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1、学生某某： 肖浩鑫 学号：31407371一、实验项目名称：实验报告三二、实验目的和要求一变量间关系的度量：包括绘制散点图，相关系数计算与显著性检验；二一元线性回归：包括一元线性回归模型与参数的最小二乘估计，回归方程的评价与显著性检验，利用回归方程进展估计和；三多元线性回归：包括多元线性回归模型与参数的最小二乘估计，回归方程的评价与显著性检验等，多重共线性问题与自变量选择，哑变量回归；三、实验内容1. 从某一行业中随机抽取12家企业，所得产量与生产费用的数据如下：企业编号产量台生产费用万元企业编号产量台生产费用万元1401307841652421508100170350155911616745
2、51401012518056515011130175678154121401851绘制产量与生产费用的散点图，判断二者之间的关系形态。2计算产量与生产费用之间的线性相关系数，并对相关系数的显著性进展检验，并说明二者之间的关系强度。2. 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：地区人均GDP元人均消费水平元224607326某某112264490某某3454711546某某48512396某某54442208某某26621608某某454920351绘制散点图，并计算相关系数，说明二者之间的关系。2人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计
3、的回归方程，并解释回归系数的实际意义。3计算判定系数和估计标准误差，并解释其意义。4检验回归方程线性关系的显著性5如果某地区的人均GDP为5000元，其人均消费水平。6求人均GDP为5000元时，人均消费水平95%的置信区间和区间。3. 随机抽取10家航空公司，对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进展调查，数据如下：航空公司编号航班正点率%投诉次数次181.821276.658376.685475.768573.874672.293771.272870.8122991.4181068.51251用航班正点率作自变量，顾客投诉次数作因变量，估计回归方程，并解释回归系数的意义。2检验回归系数的显
4、著性。3如果航班正点率为80%，估计顾客的投诉次数。4.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dfSSMSFSignificance F回归2.17E-09残差40158.07总计111642866.67参数估计表Coefficients标准误差t StatP-valueIntercept363.689162.455295.8231910.000168X Variable 11.4202110.07109119.977492.17E-091完成上面的方差分析表。2汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的
5、？3销售量与广告费用之间的相关系数是多少？4写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。5检验线性关系的显著性a0.05。5. 随机抽取7家超市，得到其广告费支出和销售额数据如下超市广告费支出/万元销售额/万元A119B232C444D640E1052F1453G2054(1) 用广告费支出作自变量，销售额为因变量，求出估计的回归方程。(2) 检验广告费支出与销售额之间的线性关系是否显著a0.05。(3) 绘制关于的残差图，你觉得关于误差项的假定被满足了？(4) 你是选用这个模型，还是另寻找一个该更好的模型？6. 一家电气销售公司的管理人员认为，每月的销售额是广告费用的函数，并想通过广告费用对
6、月销售额作出估计。下面是近8个月的销售额与广告费用数据月销售收入y万元电视广告费用万元报纸广告费用万元965.01.5902.02.0954.01.5922.52.5953.03.3943.52.3942.54.2943.02.51用电视广告费用作自变量，月销售额作因变量，建立估计的回归方程。2用电视广告费用和报纸广告费用作自变量，月销售额作因变量，建立估计的回归方程，并说明回归系数的意义。3上述1和2所建立的估计方程，电视广告费用的系数是否一样？对回归系数分别解释。4根据1和2所建立的估计方程，说明它们的R2的意义。7. 某农场通过试验取得早稻收获量与春季降雨量和春季温度的数据如下收获量yk
7、g降雨量x1mm温度x22250256345033845004510675010513720011014750011516825012017建立早稻收获量对春季降雨量和春季温度的二元线性回归方程，并对回归模型的线性关系和回归系数进展检验a0.05，你认为模型中是否存在多重共线性？8. 一家房地产评估公司想对某城市的房地产销售价格y与地产的评估价值x1、房产的评估价值x2和使用面积x3建立一个模型，以便对销售价格作出合理。为此，收集了20栋住宅的房地产评估数据如下：房地产编号销售价格y元/地产估价万元房产估价万元使用面积16890596449718730248509002780928035550
8、950314411260462001000395912650511650180072832214064500850273291207380080029868990883002300477518030959008103912120401047509002935172501140507304012108001240008003168152901397002000585124550144550800234511510154090800208911730168000105056251960017560040020861344018370045022619880195000340359510760202
9、2401505789620用SPSS进展逐步回归，确定估计方程，并给出销售价格的值与95%的置信区间和区间。9. 为分析某行业中的薪水有无性别歧视，从该行业中随机抽取15名员工，有关的数据如下月薪y元工龄性别1=男，0=女15483.2116293.8110112.7012293.4017463.6115284.1110183.8011903.4015513.319853.2016103.5114322.9112153.309902.8015853.51进展回归并对结果进展分析。四、实验数据记录与分析 根本要求：1.根据题号顺序记录软件输出结果并分析；2.结果可来自对SPSS或Excel进展操
10、作的输出，二选一即可。1、1由图可知，产量与生产费用呈正线性相关2相关性产量生产费用产量Pearson 相关性1.920*显著性双侧.000N1212生产费用Pearson 相关性.920*1显著性双侧.000N1212*. 在 .01 水平双侧上显著相关。产量与生产费用之间的线性相关系数为0.0920，显著相关2、1相关性人均GDP人均消费水平人均GDPPearson 相关性1.998*显著性双侧.000N77人均消费水平Pearson 相关性.998*1显著性双侧.000N77*. 在 .01 水平双侧上显著相关。人均GDP与人均消费水平呈正线性相关，相关系数为0.9982系数a模型非标准
11、化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)734.693139.5405.265.003人均GDP.309.008.99836.492.000a. 因变量: 人均消费水平回归方程：y=734.693+0.309x含义：人均GDP每增加1元，人均消费就增加0.309元3模型汇总模型RR 方调整 R 方标准估计的误差1.998a.996.996247.30347a. 变量: (常量), 人均GDP。人均GDP对人均消费的影响达到99.6%4F检验Anovab模型平方和df均方FSig.1回归8.144E718.144E71331.692.000a残差305795.034561159.007
12、总计8.175E76a. 变量: (常量), 人均GDP。b. 因变量: 人均消费水平t检验系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)734.693139.5405.265.003人均GDP.309.008.99836.492.000b. 因变量: 人均消费水平5y=734.693+0.309*5000=2279.693如果某地区的人均GDP为5000元，其人均消费水平为2279.693元6人均GDP为5000元时，人均消费水平95%的置信区间为2050.84067,2505.91078，区间为1680.94287,2875.80857。3、1系数a模型非标准化系数标准系数tSi
