回归分析、时间序列及统计指数

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1、回归分析、时间序列及统计指数练习题(请每位同学在将第1-10题中根据自己的学号选择题目,学号为奇数的选择奇数题号题,学号为偶数的选择偶数题号题,前面1-2题所有的原始数据(包括自变量和因变量)加上自己班号和学号的最后两位数字作为自己的分析数据,后面3-10只需在因变量上加上自己学号的最后两位数字作为自己的分析数据,下课前请上交每人所作的的内容(每人一份,命名为各自的学号和姓名))1.一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,他抽出了公司中最近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)的数据见Book8.5。(1)绘制运送距离和运送时

2、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。(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()(6)如果运送距离为2000km,预测运送时间。运送距离x运送时间y8253.521511070455024801920313504.53251.567031215510答:(1)呈线性相关的关系形态(2)线性相关系数R= 列1列2列11列20.9489431(3)y=0.0036x+202.39R=0.9005(4)系数为R=0.948943.实际意义:在运送距离取值

3、的变差中,有94.8943%的误差可以由运送距离与运送时间之间的线性关系来解释。10(5)SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.948943RSquare0.900492AdjustedRSquare0.888054标准误差0.480023观测值10方差分析 dfSSMSFSignificanceF回归分析116.6816216.6816272.395852.79E-05残差81.8433790.230422总计918.525    Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept0.11

4、81290.3551480.332620.74797-0.700840.937101-0.700840.937101XVariable10.0035850.0004218.5085752.79E-050.0026130.0045570.0026130.004557(6)y=0.0036x+202.39当x=2000kmy=0.0036*2000+202.39=209.59(天)3.下表是1981年~2000年我国油菜籽单位面积产量数据(单位:kg/hm2)。年份单位面积产量年份单位面积产量1981145119911215198213721992128119831168199313091984

5、123219941296198512451995141619861200199613671987126019971479198810201998127219891095199914691990126020001519(1)绘制时间序列图描述其形态。(2)用5期移动平均法预测2001年的单位面积产量。(3)采用指数平滑法,分别用平滑系数和预测2001年的单位面积产量,分析预测误差,说明用哪一个平滑系数预测更合适?答:(1)10(2)(3)0.3时,14511427.31349.511314.257170.57361293.48169.15641265.43695.470111263.80567

6、.242281190.664150.78571161.965151.24161191.375161.45531198.46380.250881223.22475.236311248.95770.06688101263.0773.898681308.949104.81461326.36498.269531372.155129.17091342.108110.60241380.176128.36170.5时,14511411.51289.751260.875151.51271252.938144.77491226.46946.149961243.23437.321751131.617133.86

7、61113.309132.03381186.654155.66291200.82788.811911240.91497.893711274.95762.89391285.47861.930781350.73985.857381358.8776.904961418.935102.84551345.467109.97811407.234130.7433由图可知0.5时误差较小,所以用这个平滑系数更合适。5.某县近

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