多元回归作业答案.doc

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1、11.2、SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.RSquare0.AdjustedRSquare0.标准误差261.431观测值7方差分析　dfSSMSFSignificanceF回归分析2228.44457.53E-05残差4.768346.19总计6　　　　Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%Intercept-0.591505.0042-0.001170.-1402.711401.526XVariable122.386469.2.0.-4.2689249.04184XVariable2327.6

2、71798.797923.0.53.3647601.9787（1）回归方程为：（在α=0.05时，常数项和x1的t-检验值没过）（2）b1表示降雨量每增加1mm，早稻的平均收获量将增加22.386kg/hm2;b2表示温度没升高1。C，早稻的平均收获量将增加327.672kg/hm2。（3）模型中存在多重共线性。（R2值很高，F检验通过，常数项和x1的t-检验值没过，也可以通过计算其自变量之间相关系数）11．3、SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.RSquare0.AdjustedRSquare0.标准误差791.6823观测值20方差分析　dfSS

3、MSFSignificanceF回归分析346.696973.88E-08残差16.9总计19　　　　Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%Intercept148.7005574.42130.258870.-1069.021366.419XVariable10.0.1.0.-0.270631.XVariable20.820980.3.0.0.1.XVariable30.0.2.0.-0.004580.（1）回归方程为：（2）在总变差中，被估计的回归方程所解释的比例：（3）F检验值为46.697>>5，线性关系显著；（4

4、）当α=0.05时，X1、X3解释作用均不显著，X2解释作用显著。11.6SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.RSquare0.AdjustedRSquare0.标准误差3.观测值15方差分析　dfSSMSFSignificanceF回归分析1187.2519187.251920.22290.残差13120.37219.总计14307.624　　　　Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%Intercept4.1.3.0.2.7.XVariable17.1.4.0.3.10.48443（1）回归方程为：

5、（2）回归模型中的系数表明，每件易碎品在运输费用上比非易碎品多出了7.082元。（3）F检验值为20.223>>5，线性关系显著。