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实验3(作业)
20 -20 学年第 学期
实 验 报 告
实验课程名称 实验 三
专 业 班 级
学 生 姓 号
学 生 姓 名
实验指导教师 实验名称 实验三 指导老师 成绩
专业 班级 姓名 学号
11.02??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见book11.02。
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。
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。
利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。
计算判定系数r方,并解释其意义。
检验回归方程线性关系的显著性 ((=0.05)
如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。
由图可以看出,两者之间具有明显的线性关系。
2)
相关性 人均GDP(元) 人均消费水平(元) 人均GDP(元) Pearson 相关性 1 .998** 显著性(双侧) .000 N 7 7 人均消费水平(元) Pearson 相关性 .998** 1 显著性(双侧) .000 N 7 7 **. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。
从表中可知,两者的相关系数为0.998,两变量直接高度相关。
3)
模型汇总 模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差 1 .998a .996 .996 247.303 a. 预测变量: (常量), 人均GDP(元)。
Anovab 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 8.144E7 1 8.144E7 1331.692 .000a 残差 305795.034 5 61159.007 总计 8.175E7 6 a. 预测变量: (常量), 人均GDP(元)。 b. 因变量: 人均消费水平(元)
系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准 误差 试用版 1 (常量) 734.693 139.540 5.265 .003 人均GDP(元) .309 .008 .998 36.492 .000 a. 因变量: 人均消费水平(元)
回归方程:y=734.693+0.309x+ 含义:人均GDP没增加1元,人均消费增加0.309元为0.996 ,意义是人均GDP对人均消费的影响达到99.6%。99.6%的变差。
5)线性回归方程显著性统计量检验的统计量F的显著性概率为0.000,因此线性关系显著。
6)将人均GDP代入方程,得人均消费水平约为2279.693。
11.05??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:
变差来源 df SS MS F Significance F 回归 1 1602708.6? 1602708.6? 399.100 2.17E-09 残差 10 40158.07 4015.807 — — 总计 11 1642866.67 — — — ? Coefficients 标准误差 t Stat P-value Intercept 363.6891 62.45529 5.823191 0.000168 X Variable 1 1.420211 0.071091 19.97749 2.17E-09
完成上面的方差分析表。
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?
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 ((=0.05)
2) R=SSR/SST=1602708.6/1642866.67=0.9755561,有97.55561%是由于广告费用实际变动引起的。
3)相关系数为R=0.987702
4)Y=363.6891+1.420211X1+ε。含义是当自变量为0时,因变量有363.6891个单位,每变动1个自变量单位,会引起1.420211个单位的因变量单位变动。
5)显著
12.01??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月销售额作出估计。近8个月的销售额与广告费用数
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