),2002211(2)1+eniixxytnsnxx2421172.1009*1* 1=172.34892020預(yù)測(cè)區(qū)間 14.6511 , 19.3489第42頁(yè)/共53頁(yè)第四十三頁(yè),共54頁(yè)。 11.13 一家公司擁有多家子公司,公司的管理者一家公司擁有多家子公司,公司的管理者想通過(guò)廣告想通過(guò)廣告(gunggo)
27、支出來(lái)估計(jì)銷(xiāo)售收入,為支出來(lái)估計(jì)銷(xiāo)售收入,為此抽取了此抽取了8家子公司,得到廣告家子公司,得到廣告(gunggo)支出支出和銷(xiāo)售收入的數(shù)據(jù)如下(單位:萬(wàn)元)和銷(xiāo)售收入的數(shù)據(jù)如下(單位:萬(wàn)元)廣告支出X12.5 3.721.6 6037.6 6.116.8 41.2銷(xiāo)售收入Y1485533899454189126379建立線性回歸建立線性回歸(hugu)模型,當(dāng)模型,當(dāng)x=40萬(wàn)元時(shí),構(gòu)建銷(xiāo)售收入萬(wàn)元時(shí),構(gòu)建銷(xiāo)售收入95%的置信區(qū)間。的置信區(qū)間。第43頁(yè)/共53頁(yè)第四十四頁(yè),共54頁(yè)。第44頁(yè)/共53頁(yè)第四十五頁(yè),共54頁(yè)。y0當(dāng)x=40萬(wàn)元時(shí) E(y0)t/2=t217 0 9 0 9 .2=
28、 1 0 8 .7 5 7 5226niiieyyS S Esnnniiexxxxnsnty1220201)2(2214 02 4 .9 3 7 515 6 3 .2 9 92 .4 4 6 9 * 1 0 8 .7 5 7 51 02 4 .9 3 7 5niix=563.299 121.74置信區(qū)間為置信區(qū)間為441.559 , 685.039第45頁(yè)/共53頁(yè)第四十六頁(yè),共54頁(yè)。從兩個(gè)回歸分析中得到(d do)的殘差如下:繪制殘差圖,你會(huì)得出什么(shn me)結(jié)論。第46頁(yè)/共53頁(yè)第四十七頁(yè),共54頁(yè)?;貧w回歸(hugu)1 :觀察圖像可以看出,殘差值基本上集中在兩條平行線之間,表
29、明對(duì)于所有值,方差(fn ch)都相同,所以認(rèn)定其假定描述變量x和y之間關(guān)系的回歸模型是合理的。 第47頁(yè)/共53頁(yè)第四十八頁(yè),共54頁(yè)?;貧w回歸(hugu)2: 對(duì)于不同的x值殘差相差也較大,且其殘差值基本上集中在兩條曲線之間,這就意味著其違背了方差相等的,表明所選擇的回歸模型(mxng)不合理,應(yīng)該考慮曲線回歸或多元回歸。第48頁(yè)/共53頁(yè)第四十九頁(yè),共54頁(yè)。11.15 隨機(jī)抽取7家超市,得到其廣告費(fèi)支出和銷(xiāo)售額數(shù)據(jù)(shj)如下:11.15 隨機(jī)抽取(chu q)7家超市,得到其廣告費(fèi)支出和銷(xiāo)售額數(shù)據(jù)如下: 超市 廣告費(fèi)支出(萬(wàn)元) 銷(xiāo)售額(萬(wàn)元) A B C D E F G l 2
30、4 6 10 14 20 19 32 44 40 52 53 54第49頁(yè)/共53頁(yè)第五十頁(yè),共54頁(yè)。解:(1)(1)用廣告費(fèi)支出(zhch)作自變量x,銷(xiāo)售額作因變量y,求出估計(jì)的回歸方程。CoeCoeffifficiecientsnts標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)誤誤差差t t StaStat tP-P-valvalueueLowLower er 95%95%UppUpper er 95%95%下下限限 95.95.0%0%上上限限 95.95.0%0%InterInterceptcept29.29.39939911114.84.807207253536.16.115515573730.00.0016016959517.17.041041676741.41.756756555517.17.041041676741.41.7567565555X X VariaVariable 1ble 11.51.547447478780.40.463463499993.33.338638688880.00.020520582820.30.356056016162.72.738938939390.30.356056016162.72.73893893939=
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