《应用回归分析》课后题答案解析资料讲解

《应用回归分析》课后题答案解析精品资料《应用回归分析》部分课后习题答案第一章 回归分析概述1.1变量间统计关系和函数关系的区别是什么？答：变量间的统计关系是指变量间具有密切关联而又不能由某一个或某一些变量唯一确定另外一个变量的关系，而变量间的函数关系是指由一个变量唯一确定另外一个变量的确定关系。1.2回归分析与相关分析的联系与区别是什么？答：联系有回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。区别有 a.在回归分析中，变量 y称为因变量，处在被解释的特殊地位。在相关分析中，变量x和变量y处于平等的地位，即研究变量 y与变量x的密切程度与研究变量x与变量y的密切程度是一回事。b.相关分析中所涉及的变量y与变量x全是随机变量。而在回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量也可以是非随机的确定变量。C.相关分析的研究主要是为了刻画两类变量间线性相关的密切程度。而回归分析不仅可以揭示变量 x对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制。1.3回归模型中随机误差项ε的意义是什么？仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢0精品资料答：ε为随机误差项，正是由于随机误差项的引入，才将变量间的关系描述为一个随机方程，使得我们可以借助随机数学方法研究 y与x1,x2 ..xp的关系，由于客观经济现象是错综复杂的，一种经济现象很难用有限个因素来准确说明，随机误差项可以概括表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。1.4线性回归模型的基本假设是什么？答：线性回归模型的基本假设有： 1.解释变量x1.x2 .xp是非随机的，观测值xi1.xi2 ..是xip常数。2.等方差及不相关的假定条件为 {E(εi)=0i=1,2.Cov(εi,εj)=｛σ^23.正态分布的假定条件为相互独立。 4.样本容量的个数要多于解释变量的个数，即n>p.1.5回归变量的设置理论根据是什么？在回归变量设置时应注意哪些问题？答：理论判断某个变量应该作为解释变量，即便是不显著的，如果理论上无法判断那么可以采用统计方法来判断，解释变量和被解释变量存在统计关系。应注意的问题有：在选择变量时要注意与一些专门领域的专家合作，不要认为一个回归模型所涉及的变量越多越好，回归变量的确定工作并不能一次完成，需要反复试算，最终找出最合适的一些变量。1.6收集，整理数据包括哪些内容？仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢1精品资料答;常用的样本数据分为时间序列数据和横截面数据，因而数据收集的方法主要有按时间顺序统计数据和在同一时间截面上统计数据，在数据的收集中，样本容量的多少一般要与设置的解释变量数目相配套。而数据的整理不仅要把一些变量数据进行折算差分甚至把数据对数化，标准化等有时还需注意剔除个别特别大或特别小的“野值”。1.7构造回归理论模型的基本依据是什么？答：选择模型的数学形式的主要依据是经济行为理论，根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，并将由散点图显示的变量间的函数关系作为理论模型的数学形式。对同一问题我们可以采用不同的形式进行计算机模拟，对不同的模拟结果，选择较好的一个作为理论模型。1.8为什么要对回归模型进行检验？答：我们建立回归模型的目的是为了应用它来研究经济问题，但如果马上就用这个模型去预测，控制，分析，显然是不够慎重的，所以我们必须通过检验才能确定这个模型是否真正揭示了被解释变量和解释变量之间的关系。1.9回归模型有那几个方面的应用？答：回归模型的应用方面主要有：经济变量的因素分析和进行经济预测。1.10为什么强调运用回归分析研究经济问题要定性分析和定量分析相结合？仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢2精品资料答：在回归模型的运用中，我们还强调定性分析和定量分析相结合。这是因为数理统计方法只是从事物外在的数量表面上去研究问题，不涉及事物质的规定性，单纯的表面上的数量关系是否反映事物的本质？这本质究竟如何？必须依靠专门的学科研究才能下定论，所以，在经济问题的研究中，我们不能仅凭样本数据估计的结果就不加分析地说长道短，必须把参数估计的结果和具体经济问题以及现实情况紧密结合，这样才能保证回归模型在经济问题研究中的正确应用。第二章 一元线性回归2.14解答：（1）散点图为：仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢3精品资料（2）x与y之间大致呈线性关系。（3）设回归方程为y01xnxiyinxy1=i17n2n(x)2xii10y1x20731可得回归方程为y17x（4）21n2(yiyi)n-2i=11n2(yi(01x))n-2i=11（10-（-1+72221））（10-（-1+72））（20-（-1+73））=223（20-（-1+74））（40-（-1+75））1169049363110/3仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢4精品资料1330 6.1325）由于t

N(1,)Lxx1 1 (1 ) Lxx/Lxx服从自由度为n-2的t分布。因而P|(1 ) Lxx|t/2(n2) 1也即：p(1t/211t/2)=1LxxLxx可得1的置信度为95%的置信区间为（117-2.35333，7+2.35333）33即为：（2.49，11.5）N(01(x)22)0,()nLxxt00002(1(x)21(x)2)nLxxnLxx服从自由度为n-2的t分布。因而P|00|t/2(n2)1(x)2nLxx即p(01(x)2t/2001(x)2t/2)1nLxxnLxx可得1的置信度为95%的置信区间为（7.77,5.77）仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢5精品资料ny)22(yi（6）x与y的决定系数ri1490/6000.817n(yiy)2i1（7）ANOVAx平方和df均方F显著性组间（组合）9.00024.5009.000.100线性项加权的8.16718.16716.333.056偏差.8331.8331.667.326组内1.0002.500总数10.0004由于F F(1,3),拒绝H0,说明回归方程显著，x与y有显著的线性关系。（8）t11Lxx其中21n1n2ei2(yiyi)2n2i1n2i1/Lxx710213.661333303t/22.353t 3.66 t/2接受原假设H0:10,认为1显著不为0，因变量y对自变量x的一元线性回归成立。n(xix)(yiy)Lxy（9）相关系数ri1nnLxxLyy(xix)2(yiy)i1i17070.904=6006010仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢6精品资料r小于表中1%的相应值同时大于表中5%的相应值，x与y有显著的线性关系.(10)序号xyye111064221013-33320200442027-75540346残差图为：从图上看，残差是围绕 e=0随机波动，从而模型的基本假定是满足的。（11）当广告费x0=4.2万元时，销售收入y0 28.4万元，置信度为95%的置信区间近似为y 2 ，即（17.1，39.7）2.15解答：（1）散点图为：仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢7精品资料（2）x与y之间大致呈线性关系。（3）设回归方程为y01xn1=ixiyinxy(2637021717)1n0.0036xi2n(x)2(71043005806440)i10y1x2.850.00367620.1068可得回归方程为y0.10680.0036x21n2(4)(yiyi)n-2i=11n2(yi(01x))n-2i=1=0.23050.4801仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢8精品资料2(5)由于1N(1,)Lxxt11(1)Lxx/Lxx服从自由度为n-2的t分布。因而P|(1 ) Lxx|t/2(n2) 1也即：p(1t/211t/2)=1LxxLxx可得 1的置信度为95%的置信区间为（0.0036-1.860 0.4801/ 1297860，0.0036+1.860 0.4801/ 1297860）即为：（0.0028，0.0044）N(01(x)22)0,()nLxxt00002(1(x)21(x)2)nLxxnLxx服从自由度为n-2的t分布。因而P|00|t/2(n2)1(x)2nLxx即p(01(x)2t/2001(x)2t/2)1nLxxnLxx可得1的置信度为95%的置信区间为（0.3567,0.5703）仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢9精品资料ny)2(6)x与y的决定系数r2in(yi16.82027=0.9081(yi218.525y)i1(7)ANOVAx平方和df均方F显著性组间（组合）1231497.5007175928.2145.302.168线性项加权的1168713.03611168713.03635.222.027偏差62784.464610464.077.315.885组内66362.500233181.250总数1297860.0009由于FF(1,9),拒绝H0,说明回归方程显著，x与y有显著的线性关系。1Lxx21(8)t1其中2n2Lxx

n21eii1n2

n 2(yi yi)i 10.0036 12978608.5420.04801t/21.895t8.542t/2接受原假设H0:10,认为1显著不为0，因变量y对自变量x的一元线性回归成立。nx)(yiy)(xiLxy(9)相关系数ri1nnLxxLyyx)2(xi(yiy)i1i14653= 0.94891297860 18.525r小于表中 1%的相应值同时大于表中 5%的相应值， x与y有显著的线性关系.仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢10精品资料(10)序号xyye18253．53.07680.4232221510.88080.11923107043.95880.0412455022.0868-0.0868548011.8348-0.8348692033.4188-0.4188713504.54.9688-0.466883251.51.27680.2232967032.51880.481210121554.48080.5192从图上看，残差是围绕 e=0随机波动，从而模型的基本假定是满足的。(11)新保单x01000时，需要加班的时间为y03.7小时。（12）y0的置信概率为1-的置信区间精确为y0t/2(n2)1h00,即为（2.7，4.7）近似置信区间为： y0 2 ，即（2.74，4.66）（13）可得置信水平为1- 的置信区间为y0 t/2(n 2) h00 ，即为（3.33，4.07）.2.16(1)散点图为：仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢11精品资料可以用直线回归描述 y与x之间的关系.(2)回归方程为:y 12112.629 3.314x(3)仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢12精品资料从图上可看出，检验误差项服从正态分布。仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢13精品资料第三章多元线性回归3.11解：（1）用SPSS算出y，x1，x2,x3相关系数矩阵：相关性yx1x2x3Pearson相关性y1.000.556.731.724x1.5561.000.113.398x2.731.1131.000.547x3.724.398.5471.000y..048.008.009x1.048..378.127x2.008.378..051x3.009.127.051.Ny10101010仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢14精品资料x110101010x210101010x310101010所以~=r系数a模型标准系非标准化系数数B的95.0%置信区间相关性共线性统计量B标准误差试用版tSig.下限上限零阶偏部分容差VIF1(常量)-176.459-1.974.096-83.500348.280780.060x13.7541.933.3851.942.100-.9778.485.556.621.350.8251.211x27.1012.880.5352.465.049.05314.149.731.709.444.6871.455x312.44710.569.2771.178.284-13.41538.310.724.433.212.5861.708a.因变量:y(2)所以三元线性回归方程为 y? 348.28 3.754x1 7.101x2 12.447x3模型汇总模型标准估计的更改统计量RR方调整R方误差R方更改F更改df1df2Sig.F更改1.898a.806.70823.44188.8068.28336.015a.预测变量:(常量),x3,x1,x2。3）由于决定系数R方=0.708 R=0.898较大所以认为拟合度较高4）Anovab模型平方和df均方FSig.1回归13655.37034551.7908.283.015a残差3297.1306549.522仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢15精品资料总计16952.5009a.预测变量:(常量),x3,x1,x2。b.因变量:y因为F=8.283 P=0.015<0.05所以认为回归方程在整体上拟合的好5）系数a模型非标准化系数标准系数B的95.0%置信区间相关性共线性统计量B标准误差试用版tSig.下限上限零阶偏部分容差VIF1(常-348.280176.459-1.974.096-780.06083.500量)x13.7541.933.3851.942.100-.9778.485.556.621.350.8251.211x27.1012.880.5352.465.049.05314.149.731.709.444.6871.455x312.44710.569.2771.178.284-13.41538.310.724.433.212.5861.708a.因变量:y6）可以看到P值最大的是x3为0.284，所以x3的回归系数没有通过显著检验，应去除。去除x3后作F检验，得：Anovab模型平方和df均方FSig.1回归12893.19926446.60011.117.007a残差4059.3017579.900总计16952.5009a.预测变量:(常量),x2,x1。b.因变量:y由表知通过F检验继续做回归系数检验系数a模型 共线性统计非标准化系数 标准系数 B的95.0%置信区间 相关性 量B 标准误差 试用版 t Sig. 下限 上限 零阶 偏 部分 容差 VIF1(常量) -459.624 153.058 -3.003 .020 -821.547 -97.700仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢16精品资料x14.6761.816.4792.575.037.3818.970.556.697.476.9871.013x28.9712.468.6763.634.0083.13414.808.731.808.672.9871.013a.因变量:y此时，我们发现 x1，x2的显著性大大提高。7）x1:(-0.997,8.485)x2:(0.053,14.149)x3:(-13.415,38.310)y?*0.385x1*0.535x2*0.277x3*(9)残差统计量a极小值极大值均值标准偏差N预测值175.4748292.5545231.500038.9520610标准预测值-1.4381.567.0001.00010预测值的标准误差10.46620.19114.5263.12710调整的预测值188.3515318.1067240.183549.8391410残差-25.1975933.22549.0000019.1402210标准残差-1.0751.417.000.81610Student化残差-2.1161.754-.1231.18810已删除的残差-97.6152350.88274-8.6834843.4322010Student化已删除的残差-3.8322.294-.2551.65810Mahal。距离.8945.7772.7001.55510Cook的距离.0003.216.486.97610居中杠杆值.099.642.300.17310a.因变量:y所以置信区间为（175.4748，292.5545）10）由于x3的回归系数显著性检验未通过，所以居民非商品支出对货运总量影响不大，但是回归方程整体对数据拟合较好3.12解：在固定第二产业增加值，考虑第三产业增加值影响的情况下，第一产业每增加一个单位，GDP就增加0.607个单位。在固定第一产业增加值，考虑第三产业增加值影响的情况下，第二产业每增加一个单位，GDP就增加1.709个单位。仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢17精品资料第四章违背基本假设的情况4.8加权变化残差图上点的散步较之前的残差图，没有明显的趋势，点的散步较随机，因此加权最小二乘估计的效果较最小二乘估计好。4.9解：系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1(常量)-.831.442-1.882.065x.004.000.83911.030.000a.因变量:y仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢18精品资料由SPSS计算得：y?=-0.831+0.004x残差散点图为：（2）由残差散点图可知存在异方差性再用等级相关系数分析：相关系数xtSpearman的rhoX相关系数1.000.318*Sig.（双侧）..021N5353T相关系数.318*1.000Sig.（双侧）.021.N5353*.在置信度（双测）为0.05时，相关性是显著的。P=0.021所以方差与自变量的相关性是显著的。3）模型描述因变量 y自变量 1 x仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢19精品资料权重 源 x幂值 1.500模型:MOD_1.M=1.5时可以建立最优权函数，此时得到：ANOVA平方和df均方FSig.回归.0061.00698.604.000残差.00351.000总计.00952系数未标准化系数 标准化系数B标准误试用版标准误tSig.（常数）-.683.298-2.296.026x.004.000.812.0829.930.000所以：y? -0.683+0.004x4）系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1(常量).582.1304.481.000x.001.000.8059.699.000a.因变量:yy仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢20精品资料4.10经济变量的滞后性会给序列带来自相关性。如前期消费额对后期消费额一般会有明显的影响，有时，经济变量的这种滞后性表现出一种不规则的循环运动，当经济情况处于衰退的低谷时，经济扩张期随之开始，这时，大多数经济时间序列上升的快一些。在经济扩张时期，经济时间数列内部有一种内在的动力，受此影响，时间序列一直上升到循环的顶点，在顶点时刻，经济收缩随之开始。因此，在这样的时间序列数据中，顺序观察值之间的相关现象是恨自然的。4.11当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，就违背了线性回归方程的基本假设，如果仍然直接用普通最小二乘估计未知参数，将会产生严重后果，一般情况下序列相关性会带来下列问题：（1）参数的估计值不再具有最小方差线性无偏性。仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢21精品资料（2）均方误差MSE可能严重低估误差项的方差。（3）容易导致对t值评价过高，常用的 F检验和t检验失效。如果忽视这一点，可能导致得出回归参数统计检验为显著，但实际上并不显著的严重错误结论。（4）当存在序列相关时，最小二乘估计量对抽样波动变得非常敏感。（5）如果不加处理地运用普通最小二乘法估计模型参数，用此模型进行预测和进行结构分析将会带来较大的方差甚至错误的解释。4.12优点：DW检验有着广泛的应用，对很多模型能简单方便的判断该模型有无序列相关性，当 DW的值在2左右时，则无需查表，即可放心的认为模型不存在序列的自相关性。缺点：DW检验有两个不能确定的区域 ,一旦DW值落在这两个区域，就无法判断，这时，只有增大样本容量或选取其他方法； DW统计量的上、下界表要求n>15,这是因为如果样本再小，利用残差就很难对自相关的存在性作出比较正确的判断；DW检验不适合随机项具有高阶序列相关的检验。4.13解：(1)系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1(常量)-1.435.242-5.930.000x.176.002.999107.928.000a.因变量:yy?=-1.435+0.176x仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢22精品资料(2)模型汇总b模型 R R方 调整R方 标准估计的误差 Durbin-Watson1 .999a .998 .998 .09744 .663a.预测变量:(常量),x。b.因变量:yDW=0.663查DW分布表知：dL=0.95所以DW<dL ,故误差项存在正相关。残差图为：et随t的变化逐次变化并不频繁的改变符号，说明误差项存在正相关。3）?=1-0.5*DW=0.6685计算得：Y’x’8.2649.457.3944.907.9648.477.6545.808.2850.046.8440.697.9048.038.0048.507.7946.85Y’X’仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢23精品资料8.4951.179.2955.547.8847.269.4856.778.7752.339.3855.838.9352.699.6758.009.3254.959.9059.22模型汇总b模型 R R方 调整R方 标准估计的误差 Durbin-Watson1 .996a .993 .993 .07395 1.344a.预测变量:(常量),xx。b.因变量:yy系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1(常量)-.303.180-1.684.110xx.173.004.99649.011.000a.因变量:yy得回归方程 y?'=-0.303+0.173x’即：y?t=-0.303+0.6685yt1+0.173（xt—0.6685xt1）4）模型汇总b模型 R R方 调整R方 标准估计的误差 Durbin-Watson1 .978a .957 .955 .07449 1.480a.预测变量:(常量),x3。b.因变量:y3系数a模型 非标准化系数 标准系数 t Sig.仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢24精品资料B标准误差试用版1(常量).033.0261.273.220x3.161.008.97819.528.000a.因变量:y3yt=0.033+0.161△xt即：y?t=0.033+yt1+0.161（xt-xt1）（5）差分法的DW值最大为1.48消除相关性最彻底，但是迭代法的 ?值最小为0.07395，拟合的较好。4.14解：（1）模型汇总b模型 R R方 调整R方 标准估计的误差 Durbin-Watson1 .541a .293 .264 329.69302 .745a.预测变量:(常量),x2,x1。b.因变量:y系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1(常量)-574.062349.271-1.644.107x1191.09873.309.3452.607.012x22.045.911.2972.246.029a.因变量:y回归方程为：y?=-574.062+191.098x1+2.045x2DW=0.745<Dl所以误差项存在正相关残差图为：仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢25精品资料2）?=1-0.5*DW=0.6275模型汇总b模型 R R方 调整R方 标准估计的误差 Durbin-Watson1 .688a .474 .452 257.67064 1.716a.预测变量:(常量),x22,x12。b.因变量:y2系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1(常量)-179.66890.337-1.989.052x12211.77047.778.5224.432.000x221.434.628.2692.283.027a.因变量:y2此时得方程：y?t’=-179.668+211.77x1’+1.434x2’所以回归方程为：?179.6680.6275yt1211.77(x1t0.6275x1t1?)1.434(x2t0.6275x2t1)yt3）模型汇总b模型 R R方 调整R方 标准估计的误差 Durbin-Watson仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢26精品资料1 .715a .511 .490 283.79102 2.042a.预测变量:(常量),x23,x13。b.因变量:y3系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1(常量)7.69839.754.194.847x13209.89144.143.5444.755.000x231.399.583.2742.400.020a.因变量:y3此时得方程：△yt7.698209.891x11.399x2?所以回归方程为：yt7.698209.891(xtxt1)1.399(x2tx2t1)?4.15 异常值原因 异常值消除方法1）数据登记误差，存在抄写或录入的错误 重新核实数据2）数据测量误差 重新测量误差3）数据随机误差 删除或重新观测异常值数据4）缺少重要自变量 增加必要的自变量5）缺少观测数据 增加观测数据，适当扩大自变量取值范围6）存在异方差 采用加权线性回归7）模型选用错误，线性模型不适用 改用非线性回归模型4.16编号学生化残差 删除学生化残差 杠杆值 库克距离1 -0.89353 -0.87604 0.35418 0.16609仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢27精品资料20.627670.592770.140250.0311530.265170.243490.160790.006204-0.00433-0.003960.099350.0000051.754002.293830.247020.408746-2.11566-3.832140.641873.216017-1.17348-1.220390.492770.501108-1.16281-1.206060.361290.2894690.409350.379020.163660.01500101.064621.079110.338830.22158从上表中看到，绝对值最大的学生化残差为 2.11566，小于3，因而根据学生化残差诊断认为数据不存在异常值。绝对值最大的删除学生化残差为 3.83214，大于3，因而根据学生化残差诊断为第 6个数据为异常值，是因变量的异常值。其中心化杠杆值等于 0.64187最大，库克距离等于 3.21601也是最大，中心化杠杆平均值为 0.3001，第6个数据杠杆值等于 0.64187大于2倍的中心化杠杆值，因而从杠杆值看第 6个数据是自变量的异常值，同时第 6个数据的库克距离等于3.21601，大于1，这样第6个数据为异常值的原因是由自变量异常与因变量异常两个原因共同引起的。仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢28精品资料第五章自变量选择与逐步回归5.9后退法：输出结果系数a模型 非标准化系数 标准系数 t Sig.仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢29精品资料B标准误差试用版1(常量)1438.1202252.472.638.533农业x1-.626.168-1.098-3.720.002工业x2-.328.207-1.352-1.587.135建筑业x3-.383.555-.251-.691.501人口x4-.004.025-.014-.161.875最终消费x5.672.1303.7105.178.000受灾面积x6-.006.008-.015-.695.4992(常量)1079.754299.7593.602.003农业x1-.642.130-1.126-4.925.000工业x2-.303.131-1.249-2.314.035建筑业x3-.402.525-.263-.765.456最终消费x5.658.0953.6366.905.000受灾面积x6-.006.007-.017-.849.4093(常量)1083.150295.8163.662.002农业x1-.624.127-1.095-4.931.000工业x2-.373.093-1.535-3.998.001最终消费x5.657.0943.6276.981.000受灾面积x6-.005.007-.015-.758.4604(常量)874.604106.8698.184.000农业x1-.611.124-1.073-4.936.000工业x2-.353.088-1.454-3.994.001最终消费x5.637.0893.5167.142.000a.因变量:财政收入yAnovae模型平方和df均方FSig.1回归1.365E862.274E7602.127.000a残差528793.3191437770.951总计1.370E8202回归1.365E852.729E7772.734.000b残差529767.8521535317.857总计1.370E8203回归1.364E843.411E7991.468.000c残差550440.1031634402.506总计1.370E8204回归1.364E834.547E71355.753.000d残差570180.9311733540.055仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢30精品资料总计1.370E820a.预测变量:(常量),受灾面积 x6,建筑业x3,人口x4,农业x1,最终消费x5,工业x2。b.预测变量:(常量),受灾面积x6,建筑业x3,农业x1,最终消费x5,工业x2。c.预测变量:(常量),受灾面积 x6,农业x1,最终消费x5,工业x2。d.预测变量:(常量),农业x1,最终消费x5,工业x2。e.因变量:财政收入y模型汇总模型更改统计量RR方调整R方标准估计的误差R方更改F更改df1df2Sig.F更改1.998a.996.994194.34750.996602.127614.0002.998b.996.995187.93046.000.026114.8753.998c.996.995185.47913.000.585115.4564.998d.996.995183.13944.000.574116.460a.预测变量:(常量),受灾面积x6,建筑业x3,人口x4,农业x1,最终消费x5,工业x2。b.预测变量:(常量),受灾面积x6,建筑业x3,农业x1,最终消费x5,工业x2。c.预测变量:(常量),受灾面积x6,农业x1,最终消费x5,工业x2。d.预测变量:(常量),农业x1,最终消费x5,工业x2。回归方程为：y874.6040.611x10.353x20.637x5逐步回归法：输出结果模型汇总模型更改统计量Sig.F更RR方调整R方标准估计的误差R方更改F更改df1df2改1.994a.989.988285.68373.9891659.441119.0002.996b.992.991247.77768.0037.258118.0153.998c.996.995183.13944.00415.948117.001a.预测变量:(常量),最终消费x5。b.预测变量:(常量),最终消费 x5,农业x1。c.预测变量:(常量),最终消费 x5,农业x1,工业x2。Anovad模型平方和df均方FSig.1回归1.354E811.354E81659.441.000a残差1550688.6541981615.192总计1.370E8202回归1.359E826.794E71106.637.000b仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢31精品资料残差1105088.0031861393.778总计1.370E8203回归1.364E834.547E71355.753.000c残差570180.9311733540.055总计1.370E820a.预测变量:(常量),最终消费 x5。b.预测变量:(常量),最终消费x5,农业x1。c.预测变量:(常量),最终消费 x5,农业x1,工业x2。d.因变量:财政收入y系数a模型非标准化系数标准系数相关性B标准误差试用版tSig.零阶偏部分1(常量)710.37290.8917.816.000最终消.180.004.99440.736.000.994.994.994费x52(常量)1011.912136.9017.392.000最终消.311.0491.7186.374.000.994.832.135费x5农业-.414.154-.726-2.694.015.987-.536-.057x13(常量)874.604106.8698.184.000最终消.637.0893.5167.142.000.994.866.112费x5农业-.611.124-1.073-4.936.000.987-.767-.077x1工业-.353.088-1.454-3.994.001.992-.696-.062x2a.因变量:财政收入y回归方程为:y874.6040.636x10.353x20.637x55.10(1)模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.908a.824.736625.883262b.000.0001217.15945.000仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢32精品资料a.预测变量:(常量),x6,x3,x2,x4,x5。b.预测变量:(常量)Anovac模型平方和df均方FSig.1回归1.830E753660971.6839.346.002a残差3917298.52210391729.852总计2.222E7152回归.0000.000..b残差2.222E7151481477.129总计2.222E715a.预测变量:(常量),x6,x3,x2,x4,x5。b.预测变量:(常量)c.因变量:y系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1(常量)5922.8272504.3152.365.040x24.8642.507.6771.940.081x32.374.842.7822.818.018x4-817.901187.279-1.156-4.367.001x514.539147.078.050.099.923x6-846.867291.634-.899-2.904.0162(常量)7542.938304.29024.789.000a.因变量:y回归方程为：y5922.8274.864x22.374x3817.901x414.539x5846.867x6(2)后退法：输出结果模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.908a.824.736625.883262b.824.759597.04776.907a.预测变量:(常量),x6,x3,x2,x4,x5。b.预测变量:(常量),x6,x3,x2,x4。仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢33精品资料Anovac模型平方和df均方FSig.1回归1.830E753660971.6839.346.002a残差3917298.52210391729.852总计2.222E7152回归1.830E744575257.66912.835.000b残差3921126.26211356466.024总计2.222E715a.预测变量:(常量),x6,x3,x2,x4,x5。b.预测变量:(常量),x6,x3,x2,x4。c.因变量:y系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1(常量)5922.8272504.3152.365.040x24.8642.507.6771.940.081x32.374.842.7822.818.018x4-817.901187.279-1.156-4.367.001x514.539147.078.050.099.923x6-846.867291.634-.899-2.904.0162(常量)6007.3202245.4812.675.022x25.0681.360.7063.727.003x32.308.486.7604.750.001x4-824.261167.776-1.165-4.913.000x6-862.699232.489-.916-3.711.003a.因变量:yy6007.3205.068x22.308x3824.261x4862.699x6(3)逐步回归模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.498a.248.1941092.832062b.485.406937.95038.697仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢34精品资料3 .811c .657 .572 796.60909a.预测变量:(常量),x3。b.预测变量:(常量),x3,x5。c.预测变量:(常量),x3,x5,x4。Anovad模型平方和df均方FSig.1回归5502210.09015502210.0904.607.050a残差1.672E7141194281.918总计2.222E7152回归1.079E725392697.5546.130.013b残差1.144E713879750.910总计2.222E7153回归1.461E734869041.5067.673.004c残差7615032.41812634586.035总计2.222E715a.预测变量:(常量),x3。b.预测变量:(常量),x3,x5。c.预测变量:(常量),x3,x5,x4。d.因变量:y系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1(常量)5161.2591142.7444.517.000x31.511.704.4982.146.0502(常量)472.2982150.138.220.830x33.188.9131.0503.492.004x5212.32586.643.7372.451.0293(常量)1412.8071865.912.757.464x33.440.7821.1334.398.001x5348.72992.2201.2103.782.003x4-415.136169.163-.587-2.454.030a.因变量:yy1412.8073.440x3348.729x5415.136x4仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢35精品资料（4）两种方法得到的模型是不同的，回退法剔除了 x5，保留了x6,x3,x2,x4作为最终模型。而逐步回归法只引入了 x3。说明了方法对自变量重要性的认可不同的，这与自变量的相关性有关联。相比之下，后退法首先做全模型的回归，每一个变量都有机会展示自己的作用，所得结果更有说服力第六章多重共线性的情形及其处理6.6解:由下表我们可以看出系数a模型非标准化系数标准系数共线性统计量B标准误差试用版tSig.容差VIF1(常量)-6381.5752736.958-2.332.035x1-.593.279-1.040-2.127.052.003318.536x2.549.1992.2602.753.016.001897.470x3-.756.911-.495-.830.420.002472.951仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢36精品资料x4.080.031.2812.590.021.06415.706x5.006.006.038.918.374.4342.305x6-.010.014-.027-.750.466.5741.742a.因变量:y方差扩大因子最大的为VIF2=897.470，故首先应剔除变量x2.将剩下变量继续进行回归得下表：系数a模型非标准化系数标准系数共线性统计量B标准误差试用版tSig.容差VIF1(常量)-2677.4222858.846-.937.364x1-.053.237-.092-.221.828.006160.620x31.433.533.9372.690.017.009112.478x4.036.032.1271.137.274.08711.509x5.006.008.041.822.424.4342.303x6.002.015.006.157.878.6471.545a.因变量:y此时，有最大的方差扩大因子 VIF1=160.620，且此时x1系数为负，故x1也应被剔除，继续将剩下变量进行回归得：系数a模型非标准化系数标准系数共线性统计量B标准误差试用版tSig.容差VIF1(常量)-2214.1291888.503-1.172.258x31.318.109.86212.068.000.1995.023x4.031.019.1071.586.132.2214.523x5.006.007.041.841.412.4342.302x6.003.015.008.209.837.6711.489a.因变量:y此时，所有方差扩大因子都小于 10，故回归方程如下：=-2214.129+1.318x3+0.031x4+0.006x5+0.003x6仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢37精品资料第七章 岭回归仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢38精品资料1.岭回归估计是在什么情况下提出的？答：当解释变量间出现严重的多重共线性时，用普通最小二乘法估计模型参数，往往参数估计方差太大，使普通最小二乘法的效果变得很不理想，为了解决这一问题，统计学家从模型和数据的角度考虑，采用回归诊断和自变量选择来克服多重共线性的影响，这时，岭回归作为一种新的回归方法被提出来了。2.岭回归估计的定义及其统计思想是什么？答：一种改进最小二乘估计的方法叫做岭估计。当自变量间存在多重共线性，∣X'X∣≈0时，我们设想给 X'X加上一个正常数矩阵 kI(k>0),那么X'X+kI接近奇异的程度小得多，考虑到变量的量纲问题，先对数据作标准化，为了计算方?1便，标准化后的设计阵仍然用X表示，定义为X'XIX'y，称为的岭回归估计，其中k称为岭参数。3.选择岭参数k有哪几种主要方法？答：选择岭参数的几种常用方法有 1.岭迹法，2.方差扩大因子法，3.由残差平方和来确定k值。4.用岭回归方法选择自变量应遵从哪些基本原则？答：用岭回归方法来选择变量应遵从的原则有：仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢39精品资料1.在岭回归的计算中，我们假定设计矩阵 X已经中心化和标准化了，这样可以直接比较标准化岭回归系数的大小，我们可以剔除掉标准化岭回归系数比较稳定且绝对值很小的自变量。2.当k值较小时标准化岭回归系数的绝对值并不是很小，但是不稳定，随着 k的增加迅速趋于零。像这样的岭回归系数不稳定 ,震动趋于零的自变量，我们也可以予以删除。3.去掉标准化岭回归系数很不稳定的自变量，如果有若干个岭回归系数不稳定，究竟去掉几个，去掉哪几个，这并无一般原则可循，这需根据去掉某个变量后重新进行岭回归分析的效果来确定。5.对第5章习题9的数据，逐步回归的结果只保留了 3个自变量x1，x2，x5，用y对这3个自变量做岭回归分析？答：6.对习题3.12的问题，分别用普通最小二乘和岭回归建立 GDP对第二产业增加值x2，和第三产业增加值 x3的二元线性回归，解释所得到的回归系数？答：R-SQUAREANDBETACOEFFICIENTSFORESTIMATEDVALUESOFKK RSQ x2 x3______ ______ ________ ________仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢40精品资料.00000 .99923 .774524 .225943.05000 .99803 .512296 .463711.10000 .99629 .489067 .463649.15000 .99367 .473860 .456649.20000 .99025 .461162 .448152.25000 .98615 .449761 .439303.30000 .98147 .439219 .430476.35000 .97628 .429332 .421821.40000 .97067 .419984 .413400.45000 .96470 .411101 .405242.50000 .95842 .402632 .397352.55000 .95189 .394536 .389732.60000 .94514 .386782 .382376.65000 .93822 .379344 .375274.70000 .93116 .372200 .368419.75000 .92398 .365330 .361799.80000 .91672 .358717 .355405.85000 .90939 .352345 .349227.90000 .90202 .346201 .343255.95000 .89462 .340271 .3374801.0000 .88720 .334545 .331892仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢41精品资料系数a非标准化系数标准系数模型B标准误差试用版tSig.1(常量)4352.859679.0656.410.000第二产业增加值1.438.151.7759.544.000第三产业增加值.679.244.2262.784.017a.因变量:GDPR-SQUAREANDBETACOEFFICIENTSFORESTIMATEDVALUESOFKK RSQ x2 x3______ ______ ________仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除

________谢谢42精品资料.00000.99923.774524.225943.01000.99888.587428.408049.02000.99866.548878.441659.03000.99847.531054.454593.04000.99827.520110.460694.05000.99803.512296.463711.06000.99776.506176.465082.07000.99745.501080.465475.08000.99710.496653.465244.09000.99672.492691.464593.10000.99629.489067.463649RunMATRIXprocedure:******RidgeRegressionwithk=0.01******MultR.999439RSquare.998878AdjRSqu.998691SE1301.292455ANOVAtable仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢43精品资料dfSSMSRegress2.0001.81E+0109.04E+009Residual12.000203203451693362.1Fvalue SigF5341.336020 .000000--------------VariablesintheEquation----------------BSE(B)BetaB/SE(B)x21.090606.060219.58742818.110661x31.226660.097506.40804912.580325Constant3980.247846738.314258.0000005.390994------ENDMATRIX-----结合表及图形可知，用普通最小二乘法得到的回归方程为y 4352.859 1.438x2 0.679x3.显然回归系数 ?3=0.679明显不合理。从岭参数图来看，岭参数 k在0.0到0.1之间，岭参数已基本稳定，再参照复决定系数,当k=0.01时，复决定系数R2=0.998691,仍然很大，固用k=0.01做回归得到的未标准化的岭回归方程为 y=3980?.2479+1.09061x2 1.2267x3。仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢44精品资料7.一家大型商业银行有多家分行，近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的提高，为弄清楚不良贷款形成的原因，希望利用银行业务的有关数据做些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法，表 7.5是该银行所属25家分行2002年的有关业务数据。1）计算y与其余四个变量的简单相关系数。2）建立不良贷款y对4个自变量的线性回归方程，所得的回归系数是否合理？3）分析回归模型的共线性。4）采用后退法和逐步回归法选择变量，所得回归方程的回归系数是否合理，是否还存在共线性？5）建立不良贷款y对4个自变量的岭回归。6）对第4步剔除变量后的回归方程再做岭回归。7）某研究人员希望做y对各项贷款余额，本年累计应收贷款.贷款项目个数这三个变量的回归，你认为这种做是否可行，如果可行应该如何做？相关性本年累计本年固定不良贷各项贷款应收到款贷款项目资产投资款y余额x1x2个数x3额x4Pearson相不良贷款y1.000.844.732.700.519关性各项贷款余额x1.8441.000.679.848.780本年累计应收到.732.6791.000.586.472款x2贷款项目个数x3.700.848.5861.000.747本年固定资产投.519.780.472.7471.000资额x4Sig.（单不良贷款y..000.000.000.004仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢45精品资料侧）各项贷款余额x1.000..000.000.000本年累计应收到.000.000..001.009款x2贷款项目个数x3.000.000.001..000本年固定资产投.004.000.009.000.资额x4N不良贷款y2525252525各项贷款余额x12525252525本年累计应收到2525252525款x2贷款项目个数x32525252525本年固定资产投2525252525资额x4系数a非标准化系数标准系数共线性统计量模型B标准误差试用版tSig.容差VIF1(常量)-1.022.782-1.306.206各项贷款余额x1.040.010.8913.837.001.1885.331本年累计应收到款x2.148.079.2601.879.075.5291.890贷款项目个数x3.015.083.034.175.863.2613.835本年固定资产投资额x4-.029.015-.325-1.937.067.3602.781a.因变量:不良贷款 y共线性诊断a方差比例本年固定条件索各项贷款余本年累计应贷款项目个资产投资模型维数特征值引(常量)额x1收到款x2数x3额x4114.5381.000.01.00.01.00.002.2034.733.68.03.02.01.093.1575.378.16.00.66.01.134.0668.287.00.09.20.36.725.03611.215.15.87.12.63.05仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢46精品资料共线性诊断a方差比例本年固定条件索各项贷款余本年累计应贷款项目个资产投资模型维数特征值引(常量)额x1收到款x2数x3额x4114.5381.000.01.00.01.00.002.2034.733.68.03.02.01.093.1575.378.16.00.66.01.134.0668.287.00.09.20.36.725.03611.215.15.87.12.63.05a.因变量:不良贷款 y后退法得系数a非标准化系数标准系数模型B标准误差试用版tSig.1(常量)-1.022.782-1.306.206各项贷款余额x1.040.010.8913.837.001本年累计应收到款x2.148.079.2601.879.075贷款项目个数x3.015.083.034.175.863本年固定资产投资额x4-.029.015-.325-1.937.0672(常量)-.972.711-1.366.186各项贷款余额x1.041.009.9144.814.000本年累计应收到款x2.149.077.2611.938.066本年固定资产投资额x4-.029.014-.317-2.006.0583(常量)-.443.697-.636.531各项贷款余额x1.050.0071.1206.732.000本年固定资产投资额x4-.032.015-.355-2.133.044a.因变量:不良贷款 y逐步回归得系数a非标准化系数 标准系数模型 B 标准误差 试用版 t Sig.1 (常量) -.830 .723 -1.147 .263仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢47精品资料各项贷款余额x1.038.005.8447.534.0002(常量)-.443.697-.636.531各项贷款余额x1.050.0071.1206.732.000本年固定资产投资额x4-.032.015-.355-2.133.044a.因变量:不良贷款 yR-SQUAREANDBETACOEFFICIENTSFORESTIMATEDV