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1、学生姓名I肖浩鑫学号:31407371一、实验项目名称：实验报告（三）二、实验目的和要求（一）变量间关系的度量：包括绘制敢点图，相关系数计算及显着性检验；（二）一元线性回归：包括一元线性回归模型及参数的母小二乘估计，回归方程的评价及显着性检5佥，利用回归方程进行估计和预测：（三）多元线性回归：包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评价及显着性检验等，多重共线性问题与自变显选择，哑变量回归：三、实验内容I.从某一行业中随机抽取12家企业,所得产GUj生产黄用的数楙如下：企业号产量（台）生产费用万元）企业号产量（）生产/用（万元）1IOKiO781165242150810017035
2、01S59116167455MO1012518056515(1HIw175678IM!2140)851葭制产量与生产费用的做点图.判断：者之间的关系形态.（2计莫产量与生产费用之间的觊性相关系数.并对相关系数的显若性进行检验-005）.并说明二者之间的关系强度,2.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MGDP(元)楠It水平（元北京224607326辽十112264490上海3154711546江西48512396何南54442208贵州266216C8陕西45492035（1绘制数点图,并计算相关系数.说明二苻之间的关系.(2)人均GDP作自变量
3、,人均消也水平作因受费,利用公小二乘法求出估计的【可归方程，并解林回归系数的实际意义。(3计算判定系数和估计标准误差,并解择其意义.4检验回归方程建性关系的显着性(=005)(5如果某地区的人均GDP为5000元，侦测其人均消贷水平.(6求人均GDP为5000元时，人均消费水平9，%的置信区间和预测区间。3 .随机抽取IO家肮空公司，对真姓近年的航班正点率和顾客投诉次数进行调簧，SkftvF:-空公司号IUK正点率()投诉次数()181.821276.658376.65I75.768573.874672.293771.272870.8122991.418IO68.5125(D用航班正点率作门变
4、吊.序客投诉次数作因变量,估计回归方程,并解择回归系数的意义.(2检验回归系数的显着性=005).(3)如果航班正点率为80%,估计顾客的投诉次数.4 .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年的仃关数据。通过计算得到下面的有关结果：方差分析衣变差来源dfSSMSFSignificanceF回白2.17E-09残差40158.07总计111642866.67参数估计表Coef11des标准误差SiaiP-va1.ueIntercept363.6K9162.455295.8231910.()00168XVariab1.eI1.4202110.07109119.9774
5、92.I7E)9(1完成上面的方处分析表.(2)汽车情传量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的？(3)ifi!ff1.:与广告费用之间的相关系数是多少？(4写出估计的P1.旧方程并解择【可归系数的实际意义.(5检验战性关系的显着性a=0.05)o5.随机抽取7家超市,得到其广告费支出和钠备额数据如下鲤市广告费支出/TJ元售元119B232C444D6-10E1052FMS3G20M(1)用广告费支出作日变般X，销件额为因变最尸，求出估计的回归方程，(2)检验广务费支出与错田领之间的线性关系是否显着(a=0.05).(3)绘制关JX的残难图，你觉得关于误差项8的假定破酒足了吗？(4)你是选用
6、这个模型,还是另寻找一个该更好的模型？6 .家电气铺件公司的管理人M认为，得月的钳仰额是广告费用的函数,并想通过广告费用对月销售额作出估计。下面是近8个月的销仰薇与广告费用数据月OHHSKy(万元)电视广告费用x】(万元)IMt广告费用*2(万元)965.01.5902.02.0954.01.5922.52.595XO3.3%3.52.3912.S4.2943.02.5(1用电视广告费用作自变量,月销辔额作因变量,建立估计的同归方程.(2用电视广告费用和报纸广告费用作自受录,月铺售额作因变最,建立估计的回归方程，并说明回归系数的意义。(3)上述和(2所螳立的估计方程.电视广告费用的系数是否和网
7、?对回归系数分别解即(4根据(I)和(2)所建立的估计方程，说明它的的R2的点义.7 .某农场通过试验取徨早稻收获量与春季降雨量和春季温度的数据如下收获IrtF(kg降雨断川(11)温收A2(22502S6345033815004510675010513720011011750011516825012017建立早稻收茨量对春季降雨量和春季温度的二元线性回归方程,并对回归模型的线性关系和同归系数进行检验（3=0.05）.你认为模型中是否存在多重共线性？8 .一家房地产评估公司想对某城市的届地产的你价格y）与地产的评估价值（X1.）、房产的评估价（ft（x2）和使用面积（x3）建立一个模型.以便对
8、箱售价格作出合理预测.为此.收集了20株住宅的房地产评估数据如下：房雉产号5售价格（三f）雉产估价】（万元）房产估价2（万元）使用面灰，3（）1689059644971873024850JMJO278092So3555095031411126046200100O:曲9126505116501800728322140645008502732912073800800296890883002300177519030959008103912120401047509002935172501140507301012IMOO1240008003168152901397002000S8SI245SO14455
9、0ROO2M51151015409(180020911730168000105056251960017560010020861i440IS3700450226198801950003103595107602022401505789620用SPSS进行逐步回01.确定估计方程,并给出销售价格的预测仅及95%的宜信区间和预测区间.9 .为分析某行业中的薪水有无性别歧视,从该行业中随机抽取15名员工,有关的数据如下月y（元）IWxI住划（1男，0-*）X215483.2116293.8IIO1.1.2.7012293.4017463.6I15284.1I10183.801）903.40ISS1.3.
10、319853.2016103.5114322.9I12153.309902.81）15853.51进行回归并对结果进行分析,四、实验数据记录与分析（基本要求：1.根据题号顺序记录软件输出结果并分析；2.结果可来自对SPSS或EXCd进行操作的输出，二选一即可。）-OOO1(XX)OOO2000000人均GDP人均GDP人均消谎水平AWJPPcarson相关性I.998-显着性（双（IIJ）.000N77人岩消恍水平Pcarson相关性.9981显着性（双OM）.000N7在.01水平（双划）上显著相关人均GDP与人均消费水平呈正浅性相关，相关系数为0.9982）非标准化来数标准系放tSig.B
11、尿隹误理试用版I(常Sb734.693139.54()5.265.003人均0*.309.008.99856.492.000a.因理属：人均消精水平回归方程：y-734.693+0.309x含义：人均GDP每增加1元，人均消费就增加0.309元3)愎型RR珥鳌RN标:ft估计的谟I,9蝴.996.996247.30347a.R1.i1.J变盘：（常量）、人均GDP人均GDP对人均消费的影响达到99.6%（4）F检验Anovak惋型平方和dfFSig.I回归8.144E7I8.144E71331.692.oocr残差305795.03456H59.007总计8.i75E76a.巾濡变量：（常阴）
12、.人均GDPb.因变量：人均消况水平检验非标准化来数标准系放tSig.B尿隹误理试用版I(常Sb734.693139.54()5.265.003人均SP.309.008.99856.492.000b.囚安累：人均消旃水平5)y=734.693+).3(W*5(XX)=2279.693如果某地区的人均GDP为5000元，候测其人均消费水平为2279.693元6)人均GDP为$000元时，人均消费水平95%的置信区间为2050.84067,2505.91078.预测区间为“680,94287,2875.80857.3、(1)愎型非标准化系效标;仅佐数tS1.C.B标/误差试用取I(常量)航班正点率
13、430.189-4.70172.155.9#.8695.9624.959.DOO.001a.因变量：投诉次数同归方程：y=43O.I89-4.7O1.x回归系数的含义：投诉次数每增加次，航班正点率下降4.701%(2)由于Sigsooivoa显着80=430.189-4.701x=74如果航班正点率为80%,估计题客的投诉次数为74次(I)变给K源dfSSMSFSignificanceF回白I1602708.61602708.6399.10000652.I7E-09残筮1040158.074015.807总计I1.I642S66.67Rr=SSRJSST=I602708.6/1642866.6
14、7=97.6%汽车销伊量的交差中有97.6%是由于广告费用的变动引起的R=根号Ra2=0.9877销停BTj广告费用之间的相关系数足0.9877估计的回归方程：y=363,6891.+1.42021Ix回归系数为1.4202H,表示广告费用年储加一个第位.汽车俏伟地平均增加1.420211个单位M归系数的检验：p=2.17E09.向归系数不等于0,显着网归直殴的检：p=2.17E-09Va.回归H线显新5、 (1)惯里非标准化系数标准系依tSie.B，、一试用坂I（常量）29.3994.8076.H6.002-支出费用1.547.463.8313.339.021a.因变量：W1.售Si回归方程
15、估计是：y=29.399+1.547x（2） F检验AaoVaffi平方和dfFSig.I回归691.7231691.723H.147.02残差310.277562.0551002.0006a.饮演变量：（鞋量），广告支出快川b.囚安JR:ff1.WS!Sig=0.0210.05显着I检验JMR-3非标准化蠢散标准系糊Sig.B后窟试用版1（常量）29.3994.8076.116.002广告支M贽用1.547.463.8313.339.021c.囚安量：ff1.1.S?Sig=O-002中表示电视广告费用每增加1万元，月销杏额增加1.6万元：(2)中表示电视广告费用每增加I万元，月销隹额增加2
16、.29万元1.999降四电22.3869.601.4152.332.0M)湿收327.6729X.79K.59()3.317.029U.闪变量：收获景Anovah平力和df均方FSig.I回打残要总计273384.74324668346.186228.444XKKTX预测安朵:(君6U温阻.WK1.M.h因变底收版Bt估计的回归方程：y=-O.591+22.386x1+327.672x2回归线性显着降雨量的回归系数不显若，温度的显著X1.与x2的相关系数rx1.x2=0.965,存在多Ig共线性WS非标化乐数尿隹系数tSig.B标潦谟差试用版I（常Sb895.020535.8331.670.1
17、12房广估计1.351.MO.9169.673.001）2（常量）11.653592.972.020.985分产怙计.961.200.6514.794.0使用面枳.163.066.3362.470.024a.因变JR:拍代价恪估计的回归方程：y=11.653+0.163x1+0.961x2销售价格的预测值及95%的置信区间和预测区间:9、SUMMARYOUTPUT回归统计Mu1.tip1.eR0.943391RSquare0.889987AdjustedR0.871652Square标准误差96.79158观测值15方差分析dfSSMSFSignificanceF回归分析2909188.415
18、4744.248.539111.77E-06残差12112423.39368.61总计141021912Coefficients标准误差tStatP-va1.ue1.ower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept732.0606235.58443.1074250.009064218.76641245.355218.76641245.35工龄111.220272.083421.5429370.14879615.8361268.276515.83612限276性别（I=男，0=女）458.684153.45858.580191.82E-06342,208575.1601342.208575,160拟合优度良好，方程线性显着，工龄线性不显若，性别线性显若文档可能无法网考全面.请浏览后下载，另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意I）
