统计学(贾5)课后练答案(11-14章)(20210420001128).docx

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1、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。（2）r=0.920232（3）检验统计量t=14.4222>ta/2=2.2281,拒绝原假设，相关系数显著。（1）散点图（略）。（2）r=0.8621（1）A。表示当x=0时y的期望值。（2）久表示兀每变动一个单位y平均下降个单位。（3）E（y）=7（1）R2=90%（2）se=一家物流公司的管理人员想硏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X8252151070550480920135

2、03256701215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。（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。解：（1）：9>3«：C<4応么距再

3、m)1回归系数的含义：每公里增加天。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:地区人均GDP(元)人均消费水平(元)224607326112264490345471154648512396(54442208河南贵州26621608•••陕西45492035要求：(1)人均GDP作自变呈，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二。

4、(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)-(元):KO-»：＜©-III0::€«0:WM人均GM《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相关性显著性(双侧)1.998(**)■N77人均消费水平(元〉Pearson相关性显著性(双侧)・998(**)177有很强的线性关系。(3)回归方程：系数(a)非标准化系数标必系数B标准误Betat显著性1(常量〉人均GDP(元)■回归系数的含义：(4)人均GDP没增加1元

5、，人均消费增加元。模型摘要模型RR方调整的R方估计的标准差1・998(a)人均GDP对人均消费的影响达到％。(5)F检验：ANOVA(b)模型平方和df均方E显薯性1回归81.444.181.444.1・.00残差305.561,'合计81.750.6回归系数的检验：t检验系数⑹模型非标准化系数标准化系数t显著性B标准溟Beta1■(幽量〉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。«(7)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：>-=4

6、30.1892-4.7x0回归系数厶=-4.7表示航班正点率每增加诧,顾客投诉次数平均下降次。(3)检验统计量

7、/

8、=4.959>tal2=2.3060(P-Value=<«=0.05),拒绝原假设，回归系数显著。(4)yw=430.1892-4.7x80=54.1892(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]RSquareAdjustedRSquare标准误差观测值20方差分析dfSSMSFSignificanceF:回归分析1残差18总计19SCoefficients标准误差tStatP-value1

9、-ower95%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drSSMSSignificanceF回归1)—09残差10——总计ii———参数估计表%Coefficients标准误差tStatP—valueIntercept$XVariablel—09要求：(1)完成上面的方差分析表。(2)汽车销售量的变