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1、一. 一家产品销售公司在 30 个地区设有销售分公司。为研究产品销售量(y) 与该公司的销售价格（x 1） 、各地区的年人均收入(x 2)、广告费用( x3)之间的关系，搜集到 30 个地区的有关数据。利用 Excel 得到下面的回归结果（ ）：05.方差分析表变差来源 df SS MS F Significance F回归 4008924.7 8.88341E-13残差 总计 29 13458586.7 参数估计表Coefficients 标准误差 t Stat P-valueIntercept 7589.1025 2445.0213 3.1039 0.00457X Variable 1 -
2、117.8861 31.8974 -3.6958 0.00103X Variable 2 80.6107 14.7676 5.4586 0.00001X Variable 3 0.5012 0.1259 3.9814 0.00049（1） 将方差分析表中的所缺数值补齐。（2） 写出销售量与销售价格、年人均收入、广告费用的多元线性回归方程，并解释各回归系数的意义。（3） 检验回归方程的线性关系是否显著？（4） 计算判定系数 ，并解释它的实际意义。2R计算估计标准误差 ，并解释它的实际意义。ys方差分析表变差来源 df SS MS F Significance F回归 3 12026774.1 4
3、008924.7 72.80 8.88341E-13残差 26 1431812.6 55069.7 总计 29 13458586.7 （2）多元线性回归方程为：。321501.67.80.7105.789 xxy 表示：在年人均收入和广告费用不变的情况下，销售价格每增加6.一个单位，销售量平均下降 117.8861 个单位； 表示：在销售价格和广告67.82费用不变的情况下，年人均收入每增加一个单位，销售量平均增加 80.6107 个单位；表示：在年销售价格和人均收入不变的情况下，广告费用每增加一个单5012.3位，销售量平均增加 0.5012 个单位。（3）由于 Significance F
4、=8.88341E-13 8529.31,F拒绝原假设,因素 A 显著。 1 分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 年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果：方差分析表变差来源 df SS MS F Significance F回归 1 A 1422708.6 C 2.17E-09残差 10 220158.07 B总计 11 1642866.67参数估计表Coefficients 标准误差 t Stat P-valueIntercept 363.6891 62.45529 5.823191 0.000168X Variable 1 1.420211 0.07
5、1091 19.97749 2.17E-09求 A、B、C 的值；销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的？销售量与广告费用之间的相关系数是多少？写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。检验线性关系的显著性 （a=0.05）解（1）A=SSR / 1=1422708.6 B=SSE / (n-2)=220158.07/10=22015.807C=MSR / MSE=1422708.6/22015.807=64.6221 2 分（2） 2 分142708.6.%SRT表明销售量的变差中有 88.60%是由于广告费用的变动引起的。(3) 2 分2.93(4)估计的回归方程：1 分36.8
6、1.402yx回归系数 表示广告费用每增加一个单位，销售量平均增加 1.420211 个1.2单位。 1 分（5）检验线性关系的显著性：H0 ： 1Significance F=2.17E-09=0.05拒绝 H0， , 线性关系显著。 2 分4、某企业三种产品的出口价及出口量资料如下：出口价 出口量基期 p0 报告期 p1 基期 q0 报告期 q1甲 100 150 80 82乙 80 140 800 1000丙 120 120 60 65（1）计算拉氏出口量指数；(2)计算帕氏出口价指数解： 0110820126590() 12.%7542 6.7qpI4、随机抽查 5 家商场，得到广告支
7、出（x）和销售额(y)资料如下：广告支出（万元）x 1 2 4 4 6销售额（万元）y 20 35 50 60 75附: =1830 =1769.65 512)(iy51)(iy.3x8y73 980xx要求：. 计算估计的回归方程；检验线性关系的显著性（ =0.05） 。附 F0.05(1,5)=6.61 F0.05(5,1)=230.2 F0.05(1,3)=10.13 F0.05(3,1)=215.7F0.025(1,5)=10.01 F0.025(1,3)=17.44现有某地区的啤酒销量数据如下，年/季 啤酒销售量 (Y) 年/季 啤酒销售量 (Y)2000/1 25 2004/1 2
8、92 32 2 423 37 3 554 26 4 382001/1 30 2005/1 312 38 2 433 42 3 544 30 4 412002/1 292 393 504 352003/1 302 393 514 37为了计算季节指数，有如下步骤年/季 啤酒销售量 (Y) C 比值 y/c2000/1 252 323 37 30.625 1.2081634 26 32 0.81252001/1 30 33.375 0.8988762 38 34.5 1.1014493 42 34.875 1.2043014 30 34.875 0.8602152002/1 29 36 0.805
9、5562 39 37.625 1.0365453 50 38.375 1.3029324 35 38.5 0.9090912003/1 30 38.625 0.7766992 39 39 13 51 39.125 1.3035144 37 39.375 0.9396832004/1 29 40.25 0.7204972 42 40.875 1.0275233 55 41.25 1.3333334 38 41.625 0.9129132005/1 31 41.625 0.7447452 43 41.875 1.0268663 544 411：第 C 列第一个数据 30.625 的计算依据是什么？写出 30.625 的计算过程2：试计算季节指数3：以 2000 年的数据计算分离了季节因素后的数据，并解释新得到的数据的意义
