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文档简介

一元线性回归分析实例应用1.一元线性回归分析实例2.一元线性回归分析应用一元线性回归分析实例【例9.1】一大型牙膏制造公司为了更好地拓展产品市场，有效地管理库存，公司董事会要求销售部门根据市场调查，找出公司生产的牙膏销售量与广告费用之间的关系。为此，销售部门人员收集了过去30个销售周期（每个销售周期为4个星期）公司生产的牙膏销售量与广告费用的数据。（1）以广告费用为自变量，销售量为因变量，构建一元线性回归方程，解释回归系数的意义；（2）计算判定系数，解释其意义。（3）当广告费用投入为6.75百万元时，根据建立的一元线性归回方程预测该公司牙膏的销售量。一元线性回归分析实例表

牙膏销售量的相关数据销售周期销售量/百万支广告费用/百万元17.385.5028.516.7539.527.2547.505.5059.337.00………269.216.80278.276.50287.675.75297.935.80309.266.80XY一元线性回归分析应用解

表示广告费用，表示牙膏销售量。利用观察数据计算得到：一元线性回归分析应用解

广告费用对牙膏销售量的样本回归方程为：

回归系数

表示广告费用每增加1百万元，牙膏销售量平均增加1.043百万支；广告费用每减少1百万元，牙膏销售量平均减少1.043百万支。一元线性回归分析应用解

判定系数

判定系数的实际意义是：在牙膏销售量的波动中，有76.73%可以由牙膏销售量与广告费用之间的线性关系来解释，或者说，在牙膏销售量的波动中，有76.73%是由广告费用所决定的。一元线性回归分析应用解

牙膏销售量的点预测为

当广告费用投入为6.75百万元时，根据建立的一元线性归回方程预测该公司牙膏的销售量为8.69百万支。（百万支）一元线性回归分析应用

图

“回归”工具输出结果小结1.一元线性回归分析实例2.一元线性回归分析应用思考练习

为研究一地区住宅建筑面积与建造单位成本间的变化关系，一房地产商收集了相关数据。

（1）构建建造单位成本与住宅建筑面积的线性回归方程；

（2）解释回归系数的经济意义；

（3）当住宅建筑面积为5.0万平方米时，建造单位成本可能为多少？在置信水平95%下，计算建造单位成本平均数的置信区间。思考练习表

一地区住宅建筑面积与建造单位成本的数据住宅建筑地住宅建筑面积/万平方米建造单位成本/（元/平方米）10.60186020.95175031.35171042.10169052.

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