应用回归分析课后习题第3章11题_第1页
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应用回归分析课后习题第3章11题_第3页
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文档简介

1、研究货运总量y（万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2（亿元）、居民非商品支出x3（亿元）的关系。数据如表3-9所示。编号12345678910货运总量y（万吨）160260210265240220275160275250工业总产值x1（亿756574726878667065元）70农业总产值x2（亿404042384542364442元）35居民非商品支出x3（亿元）（1）计算出y，x1，x2，x3的有关系数矩阵。所以y，x1，x2，x3的有关系数矩阵为：12）求y对于x1，x2，x3的三元线性回归方程。由系数表能够知道，y对于x1，x2，x3的三元线性回归方程为：y3.574x17

2、.101x212.447x3348.280（3）对所求得的方程作拟合优度查验。由模型汇总可知，样本的决定系数为，所以能够以为回归方程为样本观察值的拟合程度较好，即回归方程的明显性较高。（4）对回归方程作明显性查验。对方差剖析表能够知道p值为F0.054.74时，就拒绝原假定，以为在明显性水平下，y与x1，x2，x3有明显的线性关系，即回归方程是明显的。（5）对每一个回归系数作明显性查验。由系数表能够知道，x1，x2的P值分别为和说明回归系数较明显，x3的P值为说明x3的回归系数不明显，应当予以剔除。6）假如有的回归系数没经过明显性查验，将其剔除，从头成立回归方程，作回归方程的明显性查验和回归系

3、数的明显性查验。由系数表能够知道，从头成立的回归方程：y14.676x18.971x2459.624由方差剖析表可知，P值为说明自变量x1，x2对因变量y产生的线性影响较明显。由系数表可知，此时各个回归系数的P值均很小，说明回归系数的明显性较高。（7）求出每一个回归系数的置信水平为95%的置信区间。由上表可知，x1的系数的95%的置信区间为（，）x2的系数的95%的置信区间为（，）（8）求标准化回归方程。由系数表可知，标准化后的回归方程为y0.479x10.676x26.441*106（9）求当x01=75，x02=42，时的?，给定置信水平为，用软件计算精准置x03=y095%SPSS信区间，手工计算近似展望区间。由上表可知，y?0=y0的置信水平为95%的置信区间为（，）Ey0的置信水平为95%的近似区间预计为（，）（10）联合回归方程对问题作一些基本剖析。对于前面的剖析，固然R方的值蛮大的，但这其实不可以说明回归方程明显，此时还需要经过对回归方程以及回归方程系数进行查验。当一个回归

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