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统计学一元线性回归课后习题答案【精选】
统计学一元线性回归课后习题答案【精选】
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运送时间y 3.5 1.0 4.0 2.0 1.0 3.0 4.5 1.5 3.0 5.0
(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。 (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。
运送时间(天)
(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
6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0
0
200
400
600
800 1000 1200 1400 1600
运送距离(公里)
根据图表显示,二者可能存在正线性相关关系
(2)计算线性相关系数,说明两个变量之间的关系强度
运送距离x 运送时间y
运送距离x
1
运送时间y 0.94894
1
x与y的简单相关系数是0.9489,两 变量之间呈现高度正相关关系
根据显著性水平=0.05,查t分布表得t(n2)=2.2281由于t=7.435453>t(12-2)=2.2281, 拒绝H0,产量与生产费用之间存在着显著的正线性
相关关系
11.2 学生在期末考试之前用于复习的时间(单位:小时)和考 试分数(单位:分)之间是否有关系?为研究这一问题,一位 研究者抽取了由8名学生构成的一个随机样本,取得的数据如 下:
表示实际值与估计值之间的差异程度是0.5
11.5一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个卡车的运货记录的随 机样本,得到运送距离(单位:km)和运送时间(单位:天) 的数据如下表:
运送距离x 825 215 1070 550 480 920 1350 325 670 1215
R2 SSR SSR 36 0.9 SST SST SSE 40
回归直线对观测值的拟合程度为0.9,说明变量Y的 变异性中有90%是由自变量x引起的。
2)计算估计标准误差se 并解释其意义
n
se
yi yˆi 2
i 1
SSE
4 0.5
n2
18 2 16
180
130
175
140
185
(1)绘制产量与生产费用的散点图,判断二者之间的关系形态。
费用
产量与生产费用
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
0
20
40
60
80
100
120
140
产量
产量和费用存在正的线性相关系数
系列1 160
2)计算产量与生产费用之间的线性相关系数。
r
n xy x y
8*(202 162 ... 222 ) 20 16 ... 222 8*(642 612 ... 772) (64 61 ... 77)2
r=0.8621
11.3、根据一组数据建立的线性回归方程 要求:
ˆ ˆ 112) ) )解解当释=释截6斜距时率的0的E意(1义的y。)意义。
复习 时间X
考试 分数Y
20 16 34 23 27 32 18 22 64 61 84 70 88 92 72 77
要求:(1)绘制复习时间和考试分数的散点图,判断二者之 间的关系形态。
分数
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
0
复
习
时
间
和
考
试
分
数
存
在
正
的
线
性
5
10 15
yˆ 10 0.5xˆ
1)表示在没有自变量X的影响时其他各种因素对因变 量Y的影响为10 2)斜率的意义在于:自变量X变化对Y影响程度。回 归方程中,当x增加一个单位时,y将减少0.5个单位。 3)x=6时,代入方程,则,y=10-0.5 6=7
11.4 设SSR=36,SSE=4,n=18 要求:1)计算判定系数R^2并解释其意义
20 相 25
30 35
复习时间关关
系
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
复习时间和考试分数存在正的线性相关关系
系列1 40
(2)计算相关系数,说明两个变量之间的关系强度。
r
n xy x y
n x2 x2 n y2 y2
r
8(20*64 16*61 ... 22*77) (20 16 ... 22)*(64 61 ... 77)
• 11.6 下面是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
北京 辽宁 上海 江西 河南 贵州 陕西
人均GDP(元)
22 460 11 226 34 547 4 851 5 444 2 662 4 549
r=0.9202
(3)对相关系数的显著性进行检验( =0.05),并说明二者之
间的关系强度。
1、提出假设:H0: ;H1: 0
2、计算检验的统计量
t r n 2 ~ t(n 2) 1 r2
t 0.9202
12 2 1 0.92022
7.435453
t(12-2)=2.2281
(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
最小二乘估计:y^= ^0+ ^1 x
{ 将表中数据代入公式得:
=0.003585
=0.118129
∴y=0.118129 + 0.003585x
y关于x的回归方程为y=0.118129 + 0.003585x表示运输距离每增加1公里, 运送时间平均增加 0.003585天。
n x2 x2 n y2 y2
r
12(40*130 42*150 ...140*185) (40 42 ...140)*(130 150 ...185)
12*(402 422 ...1402) 20 16 222 12*(1302 1502 ...185 ) (130 150 ...185)2
一元线性回归课后习题讲解
--------第九组
11.1 从某一行业中随机抽取12家企业,所得产量与生产费用的数据如下:
企业编号
产量(台) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
生产费用
40
130
42
150
50
155
55
140
65
150
78
154
84
165
100
170
116
167
125
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