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2013统计复习及答案资料

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  • 卖家[上传人]:w****i
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  • 上传时间:2019-07-19
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    • 1、一. 一家产品销售公司在30个地区设有销售分公司。为研究产品销售量(y)与该公司的销售价格(x1)、各地区的年人均收入(x2)、广告费用(x3)之间的关系,搜集到30个地区的有关数据。利用Excel得到下面的回归结果():方差分析表变差来源dfSSMSFSignificance F回归4008924.78.88341E-13残差总计2913458586.7参数估计表Coefficients标准误差t StatP-valueIntercept7589.10252445.02133.10390.00457X Variable 1-117.886131.8974-3.69580.00103X Variable 280.610714.76765.45860.00001X Variable 30.50120.12593.98140.00049(1) 将方差分析表中的所缺数值补齐。(2) 写出销售量与销售价格、年人均收入、广告费用的多元线性回归方程,并解释各回归系数的意义。(3) 检验回归方程的线性关系是否显著?(4) 计算判定系数,并解释它的实际意义。计算估计标准误差,并解释它的实际意义。方差分

      2、析表变差来源dfSSMSFSignificance F回归312026774.14008924.772.808.88341E-13残差261431812.655069.7总计2913458586.7 (2)多元线性回归方程为:。 表示:在年人均收入和广告费用不变的情况下,销售价格每增加一个单位,销售量平均下降117.8861个单位;表示:在销售价格和广告费用不变的情况下,年人均收入每增加一个单位,销售量平均增加80.6107个单位;表示:在年销售价格和人均收入不变的情况下,广告费用每增加一个单位,销售量平均增加0.5012个单位。 (3)由于Significance F=8.88341E-13,表明回归方程的线性关系显著。(4),表明在销售量的总变差中,被估计的多元线性回归方程所解释的比例为89.36%,说明回归方程的拟合程度较高。(5)。表明用销售价格、年人均收入和广告费用来预测销售量时,平均的预测误差为234.67。一. 一家出租汽车公司为确定合理的管理费用,需要研究出租车司机每天的收入(元)与他的行使时间(小时)行驶的里程(公里)之间的关系,为此随机调查了20个出租车司机,根据每

      3、天的收入()、行使时间()和行驶的里程()的有关数据进行回归,得到下面的有关结果():方程的截距42.38截距的标准差回归平方和回归系数9.16回归系数的标准差残差平方和回归系数0.46回归系数的标准差(1) 写出每天的收入()与行使时间()和行驶的里程()的线性回归方程。(2) 解释各回归系数的实际意义。(3) 计算多重判定系数,并说明它的实际意义。(4) 计算估计标准误差,并说明它的实际意义。(5) 若显著性水平a0.05,回归方程的线性关系是否显著?(注:)(1)回归方程为:。 (2)表示:在行驶里程不变的情况下,行驶时间每增加1小时,每天的收入平均增加9.16元;表示:在行驶时间不变的情况下,行驶里程每增加1公里,每天的收入平均增加0.46元。(3)。表明在每天收入的总变差中,被估计的多元线性回归方程所解释的比例为85.17%,说明回归方程的拟合程度较高。(4)。表明用行驶时间和行驶里程来预测每天的收入时,平均的预测误差为17.50元。(5)提出假设:,:至少有一个不等于0。 计算检验的统计量F:于,拒绝原假设。这意味着每天收入与行驶时间和行驶里程之间的线性关系是显著的。一家大

      4、型商业银行在多个地区设有分行,为弄清楚不良贷款形成的原因,抽取了该银行所属的25家分行2002年的有关业务数据。试建立不良贷款y与贷款余额x1、累计应收贷款x2、贷款项目个数x3和固定资产投资额x4的线性回归方程,并解释各回归系数的含义 分行编号不良贷款(亿元)各项贷款余额(亿元)本年累计应收贷款(亿元)贷款项目个数(个)本年固定资产投资额(亿元)10.967.36.8551.921.1111.319.81690.934.8173.07.71773.743.280.87.21014.557.8199.716.51963.262.716.22.212.271.6107.410.71720.2812.5185.427.11843.891.096.11.71055.9102.672.89.11464.3.1. 以不良贷款y为因变量,贷款余额x1、累计应收贷款x2、贷款项目个数x3和固定资产投资额x4为自变量建立四元线性回归模型,Excel的输出结果如下表,请填写方差分析表中的下划线部分:回归统计Multiple R*R Square0.79760399标准误差1.77875228观测值*方差

      5、分析dfSSMSFSignificance F回归分析*1.03539E-06残差*总计*312.6504Coefficients标准误差t StatP-valueIntercept-1.02163980.78237236-1.3058229250.20643397各项贷款余额(亿元)*0.010433723.837495340.00102846本年累计应收贷款(亿元)0.14803389*1.8787377980.07493542贷款项目个数(个)0.014529350.08303316*0.86285269本年固定资产投资额(亿元)-0.02919290.01507297-1.9367689210.06703008回归统计Multiple R0.89308678R Square0.79760399Adjusted R Square0.75712479标准误差1.77875228观测值25方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析4249.37120662.3428015619.70404421.03539E-06残差2063.27919383.163959689总计

      6、24312.6504Coefficients标准误差t StatP-valueIntercept-1.02163980.78237236-1.3058229250.20643397各项贷款余额(亿元)0.040039350.010433723.837495340.00102846本年累计应收贷款(亿元)0.148033890.078794331.8787377980.07493542贷款项目个数(个)0.014529350.083033160.1749825370.86285269本年固定资产投资额(亿元)-0.02919290.01507297-1.9367689210.067030082、写出回归方程,并分析其回归系数的意义3、设显著性水平为0.05,对回归方程的显著性进行检验4、计算残差平方和决定系数5、对回归系数进行显著性检验。某工厂近年的生产数据如下表所示:序号产量(千件)Q技术改进支出T(万元)单位产品成本AC(元/件)总成本TC(万元)1327221.6253.270353756948.34956760.35866854.46976659.47107.864648119.56470.491310.26280.610151160902. 以单位产品成本AC为因变量,产量Q和技术改进支出T为自变量建立二元线性回归模型,Excel的输出结果如下表,请填写方差分析表中的下划线部分:回归统计Multiple R0.989028061R Square0.978176505Adjusted R Square0.971941221标准误差0.625760222观测值10自由度平方和均方Fp值回归分析_0.0000 残差_总计_ 128.6 系数标准误差t统计量P-值截距79.26543089_126.94344024.96E-13产量(千件)-0.754565450.236593469_0.018259技术改进支出(万元)_0.281584338-1.354693770.2176093. 根据回归结果计算自变量和因变量的相关系数。4. 设显著性水平为0.05,对回归方程的显著性进行检验。5. 写出回归方程,并分析其回归系数的意义。(15分)某企业生产情况如下表 产品名称计量单位生产量价格报告期基期报告期基期甲台36030015001100乙件200200

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