统计学贾5课后练答案1114章.docx
- 文档编号:18155035
- 上传时间:2023-08-13
- 格式:DOCX
- 页数:60
- 大小:411.88KB
统计学贾5课后练答案1114章.docx
《统计学贾5课后练答案1114章.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《统计学贾5课后练答案1114章.docx(60页珍藏版)》请在冰点文库上搜索。
统计学贾5课后练答案1114章
第11章一元线性回归分析
(1)散点图(略),产量与生产费用之间正的线性相关关系。
⑵r0.920232
(3)检验统计量t14.4222t口2.2281,拒绝原假设,相关系数显著。
(1)散点图(略)。
(2)r0.8621
(1)?
0表示当x0时y的期望值。
(2)?
表示x每变动一个单位y平均下降个单位。
(3)E(y)7
_2
(1)R90%
⑵Se1
一家物流公司的管理人员想研究货物的运输距离和运输时间的关系,为此,他抽出了公司最近10个
卡车运货记录的随机样本,得到运送距离(单位:
km)和运送时间(单位:
天)的数据如下:
运送距离x
825215107055048092013503256701215
运送时间y
要求:
(1)绘制运送距离和运送时间的散点图,判断二者之间的关系形态:
(2)计算线性相关系数,说明两个变量之间的关系强度。
⑶利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。
解:
(1)
1-
25050075010001250
x运送距离(kn)
3.
y运送时间1天
可能存在线性关系。
(2)
相关性
xkm)
Pearson
1
.949(**)
显著性(双侧)
N
10
10
y运送时间(天)
Pearson相关性
.949(**)
1
显著性(双侧)
N
10
10
x运送距离(km)
y运送时间(天)
有很强的线性关系。
(3)
系数(a)
非标准化系数标准化系数
模型b标准误Betat显著性
i(常量)
x运送距离(km)
回归系数的含义:
每公里增加天。
卜面是7个地区2000年的人均国内生产总值(GDP)和人均消费水平的统计数据:
地区
人均GDP阮)
人均消费水平(元)
北京
22460
7326
辽宁
11226
4490
上海
34547
11546
江西
4851
2396
河南
5444
2208
2662
1608
贵州
4549
2035
陕西
要求:
(1)人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,绘制散点图,并说明二者之间的关系形态。
(2)计算两个变量之间的线性相关系数,说明两个变量之间的关系强度。
(3)利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。
(4)计算判定系数,并解释其意义。
(5)检验回归方程线性关系的显著性(a=o
(6)如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。
(7)求人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。
解:
(1)
12000
10000
8000
6000
4000.
2000
01000020000
人均GDP(元)
30000
40000
0-
人均消费水平1元>
可能存在线性关系。
(2)相关系数:
相关性
人均GDP(元)人均消费水平(元)
人均GDP(元)
Pearson相关性
1
.998(**)
显著性(双侧)
N
7
7
人均消费水平(元)
Pearson相关性
.998(**)
1
显著性(双侧)
N
7
7
有很强的线性关系。
(3)回归方程:
系数(a)
非标准化系数标准化系数
模型B标准误Betat显著性
1(常量)
人均GDP(元)
回归系数的含义:
人均GDP没增加1元,人均消费增加元。
(4)
模型摘要
SIRR1F调整的r方估计的标准差
.998(a)
人均GDP对人均消费的影响达到%。
(5)F检验:
ANOVA(b)
平方和
df
均方
F
显著性
1
1
81,444,
1
81,444,
1,
.0
残差
305,
5
61,
合计
81,750,
6
回归系数的检验:
t检验
系数(a)
非标准化系数标准化系数
模型b标准误Betat显著性
1(常量)
人均GDP(元)
(6)
某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平为元。
⑺
人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间为[,],预测区间为[,]。
(1)散点图(略),二者之间为负的线性相关关系。
(2)估计的回归方程为:
?
430.18924.7x。
回归系数?
14.7表示航班正点率每增加1%,
顾客投诉次数平均下降次。
(3)检验统计量t4.959t/22.3060(P-Value=<0.05),拒绝原假设,回归系数显著。
(4)?
80430.18924.78054.1892(次)。
(5)置信区间:
(,);预测区间:
(,)。
Excel输出的结果如下(解释与分析请读者自己完成)
MultipleR
RSquare
AdjustedRSquare
标准误差
20
观测值
方差分析
dfSSMSFSignificanceF
1
残差
18
总计
19
Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%
Intercept
XVariable1
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。
通过计算得到下
面的有关结果:
方差分析表
变差来源
df
SS
MS
F
SignificanceF
回归
1
一09
残差
10
一
一
总计
11
一
一
一
参数估计表
Coefficients
标准误差
tStat
P—value
Intercept
XVariable1
一09
要求:
(1)完成上面的方差分析表。
(2)汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的
(3)销售量与广告费用之间的相关系数是多少
(4)写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。
(5)检验线性关系的显著性(a=o
解:
(2)R2=,汽车销售量的变差中有%是由于广告费用的变动引起的。
(3)r=
(4)回归系数的意义:
广告费用每增加一个单位,汽车销量就增加个单位。
(5)回归系数的t检验:
p=-09,回归系数不等于0,显著。
回归直线的F检验:
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 统计学 课后 答案 1114