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应用回归分析课后习题参考答案_全部版__何晓群_刘文卿

应用回归分析课后习题参考答案_全部版__何晓群_刘文卿

第一章回归分析概述1.2 回归分析与相关分析的联系与区别是什么?答:联系有回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。

区别有 a.在回归分析中,变量y称为因变量,处在被解释的特殊地位。

在相关分析中,变量x和变量y处于平等的地位,即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x与变量y的密切程度是一回事。

b.相关分析中所涉及的变量y与变量x全是随机变量。

而在回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量也可以是非随机的确定变量。

C.相关分析的研究主要是为了刻画两类变量间线性相关的密切程度。

而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小,还可以由回归方程进行预测和控制。

1.3回归模型中随机误差项ε的意义是什么?答:ε为随机误差项,正是由于随机误差项的引入,才将变量间的关系描述为一个随机方程,使得我们可以借助随机数学方法研究y与x1,x2…..xp的关系,由于客观经济现象是错综复杂的,一种经济现象很难用有限个因素来准确说明,随机误差项可以概括表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。

1.4 线性回归模型的基本假设是什么?答:线性回归模型的基本假设有:1.解释变量x1.x2….xp是非随机的,观测值xi1.xi2…..xip是常数。

2.等方差及不相关的假定条件为{E(εi)=0 i=1,2…. Cov(εi,εj)={σ^23.正态分布的假定条件为相互独立。

4.样本容量的个数要多于解释变量的个数,即n>p.第二章一元线性回归分析思考与练习参考答案2.1一元线性回归有哪些基本假定?答:假设1、解释变量X是确定性变量,Y是随机变量;假设2、随机误差项ε具有零均值、同方差和不序列相关性:E(εi)=0 i=1,2, …,nVar (εi)=σ2i=1,2, …,nCov(εi,εj)=0 i≠j i,j= 1,2, …,n假设3、随机误差项ε与解释变量X之间不相关:Cov(X i, εi)=0 i=1,2, …,n假设4、ε服从零均值、同方差、零协方差的正态分布εi~N(0, σ2) i=1,2, …,n2.3 证明(2.27式),∑e i =0 ,∑e i X i =0 。

统计学课后习题答案第七章相关分析与回归分析

统计学课后习题答案第七章相关分析与回归分析

统计学课后习题答案第七章相关分析与回归分析第七章相关分析与回归分析⼀、单项选择题1.相关分析是研究变量之间的A.数量关系B.变动关系C.因果关系D.相互关系的密切程度2.在相关分析中要求相关的两个变量A.都是随机变量B.⾃变量是随机变量C.都不是随机变量D.因变量是随机变量3.下列现象之间的关系哪⼀个属于相关关系A.播种量与粮⾷收获量之间关系B.圆半径与圆周长之间关系C.圆半径与圆⾯积之间关系D.单位产品成本与总成本之间关系4.正相关的特点是A.两个变量之间的变化⽅向相反B.两个变量⼀增⼀减C.两个变量之间的变化⽅向⼀致D.两个变量⼀减⼀增5.相关关系的主要特点是两个变量之间A.存在着确定的依存关系B.存在着不完全确定的关系C.存在着严重的依存关系D.存在着严格的对应关系6.当⾃变量变化时, 因变量也相应地随之等量变化,则两个变量之间存在着A.直线相关关系B.负相关关系C.曲线相关关系D.正相关关系7.当变量X值增加时,变量Y值都随之下降,则变量X和Y之间存在着A.正相关关系B.直线相关关系C.负相关关系D.曲线相关关系8.当变量X值增加时,变量Y值都随之增加,则变量X和Y之间存在着A.直线相关关系B.负相关关系C.曲线相关关系D.正相关关系9.判定现象之间相关关系密切程度的最主要⽅法是A.对现象进⾏定性分析B.计算相关系数C.编制相关表D.绘制相关图10.相关分析对资料的要求是A.⾃变量不是随机的,因变量是随机的B.两个变量均不是随机的C.⾃变量是随机的,因变量不是随机的D.两个变量均为随机的11.相关系数A.既适⽤于直线相关,⼜适⽤于曲线相关B.只适⽤于直线相关C.既不适⽤于直线相关,⼜不适⽤于曲线相关D.只适⽤于曲线相关12.两个变量之间的相关关系称为A.单相关B.复相关C.不相关D.负相关13.相关系数的取值范围是≤r≤1 ≤r≤0≤r≤1 D. r=014.两变量之间相关程度越强,则相关系数A.愈趋近于1B.愈趋近于0C.愈⼤于1D.愈⼩于115.两变量之间相关程度越弱,则相关系数A.愈趋近于1B.愈趋近于0C.愈⼤于1D.愈⼩于116.相关系数越接近于-1,表明两变量间A.没有相关关系B.有曲线相关关系C.负相关关系越强D.负相关关系越弱17.当相关系数r=0时,A.现象之间完全⽆关B.相关程度较⼩B.现象之间完全相关 D.⽆直线相关关系18.假设产品产量与产品单位成本之间的相关系数为,则说明这两个变量之间存在A.⾼度相关B.中度相关C.低度相关D.显着相关19.从变量之间相关的⽅向看可分为A.正相关与负相关B.直线相关和曲线相关C.单相关与复相关D.完全相关和⽆相关20.从变量之间相关的表现形式看可分为A.正相关与负相关B.直线相关和曲线相关C.单相关与复相关D.完全相关和⽆相关21.物价上涨,销售量下降,则物价与销售量之间属于A.⽆相关B.负相关C.正相关D.⽆法判断22.配合回归直线最合理的⽅法是A.随⼿画线法B.半数平均法C.最⼩平⽅法D.指数平滑法23.在回归直线⽅程y=a+bx中b表⽰A.当x增加⼀个单位时,y增加a的数量B.当y增加⼀个单位时,x增加b的数量C.当x增加⼀个单位时,y的平均增加量D.当y增加⼀个单位时, x的平均增加量24.计算估计标准误差的依据是A.因变量的数列B.因变量的总变差C.因变量的回归变差D.因变量的剩余变差25.估计标准误差是反映A.平均数代表性的指标B.相关关系程度的指标C.回归直线的代表性指标D.序时平均数代表性指标26.在回归分析中,要求对应的两个变量A.都是随机变量B.不是对等关系C.是对等关系D.都不是随机变量27.年劳动⽣产率(千元)和⼯⼈⼯资(元)之间存在回归⽅程y=10+70x,这意味着年劳动⽣产率每提⾼⼀千元时,⼯⼈⼯资平均A.增加70元B.减少70元C.增加80元D.减少80元28.设某种产品产量为1000件时,其⽣产成本为30000元,其中固定成本6000元,则总⽣产成本对产量的⼀元线性回归⽅程为:=6+ =6000+24x=24000+6x =24+6000x29.⽤来反映因变量估计值代表性⾼低的指标称作A.相关系数B.回归参数C.剩余变差D.估计标准误差⼆、多项选择题1.下列现象之间属于相关关系的有A.家庭收⼊与消费⽀出之间的关系B.农作物收获量与施肥量之间的关系C.圆的⾯积与圆的半径之间的关系D.⾝⾼与体重之间的关系E.年龄与⾎压之间的关系2.直线相关分析的特点是A.相关系数有正负号B.两个变量是对等关系C.只有⼀个相关系数D.因变量是随机变量E.两个变量均是随机变量3.从变量之间相互关系的表现形式看,相关关系可分为A.正相关B.负相关C.直线相关D.曲线相关E.单相关和复相关4.如果变量x与y之间没有线性相关关系,则A.相关系数r=0B.相关系数r=1C.估计标准误差等于0D.估计标准误差等于1E.回归系数b=05.设单位产品成本(元)对产量(件)的⼀元线性回归⽅程为y=,则A.单位成本与产量之间存在着负相关B.单位成本与产量之间存在着正相关C.产量每增加1千件,单位成本平均增加元D.产量为1千件时,单位成本为元E.产量每增加1千件,单位成本平均减少元6.根据变量之间相关关系的密切程度划分,可分为A.不相关B.完全相关C.不完全相关D.线性相关E.⾮线性相关7.判断现象之间有⽆相关关系的⽅法有A.对现象作定性分析B.编制相关表C.绘制相关图D.计算相关系数E.计算估计标准误差 8.当现象之间完全相关的,相关系数为 B.-1 E.- 9.相关系数r =0说明两个变量之间是A.可能完全不相关B.可能是曲线相关C.肯定不线性相关D.肯定不曲线相关E.⾼度曲线相关10.下列现象属于正相关的有A.家庭收⼊愈多,其消费⽀出也愈多B.流通费⽤率随商品销售额的增加⽽减少C.产量随⽣产⽤固定资产价值减少⽽减少D.⽣产单位产品耗⽤⼯时,随劳动⽣产率的提⾼⽽减少E.⼯⼈劳动⽣产率越⾼,则创造的产值就越多 11.直线回归分析的特点有A.存在两个回归⽅程B.回归系数有正负值C.两个变量不对等关系D.⾃变量是给定的,因变量是随机的E.利⽤⼀个回归⽅程,两个变量可以相互计算 12.直线回归⽅程中的两个变量A.都是随机变量B.都是给定的变量C.必须确定哪个是⾃变量,哪个是因变量D.⼀个是随机变量,另⼀个是给定变量E.⼀个是⾃变量,另⼀个是因变量13.从现象间相互关系的⽅向划分,相关关系可以分为A.直线相关B.曲线相关C.正相关D.负相关E.单相关 14.估计标准误差是A.说明平均数代表性的指标B.说明回归直线代表性指标C.因变量估计值可靠程度指标D.指标值愈⼩,表明估计值愈可靠E.指标值愈⼤,表明估计值愈可靠 15.下列公式哪些是计算相关系数的公式16.⽤最⼩平⽅法配合的回归直线,必须满⾜以下条件A.?(y-y c )=最⼩值B.?(y-y c )=0C.?(y-y c )2=最⼩值D.?(y-y c )2=0E.?(y-y c )2=最⼤值 17.⽅程y c =a+bx222222)()(.)()())((...))((.y y n x x n yx xy n r E y y x x y y x x r D L L L r C L L L r B n y y x x r A xxxy xyyy xx xy y x ∑-∑?∑-∑∑?∑-∑=-∑?-∑--∑===--∑=σσA.这是⼀个直线回归⽅程B.这是⼀个以X为⾃变量的回归⽅程C.其中a是估计的初始值D.其中b是回归系数是估计值18.直线回归⽅程y c=a+bx中的回归系数bA.能表明两变量间的变动程度B.不能表明两变量间的变动程度C.能说明两变量间的变动⽅向D.其数值⼤⼩不受计量单位的影响E. 其数值⼤⼩受计量单位的影响19.相关系数与回归系数存在以下关系A.回归系数⼤于零则相关系数⼤于零B.回归系数⼩于零则相关系数⼩于零C.回归系数等于零则相关系数等于零D.回归系数⼤于零则相关系数⼩于零E.回归系数⼩于零则相关系数⼤于零20.配合直线回归⽅程的⽬的是为了A.确定两个变量之间的变动关系B.⽤因变量推算⾃变量C.⽤⾃变量推算因变量D.两个变量相互推算E.确定两个变量之间的相关程度21.若两个变量x和y之间的相关系数r=1,则A.观察值和理论值的离差不存在的所有理论值同它的平均值⼀致和y是函数关系与y不相关与y是完全正相关22.直线相关分析与直线回归分析的区别在于A.相关分析中两个变量都是随机的;⽽回归分析中⾃变量是给定的数值,因变量是随机的B.回归分析中两个变量都是随机的;⽽相关分析中⾃变量是给定的数值,因变量是随机的C.相关系数有正负号;⽽回归系数只能取正值D.相关分析中的两个变量是对等关系;⽽回归分析中的两个变量不是对等关系E.相关分析中根据两个变量只能计算出⼀个相关系数;⽽回归分析中根据两个变量只能计算出⼀个回归系数三、填空题1.研究现象之间相关关系称作相关分析。

相关和回归练习题课件答案

相关和回归练习题课件答案

相关和回归课件习题答案二、单选:1c, 2a 3a,4c,5c,6a,7b,8B,9c,10b,11A,12b,13c,14C,15a,16a,17c,18c,19d,20d,21d,22a,23c, 24d, 25c 26b, 27b三、多选:1bd,2bd,3acd,4be,5abce,6ad,7abcd。

E错在:“E、相关系数的大小反映两个变量之间相关的密切程度”应为:……反映两个变量之间线性相关的密切程度8bDE ,9aBcE,10A C,11adE,12BD13、DE 14、abCdE 15abd16 BD17bD(这题应从回归系数和相关系数的符号上判断;从r的取值范围上判断)四、填空:1 0.5552完全相关、不相关、不完全相关;正相关、负相关;线性相关、非线性相关3截距、斜率、最小平方法4估计标准误差5线性、关系密切程度6随机的,7给定的、随机的8完全正相关、函数,9完全负相关、函数10增加、减少,11 80、70,12高度负相关关系、高度正相关关系、高于13 r=-0.9(r取正值还是负值看回归系数,两者正负号一致)14 r=0.8、判定系数=0.64,15 r= -1(因为是函数关系,正负号看回归系数)16越接近真实值五、判断:1错,2对,3错(应该是测定两个变量线性相关的)4对,5错,6对,7错(通过回归系数只能看出相关的方向,看不出相关的程度),8错,9对,10错(应为:平方和为最小值)。

六.计算1、r=0.955779 回归方程y = 5.2x + 26.42、y = -27.20+0.9246x人均收入增加1元,商品销售额增加0.9246万元收入为400元时,销售收入为-27.20+0.9246*400=342.64万元3、1993年t为11,这时财政收入x=27+0.02*11=87.51993年文教科卫= -0.11+0.02*87.5=1.644、回归方程:y = 1.7568+0.7574x R=0.6725、R=0.834259,高度正相关关系y = 1.2216x + 0.1933。

统计学高教版相关与回归分析课后习题答案

统计学高教版相关与回归分析课后习题答案

第7章 相关与回归分析课后习题答案7.2 (1)数据散点图如下:(2)根据散点图可以看出,随着航班正点率的提高,投诉率呈现出下降的趋势,两者之间存在着一定的负相关关系。

(3)设投诉率为Y ,航班正点率为X建立回归方程 12i i i Y X u ββ=++估计参数为 ^6.01780.07i i Y X =-(4)参数的经济意义是航班正点率每提高一个百分点,相应的投诉率(次/10万名乘客)下降0.07。

(5)航班按时到达的正点率为80%,估计每10万名乘客投诉的次数可能为: 4187.08007.00178.6ˆ=⨯-=i Y (次/10万)7.3 由Excel 回归输出的结果可以看出:(1)回归结果为^23332.993090.0716190.1687270.179042i i i i Y X X X =+++(2)由Excel 的计算结果已知:1234,,,ββββ对应的 t 统计量分别为0.51206、4.853871、4.222811、3.663731 ,其绝对值均大于临界值0.025(224) 2.101t -=,所以各个自变量都对Y 有明显影响。

由F=58.20479, 大于临界值0.05(41,224) 3.16F --=,说明模型在整体上是显著的。

7.6(1)用Excel 输入Y 和X 数据,生成2X 和3X 的数据,用Y 对X 、2X 、3X 回归,估计参数结果为^231726.737.8796468740.00895 3.7124906i i Y X X E X =-+-+- t =(-1.9213) (2.462897) (-2.55934) (3.118062)20.973669R = 20.963764R =(2)检验参数的显著性:当取0.05α=时,查t 分布表得0.025(124) 2.306t -=,与t 统计量对比,除了截距项外,各回归系数对应的t 统计量的绝对值均大于临界值,表明在这样的显著性水平下,回归系数显著不为0。

统计学原理第九章(相关与回归)习题答案

统计学原理第九章(相关与回归)习题答案

第九章相关与回归一.判断题部分题目1:负相关指的是因素标志与结果标志的数量变动方向是下降的。

()答案:×题目2:相关系数为+1时,说明两变量完全相关;相关系数为-1时,说明两个变量不相关。

()答案:√题目3:只有当相关系数接近+1时,才能说明两变量之间存在高度相关关系。

()答案:×题目4:若变量x的值增加时,变量y的值也增加,说明x与y之间存在正相关关系;若变量x的值减少时,y变量的值也减少,说明x与y之间存在负相关关系。

()答案:×题目5:回归系数和相关系数都可以用来判断现象之间相关的密切程度。

()答案:×题目6:根据建立的直线回归方程,不能判断出两个变量之间相关的密切程度。

()答案:√题目7:回归系数既可以用来判断两个变量相关的方向,也可以用来说明两个变量相关的密切程度。

()答案:×题目8:在任何相关条件下,都可以用相关系数说明变量之间相关的密切程度。

()答案:×题目9:产品产量随生产用固定资产价值的减少而减少,说明两个变量之间存在正相关关系。

()答案:√题目10:计算相关系数的两个变量,要求一个是随机变量,另一个是可控制的量。

()答案:×题目11:完全相关即是函数关系,其相关系数为±1。

()答案:√题目12:估计标准误是说明回归方程代表性大小的统计分析指标,指标数值越大,说明回归方程的代表性越高。

()答案×二.单项选择题部分题目1:当自变量的数值确定后,因变量的数值也随之完全确定,这种关系属于()。

A.相关关系B.函数关系C.回归关系D.随机关系答案:B题目2:现象之间的相互关系可以归纳为两种类型,即()。

A.相关关系和函数关系B.相关关系和因果关系第 3 页共27页C.相关关系和随机关系D.函数关系和因果关系答案:A题目3:在相关分析中,要求相关的两变量()。

A.都是随机的B.都不是随机变量C.因变量是随机变量D.自变量是随机变量答案:A题目4:测定变量之间相关密切程度的指标是()。

第七章相关与回归分析习题答案

第七章相关与回归分析习题答案

第七章 相关与回归分析习题答案一、填空题1.完全相关、不完全相关 、不相关2.—1≤r ≤1 3.函数、1=r4.无线性相关、完全正相关、完全负相关5. 密切程度6. 正相关、负相关7. 直线相关、曲线相关8.回归系数9.随机的、给定的10.最小二乘法,残差平方和二、单项选择题1.B 2.B 3.A 4.A 5.B6.C 7.D 8.B 9. A 10.C11.C 12.B 13.D 14.B 15.C三、多项选择题1.BCD 2.ACD 3.ABD 4.ABCD 5.ACE四、计算题1解:(1)7863.073.42505309.334229)())((ˆ22==---=∑∑X X X X Y Y ttt β 3720.4088.647*7863.08.549ˆˆ21=-=-=X Y ββ (2)∑∑∑----=2222)()(]))(([Y Y X X X X Y Y r t t t t999834.025.262855*73.42505309.3342292== 6340.43)()1(222=--=∑∑Y Y r e t0889.222=-=∑n e S te(3)0:,0:2120≠=ββH H003204.073.4250530889.2)(2ˆ2==-=∑X XS S t e β 4120.245003204.07863.0ˆ22ˆ2ˆ===βββS t 228.2)10()2(05.02/==-t n t αt 值远大于临界值2.228,故拒绝零假设,说明2β在5%的显著性水平下通过了显著性检验。

(4)41.669800*7863.03720.40=+=f Y (万元)1429.273.425053)88.647800(12110089.2)()(11222=-++=--++=∑X X X X n S S t f e f 所以,Y f 的置信度为95%的预测区间为:3767.241.6690667.1*228.214.696)2(2/±=±=-±f e f S n t Y α所以,区间预测为:18.46764.466≤≤f Y2解:(1)2222)())())((ˆ∑∑∑∑∑∑∑--=---=tt tt t t t t t X X N Y X Y X N X X X X Y Y β 0273.0472*47228158*9472*54.1302.803*9=--= 0727.09/472*0273.09/54.13ˆˆ21=-=-=X Y ββ (2)决定系数:9723.0)()(]))(([2222=----=∑∑∑Y X X X Y Y r t t t t 残差平方和 0722.0)()1(222=--=∑∑Y Y r e t (3)身高与体重的相关系数:9861.09723.02===R r不同时为零和211210:,0:ββββH H ==1016.022=-=∑n e S t e 检验统计量9134.245)(ˆ2222=-=∑e tS X F β)2(2,1-=-N t F NF 值远大于临界值2.365,故拒绝零假设,说明回归方程在5%的显著性水平下通过了显著性检验。

回归分析时间序列分析答案

回归分析时间序列分析答案

回归分析时间序列分析答案一、单项选择题1、下面的关系中不是相关关系的是(D)A、身高与体重之间的关系B、工资水平与工龄之间的关系C、农作物的单位面积产量与降雨量之间的关系D、圆的面积与半径之间的关系2、具有相关关系的两个变量的特点是(A)A、一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定B、一个变量的取值由另一个变量唯一确定C、一个变量的取值增大时另一个变量的取值也一定增大D、一个变量的取值增大时另一个变量的取值肯定变小3、下面的假定中,哪个属于相关分析中的假定(B)A、两个变量之间是非线性关系B、两个变量都是随机变量C、自变量是随机变量,因变量不是随机变量D、一个变量的数值增大,另一个变量的数值也应增大4、如果一个变量的取值完全依赖于另一个变量,各观测点落在一条直线上,则称这两个变量之间为(A)A、完全相关关系B、正线性相关关系C、非线性相关关系D、负线性相关关系5、根据你的判断,下面的相关系数取值哪一个是错误的(C)A、–0.86B、0.78C、1.25D、0x6、某校经济管理类的学生学习统计学的时间()与考试成绩(y)之间建立线性回归方程yx=a+b。

经计算,方程为y=200—0.8x,该方程参数的计算(C)ccA a值是明显不对的B b值是明显不对的C a值和b值都是不对的D a值和b值都是正确的7、在回归分析中,描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项ε的方程称为(B)A、回归方程B、回归模型C、估计回归方程D、经验回归方程,,,x,,8、在回归模型y=中,ε反映的是(C)01A、由于x的变化引起的y的线性变化部分B、由于y的变化引起的x的线性变化部分C、除x和y的线性关系之外的随机因素对y的影响D、由于x和y的线性关系对y的影响9、如果两个变量之间存在负相关关系,下列回归方程中哪个肯定有误(B),,A、=25–0.75xB、=–120+0.86x yy,,C、=200–2.5xD、=–34–0.74x yy10、说明回归方程拟合优度的统计量是(C)A、相关系数B、回归系数C、判定系数D、估计标准误差211、判定系数R是说明回归方程拟合度的一个统计量,它的计算公式为(A) SSRSSRSSESSTA、B、C、D、SSTSSESSTSSR12、为了研究居民消费(C)与可支配收入(Y)之间的关系,有人运用回归分析的方法,得到以下方程:在该方程中0.76的含义是(B)LnC,2.36,0.76LnY,A、可支配收入每增加1元,消费支出增加0.76元B、可支配收入每增加1%,消费支出增加0.76%C、可支配收入每增加1元,消费支出增加76%D、可支配收入每增加1%,消费支出增加76%13、年劳动生产率z(千元)和工人工资y=10+70x,这意味着年劳动生产率每提高1千元时,工人工资平均(A)A增加70元B减少70元C增加80元D减少80元14、下列回归方程中哪个肯定有误(A),,A、y=15–0.48x,r=0.65B、y=–15-1.35x,r=-0.81,,C、yy=-25+0.85x,r=0.42D、=120–3.56x,r=-0.96215、若变量x与y之间的相关系数r=0.8,则回归方程的判定系数R为(C)A、0.8B、0.89C、0.64D、0.4016、对具有因果关系的现象进行回归分析时(A)A、只能将原因作为自变量B、只能将结果作为自变量C、二者均可作为自变量D、没有必要区分自变量二、多项选择题1(下列哪些现象之间的关系为相关关系(ACD)A家庭收入与消费支出关系B圆的面积与它的半径关系C广告支出与商品销售额关系D单位产品成本与利润关系E在价格固定情况下,销售量与商品销售额关系2(相关系数表明两个变量之间的(DE)A线性关系B因果关系C变异程度D相关方向E相关的密切程度3、如下的现象属于负相关的有(BCD)。

最新应用回归分析-第7章课后习题参考答案

最新应用回归分析-第7章课后习题参考答案

第7章 岭回归思考与练习参考答案7.1 岭回归估计是在什么情况下提出的?答:当自变量间存在复共线性时,|X’X |≈0,回归系数估计的方差就很大, 估计值就很不稳定,为解决多重共线性,并使回归得到合理的结果,70年代提出了岭回归(Ridge Regression,简记为RR)。

7.2岭回归的定义及统计思想是什么?答:岭回归法就是以引入偏误为代价减小参数估计量的方差的一种回归方法,其统计思想是对于(X ’X )-1为奇异时,给X’X 加上一个正常数矩阵D, 那么X’X+D接近奇异的程度就会比X ′X 接近奇异的程度小得多,从而完成回归。

但是这样的回归必定丢失了信息,不满足blue 。

但这样的代价有时是值得的,因为这样可以获得与专业知识相一致的结果。

7.3 选择岭参数k 有哪几种方法?答:最优k 是依赖于未知参数β和2σ的,几种常见的选择方法是: ○1岭迹法:选择0k 的点能使各岭估计基本稳定,岭估计符号合理,回归系数没有不合乎经济意义的绝对值,且残差平方和增大不太多; ○2方差扩大因子法:11()()()c k X X kI X X X X kI --'''=++,其对角线元()jj c k 是岭估计的方差扩大因子。

要让()10jj c k ≤;○3残差平方和:满足()SSE k cSSE <成立的最大的k 值。

7.4 用岭回归方法选择自变量应遵循哪些基本原则? 答:岭回归选择变量通常的原则是:1. 在岭回归的计算中,我们通常假定涉及矩阵已经中心化和标准化了,这样可以直接比较标准化岭回归系数的大小。

我们可以剔除掉标准化岭回归系数比较稳定且绝对值很小的自变量;2. 当k 值较小时,标准化岭回归系数的绝对值并不很小,但是不稳定,随着k 的增加迅速趋近于零。

像这样岭回归系数不稳定、震动趋于零的自变量,我们也可以予以剔除;3. 去掉标准化岭回归系数很不稳定的自变量。

如果有若干个岭回归系数不稳定,究竟去掉几个,去掉那几个,要根据去掉某个变量后重新进行岭回归分析的效果来确定。

第八章 相关分析与回归分析习题答案

第八章 相关分析与回归分析习题答案

第八章 相关分析与回归分析习题参考答案一、名词解释函数关系:函数关系亦称确定性关系,是指变量(现象)之间存在的严格确定的依存关系。

在这种关系中,当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时,必定有另一个且只有一个变量有确定的值与之对应。

相关关系:是指变量(现象)之间存在着非严格、不确定的依存关系。

在这种关系中,当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时,可以有另一变量的若干数值与之相对应。

这种关系不能用完全确定的函数来表示。

相关分析:相关分析主要是研究两个或者两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度的方法,直线相关用相关系数表示,曲线相关用相关指数表示,多元相关用复相关系数表示。

回归分析:回归分析是研究某一随机变量关于另一个(或多个)非随机变量之间数量关系变动趋势的方法。

其目的在于根据已知非随机变量来估计和预测随机变量的总体均值。

单相关:单相关是指仅涉及两个变量的相关关系。

复相关:复相关是指一个变量对两个或者两个以上其他变量的相关关系。

正相关:正相关是指两个变量的变化方向是一致的,当一个变量的值增加(或减少)时,另一变量的值也随之增加(或减少)。

负相关:负相关是指两个变量的变化方向相反,即当一个变量的值增加(或减少)时,另一个变量的值会随之减少(或增加)。

线性相关:如果相关的两个变量对应值在直角坐标系中的散点图近似呈一条直线,则称为线性相关。

非线性相关:如果相关的两个变量对应值在直角坐标系中的散点图近似呈现出某种曲线形式,则为非线性相关。

相关系数:相关系数是衡量变量之间线性相关密切程度及相关方向的统计分析指标。

取值在-1到1之间。

两个变量之间的简单样本相关系数的计算公式为:()()niix x y y r --∑二、单项选择1.B;2.D;3.D;4.C;5.A;6.D 。

三、判断题(正确的打“√”,错误的打“×”) 1.×; 2.×; 3.√; 4.×; 5.×; 6.×; 7.×; 8.√. 四、简答题1、什么是相关关系?相关关系与函数关系有什么区别?答:相关关系,是指变量(现象)之间存在着非严格、不确定的依存关系。

最新《应用回归分析》课后题答案解析

最新《应用回归分析》课后题答案解析

《应用回归分析》部分课后习题答案第一章回归分析概述1.1 变量间统计关系和函数关系的区别是什么?答:变量间的统计关系是指变量间具有密切关联而又不能由某一个或某一些变量唯一确定另外一个变量的关系,而变量间的函数关系是指由一个变量唯一确定另外一个变量的确定关系。

1.2 回归分析与相关分析的联系与区别是什么?答:联系有回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。

区别有a.在回归分析中,变量y称为因变量,处在被解释的特殊地位。

在相关分析中,变量x和变量y处于平等的地位,即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x 与变量y的密切程度是一回事。

b.相关分析中所涉及的变量y与变量x全是随机变量。

而在回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量也可以是非随机的确定变量。

C.相关分析的研究主要是为了刻画两类变量间线性相关的密切程度。

而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小,还可以由回归方程进行预测和控制。

1.3 回归模型中随机误差项ε的意义是什么?答:ε为随机误差项,正是由于随机误差项的引入,才将变量间的关系描述为一个随机方程,使得我们可以借助随机数学方法研究y与x1,x2…..xp的关系,由于客观经济现象是错综复杂的,一种经济现象很难用有限个因素来准确说明,随机误差项可以概括表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。

1.4 线性回归模型的基本假设是什么?答:线性回归模型的基本假设有:1.解释变量x1.x2….xp是非随机的,观测值xi1.xi2…..xip是常数。

2.等方差及不相关的假定条件为{E(εi)=0 i=1,2…. Cov(εi,εj)={σ^23.正态分布的假定条件为相互独立。

4.样本容量的个数要多于解释变量的个数,即n>p.1.5 回归变量的设置理论根据是什么?在回归变量设置时应注意哪些问题?答:理论判断某个变量应该作为解释变量,即便是不显著的,如果理论上无法判断那么可以采用统计方法来判断,解释变量和被解释变量存在统计关系。

统计学习题 第七章相关与回归分析答案

统计学习题 第七章相关与回归分析答案

第七章相关与回归分析习题一、填空题1、客观现象之间的数量联系有两种不同的类型:一种函数关系;另一种是相关关系。

2、现象之间是否存在相关关系是进行相关与回归分析的基础,其主要测定方法是计算相关系数。

3、若估计标准误差愈小,则根据直线回归方程计算的估计值就越能代表实际值。

4、对某实验结果做线性回归分析,得到形如y=a+bx的方程,现对回归系数b做显著性检验,该假设检验中原假设为 H0:b=0 ,备择假设为 H1:b≠0 ,若拒绝原假设,则认为 x 对y有显著的影响。

二、选择题单选题:1、相关分析对资料的要求是((1))(1)两变量均为随机的(2)两变量都不是随机的(3)自变量是随机的,因变量不是随机的(4)因变量是随机的,自变量不是随机的2、回归方程Y=a+bx中的回归系数b说明自变量变动一个单位时,因变量((4))(1)变动a+b个单位(2)变动1/b个单位(3)变动b个单位(4)平均变动b个单位3、相关系数r的取值范围((2))(1)-∞<r<+∞(2)-1≤r≤+1(3)-1<r<+1 (4)0≤r≤+1多选题:1、下列现象之间的相互关系,属于相关关系的有((1)(2)(4))(1)生产费用与生产量(2)设备的使用年限与维修费用(3)圆的半径与面积(4)身高与体重(5)一定价格下的销售量与销售收入2、相关系数r=0.9,这表明现象之间存在((1)(3))(1)高度相关关系(2)低度相关关系(3)正相关关系(3)负相关关系(5)函数关系3、回归模型可用于((1)(2)(4))(1)反映变量之间一般的数量变动关系(2)预测(3)反映变量之间相互关系的密切程度(4)反映变量之间的变动方向三、简答题1、什么是相关关系?相关关系有什么特点?答:相关关系是指变量之间所存在的一种不严格的数量依存关系。

表现在给确定自变量一个值,因变量有若干个数值与之对应。

并且因变量y总是遵循一定的规律围绕着这些数的平均数上下波动。

回归分析练习题及参考答案

回归分析练习题及参考答案

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(0.05α=)。

(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:(3)回归方程:734.6930.309y x=+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)模型非标准化系数标准化系数t 显著性B 标准误Beta1 (常量)734.693 139.540 5.265 0.003人均GDP(元)0.309 0.008 0.998 36.492 0.000 a. 因变量: 人均消费水平(元)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%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R R 方调整的R 方估计的标准差1 .998(a) 0.996 0.996 247.303a. 预测变量:(常量), 人均GDP(元)。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%(5)F 检验:回归系数的检验:t 检验注意: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)模型 非标准化系数标准化系数t 显著性B 标准误 Beta1(常量) 734.693 139.540 5.2650.003 人均GDP (元)0.3090.0080.99836.4920.000a. 因变量: 人均消费水平(元)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%(6)某地区的人均GDP 为5000元,预测其人均消费水平为 734.6930.30950002278.693y =+⨯=(元)。

资源包 7相关与回归分析习题答案

资源包  7相关与回归分析习题答案

章后习题参考答案第七章相关与回归分析1.单项选择题(1)A,(2)C,(3)D,(4)B,(5)A2.多项选择题(1)AB,(2)BE,(3)ABE,(4)BD,(5)ABCDE3.判析题(1)×,(2)√,(3)√,(4)√,(5)×4.简答题(1)什么是相关分析?相关分析的主要内容是什么?相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的关系的一种统计方法。

相关分析的内容:①确定现象之间有无相关关系②确定相关关系的表现形式③判定相关关系的密切程度和方向(2)什么是回归分析?回归分析的主要内容是什么?回归分析就是对具有相关关系的两个或两个以上变量之间的数量变化关系进行测定,建立因变量和自变量之间数量变动关系的数学表达式(回归方程),以便利用自变量的数值去估计或预测因变量数值的统计分析方法。

①根据研究的目的和现象之间的内在联系,确定自变量和因变量②确定回归分析模型的类型及数学表达式③对回归分析模型进行评价和诊断④根据给定的自变量数值推断因变量的数值(3)相关分析和回归分析有什么关系?①回归分析与相关分析的区别从广义上来说,相关分析包括回归分析,从狭义上说,相关分析与回归分析又有一定的区别。

狭义的相关分析和回归分析的区别主要有以下三个方面:第一,在相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题,变量之间的关系是对等的;而在回归分析中,则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的,对变量进行自变量和因变量的划分。

因此,在回归分析中,变量之间的关系是不对等的。

第二,在相关分析中所有的变量都必须是随机变量;而在回归分析中,自变量是给定的,因变量才是随机的。

第三,相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关密切程度的大小,由于变量之间是对等的,因此相关系数是惟一确定的;而在回归分析中,对于互为因果关系的两个变量,则有可能存在两个回归方程。

统计学课后习题答案第七章相关分析与回归分析

统计学课后习题答案第七章相关分析与回归分析

第七章相关分析与回归分析一、单项选择题1.相关分析是研究变量之间的A.数量关系B.变动关系C.因果关系D.相互关系的密切程度2.在相关分析中要求相关的两个变量A.都是随机变量B.自变量是随机变量C.都不是随机变量D.因变量是随机变量3.下列现象之间的关系哪一个属于相关关系A.播种量与粮食收获量之间关系B.圆半径与圆周长之间关系C.圆半径与圆面积之间关系D.单位产品成本与总成本之间关系4.正相关的特点是A.两个变量之间的变化方向相反B.两个变量一增一减C.两个变量之间的变化方向一致D.两个变量一减一增5.相关关系的主要特点是两个变量之间A.存在着确定的依存关系B.存在着不完全确定的关系C.存在着严重的依存关系D.存在着严格的对应关系6.当自变量变化时, 因变量也相应地随之等量变化,则两个变量之间存在着A.直线相关关系B.负相关关系C.曲线相关关系D.正相关关系7.当变量X值增加时,变量Y值都随之下降,则变量X和Y之间存在着A.正相关关系B.直线相关关系C.负相关关系D.曲线相关关系8.当变量X值增加时,变量Y值都随之增加,则变量X和Y之间存在着A.直线相关关系B.负相关关系C.曲线相关关系D.正相关关系9.判定现象之间相关关系密切程度的最主要方法是A.对现象进行定性分析B.计算相关系数C.编制相关表D.绘制相关图10.相关分析对资料的要求是A.自变量不是随机的,因变量是随机的B.两个变量均不是随机的C.自变量是随机的,因变量不是随机的D.两个变量均为随机的11.相关系数A.既适用于直线相关,又适用于曲线相关B.只适用于直线相关C.既不适用于直线相关,又不适用于曲线相关D.只适用于曲线相关12.两个变量之间的相关关系称为A.单相关B.复相关C.不相关D.负相关13.相关系数的取值范围是≤r≤1 ≤r≤0≤r≤1 D. r=014.两变量之间相关程度越强,则相关系数A.愈趋近于1B.愈趋近于0C.愈大于1D.愈小于115.两变量之间相关程度越弱,则相关系数A.愈趋近于1B.愈趋近于0C.愈大于1D.愈小于116.相关系数越接近于-1,表明两变量间A.没有相关关系B.有曲线相关关系C.负相关关系越强D.负相关关系越弱17.当相关系数r=0时,A.现象之间完全无关B.相关程度较小B.现象之间完全相关 D.无直线相关关系18.假设产品产量与产品单位成本之间的相关系数为,则说明这两个变量之间存在A.高度相关B.中度相关C.低度相关D.显着相关19.从变量之间相关的方向看可分为A.正相关与负相关B.直线相关和曲线相关C.单相关与复相关D.完全相关和无相关20.从变量之间相关的表现形式看可分为A.正相关与负相关B.直线相关和曲线相关C.单相关与复相关D.完全相关和无相关21.物价上涨,销售量下降,则物价与销售量之间属于A.无相关B.负相关C.正相关D.无法判断22.配合回归直线最合理的方法是A.随手画线法B.半数平均法C.最小平方法D.指数平滑法23.在回归直线方程y=a+bx中b表示A.当x增加一个单位时,y增加a的数量B.当y增加一个单位时,x增加b的数量C.当x增加一个单位时,y的平均增加量D.当y增加一个单位时, x的平均增加量24.计算估计标准误差的依据是A.因变量的数列B.因变量的总变差C.因变量的回归变差D.因变量的剩余变差25.估计标准误差是反映A.平均数代表性的指标B.相关关系程度的指标C.回归直线的代表性指标D.序时平均数代表性指标26.在回归分析中,要求对应的两个变量A.都是随机变量B.不是对等关系C.是对等关系D.都不是随机变量27.年劳动生产率(千元)和工人工资(元)之间存在回归方程y=10+70x,这意味着年劳动生产率每提高一千元时,工人工资平均A.增加70元B.减少70元C.增加80元D.减少80元28.设某种产品产量为1000件时,其生产成本为30000元,其中固定成本6000元,则总生产成本对产量的一元线性回归方程为:=6+ =6000+24x=24000+6x =24+6000x29.用来反映因变量估计值代表性高低的指标称作A.相关系数B.回归参数C.剩余变差D.估计标准误差二、多项选择题1.下列现象之间属于相关关系的有A.家庭收入与消费支出之间的关系B.农作物收获量与施肥量之间的关系C.圆的面积与圆的半径之间的关系D.身高与体重之间的关系E.年龄与血压之间的关系2.直线相关分析的特点是A.相关系数有正负号B.两个变量是对等关系C.只有一个相关系数D.因变量是随机变量E.两个变量均是随机变量3.从变量之间相互关系的表现形式看,相关关系可分为A.正相关B.负相关C.直线相关D.曲线相关E.单相关和复相关4.如果变量x与y之间没有线性相关关系,则A.相关系数r=0B.相关系数r=1C.估计标准误差等于0D.估计标准误差等于1E.回归系数b=05.设单位产品成本(元)对产量(件)的一元线性回归方程为y=,则A.单位成本与产量之间存在着负相关B.单位成本与产量之间存在着正相关C.产量每增加1千件,单位成本平均增加元D.产量为1千件时,单位成本为元E.产量每增加1千件,单位成本平均减少元6.根据变量之间相关关系的密切程度划分,可分为A.不相关B.完全相关C.不完全相关D.线性相关E.非线性相关7.判断现象之间有无相关关系的方法有A.对现象作定性分析B.编制相关表C.绘制相关图D.计算相关系数E.计算估计标准误差8.当现象之间完全相关的,相关系数为B.-1 E.-9.相关系数r =0说明两个变量之间是A.可能完全不相关B.可能是曲线相关C.肯定不线性相关D.肯定不曲线相关E.高度曲线相关10.下列现象属于正相关的有A.家庭收入愈多,其消费支出也愈多B.流通费用率随商品销售额的增加而减少C.产量随生产用固定资产价值减少而减少D.生产单位产品耗用工时,随劳动生产率的提高而减少E.工人劳动生产率越高,则创造的产值就越多11.直线回归分析的特点有A.存在两个回归方程B.回归系数有正负值C.两个变量不对等关系D.自变量是给定的,因变量是随机的E.利用一个回归方程,两个变量可以相互计算12.直线回归方程中的两个变量A.都是随机变量B.都是给定的变量C.必须确定哪个是自变量,哪个是因变量D.一个是随机变量,另一个是给定变量E.一个是自变量,另一个是因变量13.从现象间相互关系的方向划分,相关关系可以分为A.直线相关B.曲线相关C.正相关D.负相关E.单相关14.估计标准误差是A.说明平均数代表性的指标B.说明回归直线代表性指标C.因变量估计值可靠程度指标D.指标值愈小,表明估计值愈可靠E.指标值愈大,表明估计值愈可靠15.下列公式哪些是计算相关系数的公式16.用最小平方法配合的回归直线,必须满足以下条件A.?(y-y c )=最小值B.?(y-y c )=0C.?(y-y c )2=最小值D.?(y-y c )2=0E.?(y-y c )2=最大值17.方程y c =a+bx222222)()(.)()())((...))((.y y n x x n y x xy n r E y y x x y y x x r D L L L r C L L L r B n y y x x r A xx xy xy yy xx xy yx ∑-∑⋅∑-∑∑⋅∑-∑=-∑⋅-∑--∑===--∑=σσA.这是一个直线回归方程B.这是一个以X为自变量的回归方程C.其中a是估计的初始值D.其中b是回归系数是估计值18.直线回归方程y c=a+bx中的回归系数bA.能表明两变量间的变动程度B.不能表明两变量间的变动程度C.能说明两变量间的变动方向D.其数值大小不受计量单位的影响E. 其数值大小受计量单位的影响19.相关系数与回归系数存在以下关系A.回归系数大于零则相关系数大于零B.回归系数小于零则相关系数小于零C.回归系数等于零则相关系数等于零D.回归系数大于零则相关系数小于零E.回归系数小于零则相关系数大于零20.配合直线回归方程的目的是为了A.确定两个变量之间的变动关系B.用因变量推算自变量C.用自变量推算因变量D.两个变量相互推算E.确定两个变量之间的相关程度21.若两个变量x和y之间的相关系数r=1,则A.观察值和理论值的离差不存在的所有理论值同它的平均值一致和y是函数关系与y不相关与y是完全正相关22.直线相关分析与直线回归分析的区别在于A.相关分析中两个变量都是随机的;而回归分析中自变量是给定的数值,因变量是随机的B.回归分析中两个变量都是随机的;而相关分析中自变量是给定的数值,因变量是随机的C.相关系数有正负号;而回归系数只能取正值D.相关分析中的两个变量是对等关系;而回归分析中的两个变量不是对等关系E.相关分析中根据两个变量只能计算出一个相关系数;而回归分析中根据两个变量只能计算出一个回归系数三、填空题1.研究现象之间相关关系称作相关分析。

回归分析参考答案

回归分析参考答案

回归分析参考答案回归分析参考答案回归分析是一种常用的统计方法,用于研究变量之间的关系。

它可以帮助我们理解和预测变量之间的依赖关系,并且在实际应用中具有广泛的应用场景。

本文将介绍回归分析的基本概念、方法和应用,并提供一些参考答案,以帮助读者更好地理解和运用回归分析。

一、回归分析的基本概念回归分析是一种用于研究因变量和自变量之间关系的统计方法。

它基于一组观测数据,通过建立数学模型来描述因变量与自变量之间的关系,并用统计方法对模型进行估计和推断。

回归分析的目标是通过自变量的变化来预测因变量的值。

在回归分析中,因变量是我们想要预测或解释的变量,而自变量是我们用来解释因变量变化的变量。

回归分析可以分为简单线性回归和多元回归两种类型。

简单线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的情况,而多元回归则是指有多个自变量和一个因变量的情况。

二、回归分析的方法回归分析的方法主要包括建模、参数估计和模型评估三个步骤。

1. 建模:在回归分析中,我们需要选择适当的模型来描述因变量和自变量之间的关系。

常见的模型包括线性模型、非线性模型和广义线性模型等。

选择合适的模型需要根据具体问题和数据特点来决定。

2. 参数估计:在建立模型之后,我们需要对模型的参数进行估计。

参数估计的方法有最小二乘法、最大似然估计和贝叶斯估计等。

最小二乘法是一种常用的参数估计方法,它通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来估计参数。

3. 模型评估:在参数估计之后,我们需要对模型进行评估,以确定模型的拟合程度和预测能力。

模型评估的指标包括残差分析、方差分析和回归系数的显著性检验等。

通过这些指标,我们可以判断模型是否合理,并对模型进行改进。

三、回归分析的应用回归分析在实际应用中具有广泛的应用场景。

下面将介绍一些常见的应用领域和相应的参考答案。

1. 经济学:回归分析在经济学中常用于研究经济变量之间的关系。

例如,我们可以使用回归分析来研究收入和消费之间的关系,以及利率和投资之间的关系。

最新应用回归分析-第7章课后习题参考答案

最新应用回归分析-第7章课后习题参考答案

第7章 岭回归思考与练习参考答案7.1 岭回归估计是在什么情况下提出的?答:当自变量间存在复共线性时,|X’X |≈0,回归系数估计的方差就很大, 估计值就很不稳定,为解决多重共线性,并使回归得到合理的结果,70年代提出了岭回归(Ridge Regression,简记为RR)。

7.2岭回归的定义及统计思想是什么?答:岭回归法就是以引入偏误为代价减小参数估计量的方差的一种回归方法,其统计思想是对于(X ’X )-1为奇异时,给X’X 加上一个正常数矩阵D, 那么X’X+D接近奇异的程度就会比X ′X 接近奇异的程度小得多,从而完成回归。

但是这样的回归必定丢失了信息,不满足blue 。

但这样的代价有时是值得的,因为这样可以获得与专业知识相一致的结果。

7.3 选择岭参数k 有哪几种方法?答:最优k 是依赖于未知参数β和2σ的,几种常见的选择方法是: ○1岭迹法:选择0k 的点能使各岭估计基本稳定,岭估计符号合理,回归系数没有不合乎经济意义的绝对值,且残差平方和增大不太多; ○2方差扩大因子法:11()()()c k X X kI X X X X kI --'''=++,其对角线元()jj c k 是岭估计的方差扩大因子。

要让()10jj c k ≤;○3残差平方和:满足()SSE k cSSE <成立的最大的k 值。

7.4 用岭回归方法选择自变量应遵循哪些基本原则? 答:岭回归选择变量通常的原则是:1. 在岭回归的计算中,我们通常假定涉及矩阵已经中心化和标准化了,这样可以直接比较标准化岭回归系数的大小。

我们可以剔除掉标准化岭回归系数比较稳定且绝对值很小的自变量;2. 当k 值较小时,标准化岭回归系数的绝对值并不很小,但是不稳定,随着k 的增加迅速趋近于零。

像这样岭回归系数不稳定、震动趋于零的自变量,我们也可以予以剔除;3. 去掉标准化岭回归系数很不稳定的自变量。

如果有若干个岭回归系数不稳定,究竟去掉几个,去掉那几个,要根据去掉某个变量后重新进行岭回归分析的效果来确定。

第5章相关分析和回归分析作业答案1

第5章相关分析和回归分析作业答案1

第5章相关分析和回归分析作业答案1.当变量x按一定数值变化时,变量y也近似地按固定数值变化,这表明变量x和变量y之间存在着( 3 )①完全相关关系②复相关关系③直线相关关系④没有相关关系2.单位产品成本与其产量的相关:单位产品成本与单位产品原材料消耗量的相关( 2)①前者是正相关,后者是负相关②前者是负相关,后者是正相关③两者都是正相关④两者都是负相关3.相关系数r的取值范围( 2 )①-∞<r<+∞②-1≤r≤+1③<r<1 ④0≤r≤+14.当所有观测值都落在回归直线上,则x与y之间的相关系数( 4 )①.②1③1 ④15.相关分析与回归分析,在是否需要确定自变量和因变量的问题上( 1 )①前者无须确定,后者需要确定②前者需要确定,后者勿需确定③两者均需确定④两者都无需确定6.—元线性回归模型的参数有( 2 )①一个②两个③三个④三个以上7.直线相关系数的绝对值接近1时,说明两变量相关关系的密切程度是( 1 )①完全相关②微弱相关③无线性相关④高度相关8.年劳动生产率x(千元)和工人工资y(元)之间的回归方程为10+7,这意味着年劳动生产率每提高1千元时,工人工资平均( 1 )①增加70元②减少70元③增加80元④减少80元9.下面的几个式子中,错误的是(1,3)①40-1.6x 0.89 (说明:正相关,x前面的系数应该为正值)②5-3.8x 0.94③36-2.4x 0.96④36+3.8x 0.9810.相关系数r与回归系数b的关系可以表达为( 1 )①*σσy②*③* ④*11.下列关系中,属于正相关关系的有( 1 )①合理限度内,施肥量和平均单产量之间的关系②产品产量与单位产品成本之间的关系③商品的流通费用与销售利润之间的关系.④流通费用率与商品销售量之间的关系12.直线相关分析与直线回归分析的联系表现为( 1)①相关分析是回归分析的基础②回归分析是相关分析的基础③相关分析是回归分析的深入④相关分析与回归分析互为条件13.如果估计标准误差,则表明( 1)①全部观测值和回归值都相等②回归值等于Y 、③全部观测值与回归值的离差之和为零④全部观测值都落在回归直线上14.进行相关分析,要求相关的两个变量( 1 )。

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章后习题参考答案
第七章相关与回归分析
1.单项选择题
(1)A,(2)C,(3)D,(4)B,(5)A
2.多项选择题
(1)AB,(2)BE,(3)ABE,(4)BD,(5)ABCDE
3.判析题
(1)×,(2)√,(3)√,(4)√,(5)×
4.简答题
(1)什么是相关分析?相关分析的主要内容是什么?
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的关系的一种统计方法。

相关分析的内容:
①确定现象之间有无相关关系
②确定相关关系的表现形式
③判定相关关系的密切程度和方向
(2)什么是回归分析?回归分析的主要内容是什么?
回归分析就是对具有相关关系的两个或两个以上变量之间的数量变化关系进行测定,建立因变量和自变量之间数量变动关系的数学表达式(回归方程),以便利用自变量的数值去估计或预测因变量数值的统计分析方法。

①根据研究的目的和现象之间的内在联系,确定自变量和因变量
②确定回归分析模型的类型及数学表达式
③对回归分析模型进行评价和诊断
④根据给定的自变量数值推断因变量的数值
(3)相关分析和回归分析有什么关系?
①回归分析与相关分析的区别
从广义上来说,相关分析包括回归分析,从狭义上说,相关分析与回归分析又有一定的区别。

狭义的相关分析和回归分析的区别主要有以下三个方面:
第一,在相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题,变量之间的关系是
对等的;而在回归分析中,则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的,对变量进行自变量和因变量的划分。

因此,在回归分析中,变量之间的关系是不对等的。

第二,在相关分析中所有的变量都必须是随机变量;而在回归分析中,自变量是给定的,因变量才是随机的。

第三,相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关密切程度的大小,由于变量之间是对等的,因此相关系数是惟一确定的;而在回归分析中,对于互为因果关系的两个变量,则有可能存在两个回归方程。

②相关分析与回归分析的联系
相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。

(4)什么是估计标准误差?估计标准误差的作用是什么?
估计标准误差是说明回归直线代表性大小的统计分析指标,它说明观察值围绕着回归直线的变化程度或分散程度。

估计标准误差的作用包括:
第一,说明以回归直线为中心的所有相关点的离散程度;
第二,说明回归直线的代表性大小;
第三,可以对因变量的值进行区间估计。

(5)什么是相关关系?什么是函数关系?二者之间有什么关系?
函数关系是指现象之间存在着严格的数量依存关系。

在这种关系中,某个现象的数值发生变化,都有另一个现象的确定值与它相对应,现象之间的数值是一一对应关系相关关系是指现象间存在的不完全确定的数量依存关系。

在这种关系中,对于某一现象的每一数值,可以有另一现象的若干数值与之相对应,现象之间的数值并不是一一对应关系。

相关关系与函数关系即有区别,又有联系。

有些函数关系往往因为有观察或测量误差存在,以及各种随机因素的干扰等原因,在实际中常常通过相关关系表现出来;而在研究相关关系时,其数量间的规律性通常也是通过函数关系来近似地表现出来的。

●实务题
1.(1)B (2)C (3)C (4)B (5)A
2.(1) C (2) A (3)B (4)D (5) B
●实训题
实训一
①具有相关关系
②略
③r=0.77
④Yc=4.6+0.42x 4.6表示即使入学成绩为0,期末成绩至少也会得到4.6分;0.42表示,入学成绩每增加1分,期末成绩平均增长0.42分。

⑤估计标准误差为4.71分
⑥在95.45%的概率保证下,当入学成绩为85分时,对其期末学习成绩进行区间估计为75.58-94.42分
实训二
①r=-0.8396
②Yc=93.1897-3.4310x
③确定当价格为9.5元时,需求量的估计值为60.5948吨。

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