淮阴师范学院统计学（第3版）第9章相关与回归分析习题答案.docx

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1、第九章相关与回归分析习题答案一、单选l.C； 2.B； 3.C； 4.D； 5.A； 6.C； 7.B： 8.C； 9.A； 10.C二、多选l.ACD； 2.AE； 3.AD； 4.ABCD； 5.ACD；6.AB； 7.ABDE； 8.ACE； 9.AD； 10.ABE三、计算分析题1、解：（1）受教育年数（2）建立线性回归方程二6。+4”,根据最小二乘法得:二汇.乂 -2尤2乂八 Xz annAAA由此可得4 =0.732,凡二-2.01,则回归方程是）=-2.01+0.732x（3）当受教育年数为15年时，其年薪的点估计值为：A=-2.01+0.732x15=8.97 （万元）估计标准

2、误差：S，=J 空唐=加=3 = 0733(x()7)2置信区间为:(为 7)2i=lJ (15 - 6.917=8.972.228x0,733x V 12120.9167=8.97+1.290(% - X)2预测区间为:t (七 7)2z=lL 1(15-6.917)21=8.972.228x0,733x V 12120.9167=8.97+2.081AAA2、解：（1）建立线性回归方程）=6。+四。根据最小二乘法得:由此可得凡=0.0093 ,4=0.316,则回归方程是y = S0093+0316元（3）当GDP达到16时，其货币供应量的点估计值为:A=0.0093+0.316x16=5

3、.065 亿元估计标准误差:Sy=一2SSE y/MSE = 70.09294 =0 305置信区间为:Ay%2S),（X（）一翁7)2i=lJ （16-11.711）2=5.0652.228x0,305x V 12135.218633、（1）利用EXCEL的CORREL函数计算相关系数g0.9937.相关系数接近于1,表明农业总产值与农村购买力之间有较强的正线性相关关系。（2）用EXCEL软件输出回归结果如下：回归统计0. 993720. 987480. 985690. 993739Multiple RR SquareAdjusted R Square标准误差观测值方差分析dfssMSFSi

4、gnificance F回归分析1545. 0875545.0875551.9866.42685E-08残差76.9125170.987502总计8552Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Intercept-0.01971.347466-0. 014650.988721-3.20598962X Variable 10. 605650.02577923. 494386.43E-080.5446960070. 9987240. 9974490. 996174143.99977Multiple RR SquareAdjusted R Square标准误差观测

5、值方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析23243499916217500782. 09736.51E-06残差482943. 6420735.91总计632517943Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Intercept-897.073345.0331-2. 599960.060051-1855.04X Variable 120. 227254.9680324. 0714810.0152046. 433779X Variable 2400. 823655. 884487. 1723610.002001245.6635(1) y =

6、-897. 073+20. 22725 x, +400. 8236x,（2）回归系数自=20.22725,说明降雨量每增加1mm,小麦收获量平均增加20. 22725kg/m/r；回归系数/zEOO. 8236,说明降雨量每增加1mm,小麦收获量平均增加400. 8236kg/zn/z2o（3）从降雨量和温度与收获量的关系看，两个变量与收获量之间都存在较强的线性关系。而且温度与降雨量之间也存在较强的线性关系，因此模型中可能存在多重共线性。6、用EXCEL软件输出回归结果如下：回归统计0. 9419710. 887310.866181836. 143820Multiple RR SquareAd

7、justed R Square标准误差观测值方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析3880790732935969141.994238.24E-08残差1611186182699136.4总计1999265255Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Intercept-209.496659.414-0. 31770. 754821-1607. 39X Variable 10.6602780. 5357381.2324660.2355790.47543X Variable 2X Variable 30.3986590.0036320.87

8、5546 0.2249573.89206 0.0012950. 161575 0.074505 2.168649 0.045526(1) y = -209. 496+0. 660278 x)+0. 875546 x2 +0. 161575 x3(2)调整的可决系数Adjusted R Square=86. 62%,表示销售价格的总变差中，被估计的回归方程所解释的比例为86. 62%。(3)由 Significance F=8. 24E-08a=0. 05,线性关系显著。(4)由于4的P-value =0. 235579,a=0. 05,线性关系不显著；P2 的 P-value =0. 001295 a =0. 05,线性关系显著;0、的 P-value =0. 045526 a =0. 05,线性关系显著。