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文檔簡介

-.z.應(yīng)用回歸分析試題(一)1、對于一元線性回歸,,,,下列說法錯誤的是(A),的最小二乘估計,都是無偏估計;(B),的最小二乘估計,對,,...,是線性的;(C),的最小二乘估計,之間是相關(guān)的;(D)若誤差服從正態(tài)分布,,的最小二乘估計和極大似然估計是不一樣的.2、在回歸分析中若診斷出異方差,常通過方差穩(wěn)定化變化對因變量進行變換.如果誤差方差與因變量的期望成正比,則可通過下列哪種變換將方差常數(shù)化(A);(B);(C);(D).3、下列說法錯誤的是(A)強影響點不一定是異常值;(B)在多元回歸中,回歸系數(shù)顯著性的t檢驗與回歸方程顯著性的F檢驗是等價的;(C)一般情況下,一個定性變量有k類可能的取值時,需要引入k-1個0-1型自變量;(D)異常值的識別與特定的模型有關(guān).4、下面給出了4個殘差圖,哪個圖形表示誤差序列是自相關(guān)的(B)(D)5、下列哪個嶺跡圖表示在*一具體實例中最小二乘估計是適用的(B)(C)(D)二、填空題(每空2分,共20分)1、考慮模型,,其中,秩為,不一定已知,則__________________,___________,若服從正態(tài)分布,則___________,其中是的無偏估計.2、下表給出了四變量模型的回歸結(jié)果:來源平方和自由度均方回歸殘差總的65965---66042------14------則殘差平方和=_________,總的觀察值個數(shù)=_________,回歸平方和的自由度=________.3、已知因變量與自變量,,,,下表給出了所有可能回歸模型的AIC值,則最優(yōu)子集是_____________________.模型中的變量AIC模型中的變量AIC,,,,,202.552.68142.4962.443.04198.10315.16,,,,,,,,,,,3.505.007.34138.232.125.50138.734、在診斷自相關(guān)現(xiàn)象時,若,則誤差序列的自相關(guān)系數(shù)的估計值=_____,若存在自相關(guān)現(xiàn)象,常用的處理方法有迭代法、_____________、科克倫-奧克特迭代法.5、設(shè)因變量與自變量的觀察值分別為和,則以為折點的折線模型可表示為_____________________.三、(共45分)研究貨運總量(萬噸)與工業(yè)總產(chǎn)值(億元)、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(億元)、居民非商品支出(億元)的線性回歸關(guān)系.觀察數(shù)據(jù)及殘差值、學(xué)生化殘差、刪除學(xué)生化殘差、庫克距離、杠桿值見表一表一編號116070351.0-15.474-0.894-0.8760.1660.454226075402.412.8250.6280.5930.0310.240321065402.05.3440.2650.2430.0060.261426574423.0-0.091-0.004-0.0041.168E-60.199524072381.233.2251.7542.2940.4090.347622068451.5-25.198-2.116-3.8323.2160.742727578424.0-17.554-1.173-1.2200.5010.593816066362.0-20.007-1.163-1.2060.2890.461927570443.28.2340.4090.3790.0150.2641025065423.018.6951.0651.0790.2220.439表二參數(shù)估計表變量系數(shù)標準誤Intercept-348.2803.7547.10112.447176.4591.9332.88010.569總平方和SST=16953殘差平方和SSE=3297已知,,,,根據(jù)上述結(jié)果,解答如下問題:計算誤差方差的無偏估計及判定系數(shù).(8分)對,,的回歸系數(shù)進行顯著性檢驗.(顯著性水平)(12分)對回歸方程進行顯著性檢驗.(顯著性水平)(8分)診斷數(shù)據(jù)是否存在異常值,若存在,是關(guān)于自變量還是關(guān)于因變量的異常值?(10分)寫出關(guān)于,,的回歸方程,并結(jié)合實際對問題作一些基本分析(7分)四、(共8分)*種合金中的主要成分為金屬A與金屬B,研究者經(jīng)過13次試驗,發(fā)現(xiàn)這兩種金屬成分之和與膨脹系數(shù)之間有一定的數(shù)量關(guān)系,但對這兩種金屬成分之和是否對膨脹系數(shù)有二次效應(yīng)沒有把握,經(jīng)計算得與的回歸的殘差平方和為3.7,與、的回歸的殘差平方和為0.252,試在0.05的顯著性水平下檢驗對是否有二次效應(yīng)?(參考數(shù)據(jù))五、(共12分)(1)簡單描述一下自變量之間存在多重共線性的定義;(2分)(2)多重共線性的診斷方法主要有哪兩種?(4分)(3)消除多重共線性的方法主要有哪幾種?(6分)應(yīng)用回歸分析試題(二)一、選擇題1.*同學(xué)由與之間的一組數(shù)據(jù)求得兩個變量間的線性回歸方程為,已知:數(shù)據(jù)的平均值為2,數(shù)據(jù)的平均值為3,則(A)A.回歸直線必過點(2,3)B.回歸直線一定不過點(2,3)C.點(2,3)在回歸直線上方D.點(2,3)在回歸直線下方2.在一次試驗中,測得的四組值分別是,則Y與*之間的回歸直線方程為(A)A.B.C.D.3.在對兩個變量,進行線性回歸分析時,有下列步驟:①對所求出的回歸直線方程作出解釋;②收集數(shù)據(jù)、),,…,;③求線性回歸方程;④求未知參數(shù);⑤根據(jù)所搜集的數(shù)據(jù)繪制散點圖如果根據(jù)可行性要求能夠作出變量具有線性相關(guān)結(jié)論,則在下列操作中正確的是(D)A.①②⑤③④B.③②④⑤①C.②④③①⑤D.②⑤④③①4.下列說法中正確的是(B)A.任何兩個變量都具有相關(guān)關(guān)系B.人的知識與其年齡具有相關(guān)關(guān)系C.散點圖中的各點是分散的沒有規(guī)律D.根據(jù)散點圖求得的回歸直線方程都是有意義的5.給出下列結(jié)論:(1)在回歸分析中,可用指數(shù)系數(shù)的值判斷模型的擬合效果,越大,模型的擬合效果越好;(2)在回歸分析中,可用殘差平方和判斷模型的擬合效果,殘差平方和越大,模型的擬合效果越好;(3)在回歸分析中,可用相關(guān)系數(shù)的值判斷模型的擬合效果,越小,模型的擬合效果越好;(4)在回歸分析中,可用殘差圖判斷模型的擬合效果,殘差點比較均勻地落在水平的帶狀區(qū)域中,說明這樣的模型比較合適.帶狀區(qū)域的寬度越窄,說明模型的擬合精度越高.以上結(jié)論中,正確的有(B)個. A.1B.2C.3D.46.已知直線回歸方程為,則變量增加一個單位時(C)A.平均增加個單位 B.平均增加個單位C.平均減少個單位 D.平均減少個單位7.下面的各圖中,散點圖與相關(guān)系數(shù)r不符合的是(B)8.一位母親記錄了兒子3~9歲的身高,由此建立的身高與年齡的回歸直線方程為,據(jù)此可以預(yù)測這個孩子10歲時的身高,則正確的敘述是(D)A.身高一定是145.83cmB.身高超過146.00cmC.身高低于145.00cmD.身高在145.83cm左右9.在畫兩個變量的散點圖時,下面哪個敘述是正確的(B)(A)預(yù)報變量在軸上,解釋變量在軸上(B)解釋變量在軸上,預(yù)報變量在軸上(C)可以選擇兩個變量中任意一個變量在軸上(D)可以選擇兩個變量中任意一個變量在軸上10.兩個變量與的回歸模型中,通常用來刻畫回歸的效果,則正確的敘述是(D)A.越小,殘差平方和小B.越大,殘差平方和大C.于殘差平方和無關(guān)D.越小,殘差平方和大11.兩個變量與的回歸模型中,分別選擇了4個不同模型,它們的相關(guān)指數(shù)如下,其中擬合效果最好的模型是(A)A.模型1的相關(guān)指數(shù)為0.98B.模型2的相關(guān)指數(shù)為0.80C.模型3的相關(guān)指數(shù)為0.50D.模型4的相關(guān)指數(shù)為0.2512.在回歸分析中,代表了數(shù)據(jù)點和它在回歸直線上相應(yīng)位置的差異的是(B)A.總偏差平方和B.殘差平方和C.回歸平方和D.相關(guān)指數(shù)R213.工人月工資(元)依勞動生產(chǎn)率(千元)變化的回歸直線方程為,下列判斷正確的是(C)A.勞動生產(chǎn)率為1000元時,工資為50元B.勞動生產(chǎn)率提高1000元時,工資提高150元C.勞動生產(chǎn)率提高1000元時,工資提高90元D.勞動生產(chǎn)率為1000元時,工資為90元14.下列結(jié)論正確的是(C)①函數(shù)關(guān)系是一種確定性關(guān)系;②相關(guān)關(guān)系是一種非確定性關(guān)系;③回歸分析是對具有函數(shù)關(guān)系的兩個變量進行統(tǒng)計分析的一種方法;④回歸分析是對具有相關(guān)關(guān)系的兩個變量進行統(tǒng)計分析的一種常用方法.A.①② B.①②③ C.①②④ D.①②③④15.已知回歸直線的斜率的估計值為1.23,樣本點的中心為(4,5),則回歸直線方程為(C)A. B.C. D.二、填空題16.在比較兩個模型的擬合效果時,甲、乙兩個模型的相關(guān)指數(shù)的值分別約為0.96和0.85,則擬合效果好的模型是甲.17.在回歸分析中殘差的計算公式為列聯(lián)表、三維柱形圖、二維條形圖.18.線性回歸模型(和為模型的未知參數(shù))中,稱為隨機誤差.19.若一組觀測值(*1,y1)(*2,y2)…(*n,yn)之間滿足yi=b*i+a+ei(i=1、2.…n)若ei恒為0,則R2為___ei恒為0,說明隨機誤差對yi貢獻為0.三、解答題20.調(diào)查*市出租車使用年限和該年支出維修費用(萬元),得到數(shù)據(jù)如下:使用年限23456維修費用2.23.85.56.57.0求線性回歸方程;(2)由(1)中結(jié)論預(yù)測第10年所支出的維修費用.()20.解析:(1)列表如下:i123452345622385565704411422032542049162536,,,于是,∴線性回歸方程為:(2)當*=10時,(萬元)即估計使用10年時維修費用是1238萬元回歸方程為:(2)預(yù)計第10年需要支出維修費用12.38萬元.21.以下是*地搜集到的新房屋的銷售價格和房屋的面積的數(shù)據(jù):(1)畫出數(shù)據(jù)對應(yīng)的散點圖;(2)求線性回歸方程,并在散點圖中加上回歸直線;(3)據(jù)(2)的結(jié)果估計當房屋面積為時的銷售價格.(4)求第2個點的殘差。21.解析:(1)數(shù)據(jù)對應(yīng)的散點圖如圖所示:(2),,設(shè)所求回歸直線方程為,則故所求回歸直線方程為(3)據(jù)(2),當時,銷售價格的估計值為:(萬元)必看經(jīng)典例題1.從20的樣本中得到的有關(guān)回歸結(jié)果是:SSR=60,SSE=40。要檢驗*與y之間的線性關(guān)系是否顯著,即檢驗假設(shè):。(1)線性關(guān)系檢驗的統(tǒng)計量F值是多少"(2)給定顯著性水平a=0.05,F(xiàn)a是多少"(3)是拒絕原假設(shè)還是不拒絕原假設(shè)"(4)假定*與y之間是負相關(guān),計算相關(guān)系數(shù)r。(5)檢驗*與y之間的線性關(guān)系是否顯著"解:(1)SSR的自由度為k=1;SSE的自由度為n-k-1=18;因此:F===27(2)==4.41(3)拒絕原假設(shè),線性關(guān)系顯著。(4)r===0.7746,由于是負相關(guān),因此r=-0.7746(5)從F檢驗看線性關(guān)系顯著。2.*汽車生產(chǎn)商欲了解廣告費用(*)對銷售量(y)的影響,收集了過去12年的有關(guān)數(shù)據(jù)。通過計算得到下面的有關(guān)結(jié)果:方差分析表變差來源dfSSMSFSignificanceF回歸2.17E—09殘差40158.07——總計111642866.67———參數(shù)估計表Coefficients標準誤差tStatP—valueIntercept363.689162.455295.8231910.000168*Variable11.4202110.07109119.977492.17E—09要求:(1)完成上面的方差分析表。(2)汽車銷售量的變差中有多少是由于廣告費用的變動引起的"(3)銷售量與廣告費用之間的相關(guān)系數(shù)是多少"(4)寫出估計的回歸方程并解釋回歸系數(shù)的實際意義。(5)檢驗線性關(guān)系的顯著性(a=0.05)。解:變差來源dfSSMSFSignificanceF回歸11602708.61602708.6399.10000652.17E—09殘差1040158.074015.807——總計111642866.67———(2)R2=0.9756,汽車銷售量的變差中有97.56%是由于廣告費用的變動引起的。(3)r=0.9877。(4)回歸系數(shù)的意義:廣告費用每增加一個單位,汽車銷量就增加1.42個單位。(5)回歸系數(shù)的檢驗:p=2.17E—09<α,回歸系數(shù)不等于0,顯著。回歸直線的檢驗:p=2.17E—09<α,回歸直線顯著。3.根據(jù)兩個自變量得到的多元回歸方程為,并且已知n=10,SST=6724.125,SSR=6216.375,,=0.0567。要求:(1)在a=0.05的顯著性水平下,與y的線性關(guān)系是否顯著"(2)在a=0.05的顯著性水平下,是否顯著"(3)在a=0.05的顯著性水平下,是否顯著"解(1)回歸方程的顯著性檢驗:假設(shè):H0:==0H1:,不全等于0SSE=SST-SSR=6724.125-6216.375=507.75F===42.85=4.74,F(xiàn)>,認為線性關(guān)系顯著。(2)回歸系數(shù)的顯著性檢驗:假設(shè):H0:=0H1:≠0t===24.72=2.36,>,認為y與*1線性關(guān)系顯著。(3)回歸系數(shù)的顯著性檢驗:假設(shè):H0:=0H1:≠0t===83.6=2.36,>,認為y與*2線性關(guān)系顯著。4.根據(jù)下面E*cel輸出的回歸結(jié)果,說明模型中涉及多少個自變量、少個觀察值?寫出回歸方程,并根據(jù)F,se,R2及調(diào)整的的值對模型進行討論。SUMMARYOUTPUT回歸統(tǒng)計MultipleRRSquareAdjustedR

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