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回归分析练习题及参考答案.pdf
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1 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
北京
辽宁
上海
江西
河南
贵州
陕西
人均 GDP/元
22460
11226
34547
4851
5444
2662
4549
人均消费水平/元
7326
4490
11546
2396
2208
1608
2035
求:(1)人均 GDP 作自变量,人均消费水平作因变量,绘制散点图,并说明二者之间的关系
形态。
(2)计算两个变量之间的线性相关系数,说明两个变量之间的关系强度。
(3)求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。
(4)计算判定系数,并解释其意义。
(5)检验回归方程线性关系的显著性(
0.05
)。
(6)如果某地区的人均 GDP 为 5000 元,预测其人均消费水平。
(7)求人均 GDP 为 5000 元时,人均消费水平 95%的置信区间和预测区间。
解:(1)
可能存在线性关系。
(2)相关系数:
. . .
系数
非标准化系数
模型
1 (常量)
人均GDP
a. 因变量: 人均消费水平
B
734.693
.309
标准 误差
139.540
.008
标准系数
试用版 t
5.265
36.492
Sig.
.003
.000
零阶
相关性
偏 部分
a
.998 .998 .998 .998
有很强的线性关系。
(3)回归方程:
y 734.693 0.309x
系数
非标准化系数
模型
1 (常量)
人均GDP
a. 因变量: 人均消费水平
B
734.693
.309
标准 误差
139.540
.008
标准系数
试用版 t
5.265
36.492
Sig.
.003
.000
零阶
相关性
偏 部分
a
.998 .998 .998 .998
回归系数的含义:人均 GDP 没增加 1 元,人均消费增加 0.309 元。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
注意:图标不要原封不动的完全复制软件中的图标,要按规范排版。
系数(a)
非标准化系数
模型
1 (常量)
人均 GDP(元)
a. 因变量: 人均消费水平(元)
标准化系数
Beta t
5.265
0.998 36.492
显著性
0.003
0.000
B
734.693
0.309
标准误
139.540
0.008
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
(4)
模型汇总
标准 估计的误
模型
1
R
.998
a
R 方
.996
调整 R 方
.996
差
247.303
a. 预测变量: (常量), 人均GDP。
人均 GDP 对人均消费的影响达到 99.6%。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
注意:图标不要原封不动的完全复制软件中的图标,要按规范排版。
模型摘要
模型
1
a. 预测变量:(常量), 人均 GDP(元)。
R
.998(a)
R 方
0.996
调整的 R 方
0.996
估计的标准差
247.303
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
. . .
(5)F 检验:
Anova
模型
1 回归
残差
总计
平方和
81444968.680
305795.034
81750763.714
df
1
5
6
均方
81444968.680
61159.007
F
1331.692
Sig.
.000
a
b
a. 预测变量: (常量), 人均GDP。
b. 因变量: 人均消费水平
回归系数的检验:t 检验
系数
非标准化系数
模型
1 (常量)
人均GDP
a. 因变量: 人均消费水平
B
734.693
.309
标准 误差
139.540
.008
标准系数
试用版 t
5.265
36.492
Sig.
.003
.000
零阶
相关性
偏 部分
a
.998 .998 .998 .998
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
注意:图标不要原封不动的完全复制软件中的图标,要按规范排版。
系数(a)
非标准化系数
模型
1 (常量)
人均 GDP(元)
a. 因变量: 人均消费水平(元)
标准化系数
Beta t
5.265
0.998 36.492
显著性
0.003
0.000
B
734.693
0.309
标准误
139.540
0.008
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
(6)
某地区的人均 GDP 为 5000 元,预测其人均消费水平为
y 734.693 0.309 5000 2278.693
(元)。
(7)
人均 GDP 为 5000 元时,人均消费水平 95%的置信区间为[1990.74915,2565.46399],预测
区间为[1580.46315,2975.74999]。
2 从
n
=20 的样本中得到的有关回归结果是:SSR(回归平方和)=60,SSE(误差平方和)=40。
要检验
x
与
y
之间的线性关系是否显著,即检验假设:
H
0
:
1
0
。
(1)线性关系检验的统计量
F
值是多少?
(2)给定显著性水平
0.05
,
F
是多少?
(3)是拒绝原假设还是不拒绝原假设?
. . .
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