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回归分析与时间序列
一、一元线性回归
11.1（1）编辑数据集，命名为linehuigui1.dat
输入命令scattercostproduct,xlabel(#10,grid)ylabel(#10,grid)，得到如下散点
图，可以看到，产量和生产费用是正线性相关的关系。
（2）输入命令regcostproduct，得到如下图：
可得线性函数（product为自变量，cost为因变量）：y=0.4206832x+124.15,即β=124.15，
0
β=0.4206832
1
（3）对相关系数的显著性进行检验，可输入命令pwcorrcostproduct,sigstar(.05)
print(.05)，得到下图：
,专业.专注.
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可见，在α=0.05的显著性水平下，P=0.0000α=0.05，故拒绝原假设，即产量和生产费用
之间存在显著的正相关性。
11.2（1）编辑数据集，命名为linehuigui2.dat
输入命令scatterfenshutime,xlabel(#4,grid)ylabel(#4,grid)，得到如下散点图，
可以看到，分数和复习时间是正线性相关的关系。
2）输入命令corfenshutime计算相关系数，得下图：
可见，r=0.8621，可见分数和复习时间之间存在高度的正相关性。
11.3（1）（2）对于线性回归方程y=10-0.5x，其中β=10，表示回归直线的截距为10；
0
β=-0.5，表示x变化一单位引起y的变化为-0.5。
1
（3）x=6时，E(y)=10-0.5*6=7。
11.4（1），判定系数测度了回归直线对观测数据的拟合程度，即在分数的
变差中，有90%可以由分数与复习时间之间的线性关系解释，或者说，在分数取值的变动中，
,专业.专注.
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有90%由复习时间决定。可见，两者之间有很强的线性关系。
（2）估计标准误差分，即根据复习时间来估计分数时，平均的估计误差为
0.25分。
11.5（1）编辑数据集，命名为linehuigui3.dat
输入命令scattertimejuli,xlabel(#5,grid)ylabel(#5,grid)，得到如下散点图，可
以看到，时间和距离是正线性相关的关系。
（2）输入命令cortimejuli计算相关系数，得下图：
可见，r=0.9489，可见时间和距离之间存在高度的正相关性。
（3）输入命令regtimejuli得到下图：
,专业.专注.
.word格式,
可得线性函数（juli为自变量，time为因变量）：y=0.0035851x+0.1181291,即β=0.1181291，
0
表示回归直线的截距为0.1181291；β=0.0035851，表示距离（x）变化1km引起时间（y）
1
的变化为0.
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