(7)解释型回归分析--强迫进入
《学校管理心理学》试题及答案-A套至E套
《学校管理心理学》试题及答案《学校管理心理学》试题及答案《学校管理心理学》试题A套一、名词解释ﻫ１、学校管理心理学学校管理心理学是研究学校管理活动中的心理现象及其规律的科学。
2、个性心理学中的个性,也可称为人格，是指一个人的基本精神面貌，即一个人所具有的稳定的心理特征的总和。
它包括一个人外在的表现和内在的真实自我。
ﻫ３、动机动机是引起行为、维持行为并将行为指向特定目标以满足人4、人际关系人际关系是的需要的心理动力系统，它是人的行为的内部原因。
ﻫ指人们在交往中形成的心理关系。
这种关系体现为人与人的心理距离，即交往的双方是相互吸引还是相互排斥,是接近还是疏远，是尊敬还是轻蔑,是爱还是恨，等等。
1、学校管理与人的＿＿心理活动＿_____是紧密相连的,学校管理二、填空题ﻫ归根到底是_＿＿_人____的管理与__＿_人的心理_＿__的管理。
ﻫ2、在学校管理心理学的研究对象中应把教师心理放在_ _主导_＿＿___作用位置，应重视与强化学生的_ ＿_＿主体＿___意识。
3、活泼好动、敏捷、灵活是人的_ _气质____＿特征。
勤奋、刻苦、认真、敬业是人的＿_性格_＿__＿_特征。
4、双因素理论的两类因素是＿＿保健_＿____因素与__激励_＿＿___因素。
5、态度的三个成分是___认知＿_＿__、_＿_情感_____、和_＿_行为倾向＿____。
6、“三个和尚没水喝”说的是群体中的__责任分_散___＿现象。
7、师生关系建立的基础是_＿_教育目的_____。
８、领导影响力因素有___权力性影响＿____和_＿非权力性影响两大类。
三、单项选择题1、最新管理理论阶段也被称为(D)。
A、人际关系阶段B、行为科学形成时期ﻫＣ、“管理科学”阶段D、综合的现代管理学派ﻫ2、独立型和顺从型是下列哪位心理学家提出的？（C )ﻫA、阿德勒B、荣格Ｃ、威特金D、卡特尔3、阿Q被人打了以后说是儿子打了老子,这属于下列哪种防卫方式？(Ｃ)ﻫ4、挫折后嚎啕大哭、撕衣咬Ａ、反向行为Ｂ、压抑C、合理化D、升华ﻫ手……属于下列哪种反应?(C ）。
回归分析中的案例分析解读
回归分析是统计学中一种重要的分析方法，它用于探讨自变量和因变量之间的关系。
在实际应用中，回归分析可以帮助我们理解变量之间的相互影响，预测未来的趋势，以及解释一些现象背后的原因。
本文将通过几个实际案例，来解读回归分析在现实生活中的应用。
首先，我们来看一个销售数据的案例。
某公司想要了解广告投入对产品销量的影响，于是收集了一段时间内的广告投入和产品销量数据。
通过回归分析，他们得出了一个线性方程，表明广告投入对产品销量有显著的正向影响。
这个结论使得公司更加确定了增加广告投入的决策，并且在后续的实施中也取得了预期的销售增长。
接下来，我们来看一个医疗数据的案例。
一家医院想要探讨患者的年龄、性别、体重指数等因素对疾病治疗效果的影响。
通过回归分析，他们发现年龄和体重指数与治疗效果呈显著的负相关，而性别对治疗效果影响不显著。
这个研究结果为医院提供了重要的临床指导，使得医生们在治疗过程中更加关注患者的年龄和体重指数，以提高治疗效果。
除此之外，回归分析还可以应用在金融领域。
一家投资机构想要了解各种因素对股票价格的影响，于是收集了大量的股票市场数据。
通过回归分析，他们发现了一些关键的影响因素，比如市场指数、行业风险等，这些因素对股票价格都有一定的影响。
这些结论为投资机构提供了重要的决策参考，使得他们在投资过程中能够更加准确地评估风险和收益。
此外，回归分析还可以用于市场调研。
一家公司想要了解产品价格对销量的影响，于是进行了一次调研。
通过回归分析，他们发现产品价格与销量呈负相关关系，即产品价格越高，销量越低。
这个结论使得公司意识到自己的产品定价策略可能存在问题，于是他们调整了产品价格，并且在后续销售中取得了更好的效果。
总的来说，回归分析在实际生活中有着广泛的应用。
通过对一些案例的解读，我们可以看到回归分析在不同领域中的作用，比如市场营销、医疗、金融等。
通过回归分析，我们可以更加深入地了解变量之间的关系，从而为决策提供科学的依据。
计量经济学导论_对外经济贸易大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
计量经济学导论_对外经济贸易大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.关于协整说法错误的是？参考答案:有n个非平稳序列，则最多有n个线性独立的协整向量2.线性概率模型的主要缺点是：参考答案:因变量的预测值可能大于1或者小于03.考虑下面的 ARMA(1,1)模型：【图片】对【图片】的最优一步预测是(i.e.对时刻t 假设 t-1前包括t-1期的数据已知)其中【图片】= 0.01; 【图片】=0.12;参考答案:0.1864.【图片】，【图片】的自相关系数最小值等于?参考答案:-1/65.考虑下面的误差修正模型模型,错误的说法是：【图片】参考答案:使用OLS法估计未知参数是有效的，但是假设检验是无效的6.下面模型对条件方差的2步预测等于？【图片】其中【图片】=0.04,【图片】=0.2参考答案:0.087.ADF单位根检验与DF单位根检验比较，错误的说法是?参考答案:回归方程相同8.建立AR模型，【图片】对模型残差进行Q检验，假设m=8，那么Q检验服从的卡方分布的自由度是？参考答案:59.模型如下【图片】假设t期扰动项改变一个单位，t+2期的改变量是？参考答案:0.3610.如果扰动项的平方服从ARMA(2，3)模型，那么对应的GARCH模型是：参考答案:GARCH(3，3)11.在面板模型中，通过“个体中心化” 算法控制个体固定效应时，各变量的各个观察值需减去的该变量“均值”是指：参考答案:该观测值对应个体的所有年份均值12.对收益率建立AR(3)-EGARCH(1,1)模型，可以用来在如下应用，除了：参考答案:风险溢价的大小13.模型如下【图片】那么的均值和方差的特点是参考答案:均值随时间的变化而变化，方差也随时间的变化而变化14.关于下面的TGARCH模型，哪个说法是错误的? 【图片】其中【图片】 if【图片】，【图片】其他参考答案:统计上显著小于, 如果存在非对称性15.在一元Probit模型中，系数β1表示：参考答案:当自变量x变化一个单位所引起模型的z值的变化16.下面哪个例子不能使用时间和个体固定效应估计：参考答案:采用CPS数据库中6000个国家2006年3月的调查数据估计受教育年限对收入的影响17.如果多元回归的四个经典假设条件（参数线性，随机抽样，零条件均值，不存在完全多重共线性）满足，那么OLS估计量满足参考答案:是无偏且一致的估计量18.虚拟变量陷阱(dummy variable trap)是以下哪个情形参考答案:完全多重共线性19.在回归方程【图片】中，如果斜率系数的 t- 统计量为 - 5, 则它的标准误是（）？参考答案:5.0820.TARCH与ARCH模型相比，优点是：参考答案:可以检验波动是否存在非对称性21.下面列出的是ARCH模型的缺点，除了？参考答案:可以反映波动率聚类性22.某随机过程【图片】无条件均值等于0，无条件方差是常数，条件均值等于0，条件方差随时间变化，该随机过程可能是：参考答案:，，23.在假设检验中，如果得到一个很小的 p-值（比如小于5%），则参考答案:该结果不利于原假设24.下列哪个现象会使得通常的OLS t 统计量无效？参考答案:异方差25.用小样本数据进行回归时，如果用正态分布来代替原本应该使用的t-分布来进行单个回归系数的检验会导致拒绝域的增大。
中重度强迫症患者强迫信念与强迫症状相关分析重点
Ｔｏ
ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ
ｔｈｅ
ｏｂｓｅｓｓｉｖｅ
ｂｅｌｉｅｆｓ
ｏｆ
ｔｈｅ
ｐａｔｉｅｎｔｓ
ｗｉｔｈ
ｏｂｓｅｓｓｉｖｅ
ｍｏｄｅｒａｔｅｌｙ ａｎｄ
ｓｅｖｅｒｅ
ｌｅｖｅｌ ａｎｄ ｉｔｓ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｗｉｔｈ ｓｙｍｐｔｏｍｓ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ １００ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ＯＣＤ
程、强迫思维、强迫行为和强迫症状总分呈正相关（ｒ＝Ｏ．４０、０．２３、Ｏ．４６、０．４２、０．４８，均Ｐ＜Ｏ．０１）。ＩＣＴ与强
迫思维和强迫症状总分呈正相关（ｒ－０．２１、０．２０，均Ｐ＜０．０５）。ＩＣＴ进入强迫思维和强迫症状总分回归方 程中（１３＝０．２１、０．０７，均Ｐ＜Ｏ．０５ ｏ结论中重度强迫症患者具有较高的强迫信念，ＩＣＴ信念是影响强迫 症状严重程度的重要因素，特别是对强迫思维的影响。
ｔｒｅａｔｍｅｎｔ．Ｍｅｔｈｏｄｓ
ａｎｄ
１０５
ｃａｓｅｓ
ｏｆ ｈｅａｌｔｈｙ
ｐｅｏｐｌｅ（ＨＣ）ｗｅｒｅ ａｓｓｅｓｓｅｄ
ｗｉｔｈ ｔｈｅ Ｏｂｓｅｓｓｉｖｅ Ｂｅｌｉｅｆｓ
Ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ（ＯＢＱ－４４），ｔｈｅ
ＯＣＤ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｅｒｅ ａｌｓｏ
ａｓｓｅｓｓｅｄ ｗｉｔｈ Ｙａｌｅ－Ｂｒｏｗｎ Ｏｂｓｅｓｓｉｖｅ Ｃｏｍｐｕｌｓｉｖｅ Ｓｃａｌｅ（Ｙ－ＢＯＣＳ）ｔｏ ｋｎｏｗ ａｂｏｕｔ ｔｈｅ ｓｅｖｅｒｉｔｙ．Ｐｅａｒｓｏｎ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｂｅｔｗｅｅｎ ｏｂｓｅｓｓｉｖｅ ｂｅｌｉｅｆｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｅｖｅｒｉｔｙ ｏｆ ｏｂｓｅｓｓｉｖｅ ｃｏｍｐｕｌｓｉｖｅ ｓｙｍｐｔｏｍｓ Ｗａｓ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ．Ｒｅｓｕｌｔｓ ＯＣＤ ｇｒｏｕｐ ｓｃｏｒｅｄ ｈｉｇｈｅｒ ｔｈａｎ ＨＣ ｇｒｏｕｐ ｉｎ ｔｈｅ
7-多元Logistic-回归分析解析
什么是哑变量？
一个含有g个类的分类型变量可以构造g个哑变量。
29
如何用SAS程序构造哑变量？ data d2； set d1； array a{3} student teacher worker； do i=1 to 3； a{i}=( x 1= i ) ； end； run；
data d2； set d1；
INTERCPT 1 3.7180 0.6387 33.8853
0.0001
.
.
BIRTHWT 1 -0.00397 0.000588 45.6092
0.0001 -0.702480 206.996
1、因变量bpd对自变量birthwt 的logistic回归模型是：
2、自变量birthwt 的回归系数在统计意义上不等于0 (p=0.0001)，因此，OR=0.996在统计意义上不等于1。 OR=0.996 说明新生儿出生体重每增加一个单位(g)，患 BPD病的机会就会减少大约0.4% 。即患bpd病的概率 随新生儿出生体重的增加而下降。
• 按因变量取值个数:
• 二值logistic回归分析
• 多值logistic回归分析
• 按自变量个数:
• 一元logistic回归分析
• 多元logistic回归分析
9
第二节 Logistic 回归分析的数学模型
(1) 二值一元logistic回归模型: 令y是1,0变量，x是任
意变量，p=p(y=1|x) ，那么，二值变量y关于 变量x的一元logistic 回归 模型是:
Analysis of Maximum Likelihood Estimates
Parameter Standard Wald
回归与路径分析
对强影响点的处理对策
如果确认存在强影响点，首先应当做的工作是检查 原始记录，看看是不是数据录入错误。如果确认数 据无误，则分析中可能采取的策略有：
去除：如果只有一两个强影响点，可以考虑将其不纳入 分析，以确保分析结果能够代表大多数数据的特征。毕 竞统计分析是一个少数服从多数的民主过程，可以在分 析报告后对这几个强影响点进行单独描述，以全面概括 样本信息。
第八章 回归分析
5、结果的解释
回归系数 方差分析 回归系数显著性检验 测定系数R2
1．适用条件
因变量 连续变量 自变量 连续变量
类别变量最好不要导入回归方程，除非它与因 变量关系很密切
要将类别变量导入回归方程，要先转化为虚拟 变量
2．SPSS提供5种选取变量的方法
强迫进入
Yˆ b0 b1X1 b2 X2 bk Xk
Zˆ y 1Zx1 2Zx2 k Zxk
第八章 回归分析
3、回归分析的条件
线性关系 自变量无测量误差 因变量的独立性 正态性 方差齐性
第八章 回归分析
4、多元回归中自变量的选择
强迫进入法(Enter) 强迫删除法(Move) 向前选择(Forward) 向后剔除(Backward) 逐步选择(Stepwise)
4的. 去变掉化当值前记录时， 2. 当当它前大模于型2／对S该qr应t(N变)时，
该量点的可预能测为值强对影应响变点 3. 表量示观去测除值该的观原测始值残后预测
值差的。变化值 4.5当. 上它一大个于预2／测S值qr进t(N行)时，
该t变点换可后能的为结强果影。响点 5. 去除该观察值后协方差阵
如果对所选择的自变量有特殊要求，如有些必须包括 即强迫进入，而另一些则要用逐步回归法，可以使用 该区。
精神科护理学 重点知识整理
建立治疗性护患关系的要求：（介绍期、认同期、工作期、结束期）1.正确认识精神病及精神病患者2.准确了解患者的基本情况3.体会患者心境，站在患者角度考虑问题4.持续性和一致性的态度5.要提高自身素质治疗性沟通的要求：1.保密2.以患者为中心3.制定相应的护理目标4.接受患者5.避免过多的自我暴露切题会谈阶段：1.准备与计划阶段2.开始交谈阶段3.引导交谈阶段4.结束阶段预防暴力危险的措施：1．合理安置2．注意观察病情3．注意交流技巧??????（6）药物治疗：氟哌啶醇、地西泮、氯丙嗪等自杀的分类：自杀意念、自杀威胁、自杀姿态、自杀未遂、自杀死亡自杀的护理措施：1.心理护理：建立良好护患关系、鼓励外化内心活动、尝试学习新的应对方式、合理求助、增加社会支持、鼓励参加活动2.安全护理：重病室安置、密切观察患者自杀的先兆症状、严格执行巡视制度、加强病房安全设施、防藏药、密切观察睡眠情况?3.严重自伤自杀行为患者：安置重病室，一对一严密监控，连续评估自杀危险，精神科治疗:服药、防藏药、必要时电抽搐治疗；发生自杀者及时隔离抢救4.做好生活护理5.健康教育出走的预防措施1.与患者建立治疗性的信任关系，加强护患沟通2.创造舒适休养环境。
保证医嘱执行，防藏药?3.密切观察病情变化：严格交接班，严格实施安全措施4.督促和组织患者参加娱乐活动，使心情愉快，消除恐惧和疑虑的心理障碍，促使其主动配合治疗5.严格执行病区安全管理制度：患者外出活动或做检查要专人陪护，禁止单独外出6.加强与家属联系，鼓励探视精神科安全护理（一）患者的安全管理：掌握病情，有针对性防范（二）与患者建立信赖关系，及时发现危险征兆?（三）加强安全管理，做好安全检查（四）严格执行护理常规与工作制度精神分裂症：是一组病因尚未完全阐明的精神疾病，具有感知觉、思维、情感和行为等方面的障碍，以精神活动与环境不协调为特征，通常无意识障碍及智能障碍。
起病与青壮年，缓慢起病，病程迁徙。
大中学生述情障碍与人格障碍倾向的关系
大中学生述情障碍与人格障碍倾向的关系杨红君１，赵志丹２，楚艳民１，刘利１，刘琴１，周世杰１（１．中南大学湘雅二医院医学心理中心，湖南长沙４１００１１；２．中南大学湘雅二医院产科，湖南长沙４１００１１）【摘要】目的：探索大中学生述情障碍与人格障碍倾向的关系。
方法：采用多伦多述情障碍２０条目量表中文版（ＴＡＳ－２０－Ｃ）和人格障碍诊断问卷第四版（ＰＤＱ＋４）对３９０名在校大、中学生进行研究。
结果：相关分析显示，ＴＡＳ－２０与ＰＤＱ＋４因子分及总分两两间大部分存在显著相关（Ｐ≤０．０５），表演型人格障碍与述情障碍各因子相关较低；逐步回归分析显示，人格障碍得分能够显著预测述情障碍总分，可解释总变异的２６．１％，相反地，述情障碍对人格障碍也有显著预测作用，能解释其总变异的２５．７％。
结论：大、高中学生述情障碍和人格障碍存在显著的相互影响。
【关键词】大学生；高中生；述情障碍；人格障碍中图分类号：Ｒ３９５．２文献标识码：Ａ文章编号：１００５－３６１１（２００８）０４－０４３０－０２ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＢｔｗｅｅｎＡｌｅｘｉｔｈｙｍｉａａｎｄＰｅｒｓｏｎａｌｉｔｙＤｉｓｏｒｄｅｒｏｆＳｔｕｄｅｎｔｓｉｎＳｅｎｉｏｒＨｉｇｈＳｃｈｏｏｌｓａｎｄＣｏｌｌｅｇｅｓＹＡＮＧＨｏｎｇ－ｊｕｎ，ＺＨＡＯＺｈｉ－ｄａｎ，ＣＨＵＹａｎ－ｍｉｎ，ＬＩＵＬｉ，ＬＩＵＱｉｎ，ＺＨＯＵＳｈｉ－ｊｉｅＣｌｉｎｉｃａｌＰｓｙｃｈｏｌｏｇｙＣｅｎｔｅｒ，ＳｅｃｏｎｄＸｉａｎｇｙａＨｏｓｐｉｔａｌ，ＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００１１，Ｃｈｉｎａ【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ：ＴｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＡｌｅｘｉｔｈｙｍｉａａｎｄＰｅｒｓｏｎａｌｉｔｙＤｉｓｏｒｄｅｒｏｆｓｔｕｄｅｎｔｓｉｎｓｅｎｉｏｒｈｉｇｈｓｃｈｏｏｌｓａｎｄｃｏｌｌｅｇｅｓ．Ｍｅｔｈｏｄｓ：３９０ｓｔｕｄｅｎｔｓｗｅｒｅｍｅａｓｕｒｅｄｂｙｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅｏｆＣｈｉｎｅｓｅｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅ２０－ｉｔｅｍＴｏｒｏｎｔｏＡｌｅｘｉｔｈｙｍｉａＳｃａｌｅ（ＴＡＳ－２０－Ｃ）ａｎｄＰｅｒｓｏｎａｌｉｔｙＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＱｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ（ＰＤＱ＋４）．Ｒｅｓｕｌｔｓ：Ａｂｏｕｔ８７％ｆａｃｔｏｒｓｏｆＴＡＳ－２０－ＣａｎｄＰＤＱ＋４ｗｅｒｅｓｉｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ（Ｐ≤０．０５）；ＳｔｅｐｗｉｓｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔＰｅｒｓｏｎａｌｉｔｙＤｉｓｏｒｄｅｒａｎｄＡｌｅｘｉｔｈｙｍｉａｃａｎｐｒｅｄｉｃｔｅａｃｈｏｔｈｅｒｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙａｎｄｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ（Ｒ２＝０．２６１；０．２５７）．Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ：Ｓｔｕｄｅｎｔｓ’ＡｌｅｘｉｔｈｙｍｉａａｎｄＰｅｒｓｏｎａｌｉｔｙＤｉｓｏｒｄｅｒｗｅｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｅａｃｈｏｔｈｅｒ．【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ＣｏｌｌｅｇｅＳｔｕｄｅｎｔｓ；Ｓｅｎｉｏｒｈｉｇｈｓｃｈｏｏｌｓｔｕｄｅｎｔｓ；Ａｌｅｘｉｔｈｙｍｉａ；Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙｄｉｓｏｒｄｅｒ述情障碍［１］（ａｌｅｘｉｔｈｙｍｉａ），又称“情感难言症”或“情感表达不能”，１９７３年由Ｓｉｆｎｅｏｓ首先提出，用以描述心身疾病患者“不能辨认、加工、调节情绪”的人格特征。
计量经济学-名词解释及简答
一、名词解释第一章1、计量经济学：计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，借助计算机为辅助工具，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
2、虚拟变量数据：虚拟变量数据是人为构造的，通常取值为1或0的，用来表征政策等定性事实的数据。
3、计量经济学检验：计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。
4、政策评价：政策评价是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案做出评价第二章1、回归平方和：回归平方和用ESS 表示，是被解释变量的样本估计值与其平均值的离差平方和。
2、拟和优度检验：拟和优度检验指检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。
3、相关关系：当一个或若干个变量X 取一定数值时，与之相对应的另一个变量Y 的值虽然不确定，但却按某种规律在一定范围内变化，变量之间的这种关系，称为不确定性的统计关系或相关关系，可表示为Y=f(X ，u)，其中u 为随机变量。
4、高斯-马尔科夫定理：在古典假定条件下，O LS 估计式是其总体参数的最佳线性无偏估计式。
第三章1、偏回归系数：在多元线性回归模型中，回归系数j （j=1，2，……，k ）表示的是当控制其他解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，这样的回归系数称为偏回归系数。
2、多重可决系数：“回归平方和”与“总离差平方和”的比值，用2R 表示。
3、修正的可决系数：用自由度修正多重可决系数2R 中的残差平方和与回归平方和。
4、回归方程的显著性检验（F 检验）：对模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。
5、回归参数的显著性检验（t 检验）：当其他解释变量不变时，某个回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响做出推断。
6、无多重共线性假定：假定各解释变量之间不存在线性关系，或者说各解释变量的观测值之间线性无关，在此条件下，解释变量观测值矩阵X 列满秩Rank(X)=k ，此时，方阵X`X 满秩， Rank(X`X)=k从而X`X 可逆，(X`X) 存在。
第一语言习得与第二语言习得的异同..
2、母语迁移 语言迁移迄今为止尚未形成一个完整明确的定义。 最经常被引用的定义是Odlin提出的定义，即“迁 移是目标语和其它任何已经习得的（或没有完全 习得的）语言之间的共性和差异所造成的影响” （1989:27）。这种影响源于目的语和学习者已习 得或未习得的语言间的异同，并表现为：1.正迁 移，即母语与目的语的相同之处会促进第二语言 学习，加速通过中介语中某些发展序列。2.负迁 移，即母语干扰，导致错误出现，延长学习者犯 错误的时间，延缓其通过中介语中某些发展序列 的速度。
聚合-发散型（convergent-divergent）
发散与聚合型思维是学习者使用存储信息
的两种不同方式。研究发现，聚合-发散思 维方式与场依存-场独立性之间有一定的关 系。Bloomber（1971）研究认为，在发散 思维方面的高分的人在场独立型上得分也 较高。Henderickson（1941）发现大多数 聚合思维型学生比较喜欢自然科学，理科 成绩较好；发散思维型学生则倾向于文科， 在语言学习方面具有优势。
学习策略(learning strategies)
迄今为止，对语言学习策略的界定，没有完 全一致的意见。概括起来可以将语言学习策 略定义为学习者在学习一门语言时，根据自 身实际情况，为了有目的地对整个学习过程 进行设计、计划、组织、监控和反馈以达到 最佳学习效果所采用的活动方式和手段。
语言学习策略的分类：由于不同的学者对语言性 能学习策略的定义有不同的界定，因此，有关学 习策略的分类也就存在着很大的分歧。一般来说， 语言学习策略可为元认知策略、认知策略和社交/ 情感策略。 1.元认知策略（metacognitive strategies） 元认知策略是学生对自己认知过程的策略，表现 为：提前准备（advance organizers）、集中注 意（directed attention）、选择注意（selective attention）、自我管理（self-management）、事 先练习（advance preparation）、自我监控(selfmonitoring)、延迟表现（delayed production）、 自我评价（self-evaluation）。
临床护士主观幸福感与组织信任的关系
临床护士主观幸福感与组织信任的关系梁玉猛;刘晶晶;丁启;代莉莉;焦艳娟;康蓉;杨秀木【摘要】目的调查某三甲综合性医院临床护士主观幸福感现状,探讨临床护士主观幸福感与组织信任的关系.方法采用一般资料问卷、组织信任量表、总体幸福感量表对某三甲综合性医院的252名临床护士进行调查.结果该综合性医院临床护士主观幸福感总分为(75.56±13.14)与全国常模(71.00±18.00)比较,差异有统计学意义(P=0.000);临床护士组织信任总分与主观幸福感总分呈正相关关系,差异有统计学意义(P=0.001);组织信任解释\"主观幸福感\"效标变量16.4％的变异量,且同事信任维度进入回归方程,标准化偏回归系数β为0.243,差异有统计学意义(P=0.001),即同事信任维度能正向预测主观幸福感.结论该综合性医院临床护士主观幸福感处于全国中等偏上水平,表明临床护士主观幸福感良好,组织信任是影响主观幸福感的一种因素,希望护理管理者加强对临床护士的心理关怀,增强其组织信任,从而提高临床护士主观幸福水平.【期刊名称】《牡丹江医学院学报》【年(卷),期】2019(040)003【总页数】3页(P143-145)【关键词】临床护士;组织信任;主观幸福感;调查研究【作者】梁玉猛;刘晶晶;丁启;代莉莉;焦艳娟;康蓉;杨秀木【作者单位】蚌埠医学院,安徽蚌埠 233030;蚌埠医学院,安徽蚌埠 233030;淮北市人民医院,安徽淮北 235000;淮北市人民医院,安徽淮北 235000;淮北市人民医院,安徽淮北 235000;蚌埠医学院,安徽蚌埠 233030;蚌埠医学院,安徽蚌埠233030【正文语种】中文【中图分类】R47美国心理学家Diener提出的主观幸福感概念得到了国内外大部分学者的认同，即主观幸福感是个体依据自己的评价标准，对生活质量进行的整体性评估，主要包括情感成分和认知成分两个方面[1]。
华师网院《SPSS统计软件》试题库及答案
SPSS试题库汇总(加粗红色字体为2013下新增题目)一、选择题（选择类）1、在数据中插入变量的操作要用到的菜单是：A Insert Variable;B Insert Case;C Go to Case;D Weight Cases2、在原有变量上通过一定的计算产生新变量的操作所用到的菜单是：A Sort Cases；B Select Cases；C Compute；D Categorize Variables3、Transpose菜单的功能是：A 对数据进行分类汇总；B 对数据进行加权处理；C 对数据进行行列转置；D 按某变量分割数据4、用One-Way ANOVA进行大、中、小城市16岁男性青年平均身高的比较，结果给出sig.=0.043，说明：A. 按照0.05显著性水平，拒绝H0，说明三种城市的平均身高有差别；B. 三种城市身高没有差别的可能性是0.043；C. 三种城市身高有差别的可能性是0.043；D. 说明城市不是身高的一个影响因素5、下面的例子可以用Paired-Samples T Test过程进行分析的是：A 家庭主妇和女大学生对同种商品喜好的差异；B 服用某种药物前后病情的改变情况；C 服用药物和没有服用药物的病人身体状况的差异；D性别和年龄对雇员薪水的影响6、一个生产罐头食品的公司，某批500瓶罐头的median为498g，此意思是：（多选题）A. 500瓶罐头的平均含量为每瓶498g；B. 500瓶罐头的中位含量为每瓶498g；C. 250瓶罐头的含量小于等于498g；D. 500瓶罐头中，含量为498g 的瓶数最多7、SPSS结果输出窗口的输出结果通常以SPSS输出文件的形式保存在计算机磁盘上，其文件扩展名位（）Ａ．.SPV Ｂ．.SAV C．.SPS D．.SPT二、填空题（填空类）1、Merge Files菜单用于合并数据库有两种情况：如果两数据库变量相同，是___的合并；如果不同，则是___的合并。
应用回归分析第四版答案
应用回归分析第四版答案【篇一：应用回归分析人大版前四章课后习题答案详解】应用回归分析（1-4章习题详解）（21世纪统计学系列教材，第二（三）版，何晓群，刘文卿编著中国人民大学出版社）目录1 回归分析概述 ....................................................................................................... (6)1.1 变量间统计关系和函数关系的区别是什么？ (6)1.2 回归分析与相关分析的区别与联系是什么？ (7)1.3回归模型中随机误差项?的意义是什么？ (7)1.4线性回归模型的基本假设是什么？ (7)1.5 回归模型的设置理论根据是什么？在回归变量设置中应该注意哪些问题？ (8)1.6收集,整理数据包括哪些内容？ (8)1.7构造回归理论模型的基本根据是什么？ (9)1.8为什么要对回归模型进行检验？ (9)1.9回归模型有哪几个方面的应用？ (10)1.10为什么强调运用回归分析研究经济问题要定性分析和定量分析相结合? (10)2 一元线性回归 ....................................................................................................... . (10)2.1一元线性回归模型有哪些基本假定？ (10)2.2考虑过原点的线性回归模型足基本假定，求ny??*x??i1ii,i?1,2,...n 误差?1,?2,...?n仍满?1的最小二乘估计。
.............................................................................. 11 n2.3证明?e?o,?xe?0. .................................................................................. . (11)i?1ii?1ii2.4回归方程e(y)????x的参数?,?o101的最小二乘估计与最大似然估计在什么条件下等价？给出理由？ (12)2.5证明??0是??0的无偏估计。
如何使用回归分析解决实际问题
如何使用回归分析解决实际问题回归分析是一种统计分析方法，用于研究变量之间的关系，以及预测一个或多个自变量对因变量的影响。
在实际问题中，回归分析可以用来解决各种问题，包括但不限于市场调研、金融分析、销售预测、医学研究等等。
本文将介绍如何使用回归分析解决实际问题，并介绍一些常见的回归分析方法。
一、问题定义与数据收集在使用回归分析解决实际问题之前，我们首先需要定义所要解决的问题，并收集相关数据。
以市场调研为例，假设我们想研究某种产品的销售量与价格、广告投入和竞争对手销售量的关系。
我们需要收集该产品在不同时间和地点的销售数据，以及相应的价格、广告投入和竞争对手销售量的数据。
二、数据预处理与探索性分析在进行回归分析之前，我们需要对数据进行预处理和探索性分析。
预处理包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理等，以确保数据的准确性和完整性。
探索性分析可以通过绘制散点图、箱线图和相关系数矩阵等方式，来了解各个变量之间的关系。
三、回归模型选择与建立在回归分析中，我们需要选择适当的回归模型来描述自变量与因变量之间的关系。
根据自变量的类型和形式，常见的回归模型包括线性回归模型、多项式回归模型、逻辑回归模型等。
在模型选择时，我们可以使用信息准则（如AIC、BIC）或假设检验等方法，以选择最合适的模型。
四、模型评估与诊断建立回归模型后，我们需要对模型进行评估和诊断，以确保模型的有效性和准确性。
常见的模型评估指标包括R方值、调整R方值、F 统计量和残差分析等。
通过比较不同模型的指标，我们可以选择最优的模型。
同时，我们还需要进行诊断检验，如检验残差的正态性、同方差性和独立性等。
五、模型应用和推断在模型评估通过后，我们可以使用回归模型进行应用和推断。
对于市场调研问题，我们可以使用回归模型来预测不同价格、广告投入和竞争对手销售量下的产品销售量。
同时，我们可以利用置信区间和假设检验等方法，对模型中的系数进行推断和解释。
六、模型改进和优化在实际应用中，由于模型的复杂性和数据的限制性，可能会存在模型不准确的情况。
《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。
回归分析 标准化处理
回归分析标准化处理回归分析是统计学中常用的一种方法，它用来研究自变量和因变量之间的关系。
在实际应用中，我们经常会遇到数据的标准化处理问题。
本文将介绍回归分析中的标准化处理方法，以及标准化处理的重要性和实际操作步骤。
首先，让我们来了解一下为什么需要对数据进行标准化处理。
在回归分析中，自变量和因变量往往具有不同的量纲和数量级，这会导致回归系数的估计结果受到变量单位的影响，难以进行比较和解释。
而标准化处理可以消除变量之间的量纲和数量级的差异，使得回归系数的估计结果更加准确和可靠。
接下来，我们将介绍标准化处理的具体方法。
常见的标准化处理方法包括Z-score标准化和最小-最大标准化。
Z-score标准化是将原始数据减去均值，再除以标准差，得到的结果服从标准正态分布，均值为0，标准差为1。
最小-最大标准化是将原始数据线性变换到[0,1]的区间内，使得数据的分布更加均匀。
在实际操作中，我们可以利用统计软件如SPSS、R或Python进行标准化处理。
以SPSS为例，我们可以通过计算变量的均值和标准差，或者直接使用内置的标准化函数来对数据进行标准化处理。
在R和Python中，也有相应的函数可以实现标准化处理。
除了标准化处理的方法，我们还需要注意一些问题。
首先，标准化处理应该在进行回归分析之前进行，以确保回归系数的估计结果准确可靠。
其次，我们需要注意标准化处理对数据分布的影响，尤其是对异常值的处理。
最后，标准化处理并不适用于所有情况，我们需要根据具体问题具体分析，选择合适的数据处理方法。
总之，回归分析中的标准化处理是非常重要的。
它可以消除变量之间的量纲和数量级的差异，使得回归系数的估计结果更加准确和可靠。
在实际操作中，我们需要选择合适的标准化方法，并注意标准化处理的时机和影响，以确保回归分析的结果准确可靠。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解回归分析中的标准化处理方法，提高数据分析的准确性和可靠性。
回归分析方法
迴歸分析模式概述(Z、t及ANOV A研究X與Y的相關，相關分析進一步研究相關程度，迴歸進一步研究X與Y的因果關係)(1)固定自變數(自變數非隨機的，可重複驗證)(2)常態分配(所有觀察值Y應是常態分配，故經由迴歸方程所分離出來的誤差項ε，也應是常態分配)-標準化殘差直方圖及P-P圖(3)線性關係：當X與Y的關係被納入研究之後，迴歸分析必須建立在變數間具有線性關係(a)利用t檢定(一個一個檢定)，其檢定步驟如下：迴歸係數的顯著性檢驗的主要目的是研究迴歸方程的每個解釋變量(自變數)與被解釋變量(應變數)之間，是否存在顯著的線性關係。
一般檢驗採用t檢驗統計量，其檢定步驟如下：H0：βi＝0，i＝1 ,2,⋯..,kH1：βi≠0，i＝1 ,2,⋯..,kα顯著水準的決定檢定條件t＝b i／S bi S bi 為b i的估計標準差1MSE其中S2bi＝-------------------------------- MSE＝SSE／n－k－1Σ((Xi─X ))2結論：若|t i|＞|tα/2（n－k－1）|，則拒絕H0若|t i|≦|tα/2（n－k－1）|，則不拒絕H0如果t檢定的結果拒絕接受H0 假設，則表示應變數Y與自變數X i之間存在有顯著性的線性關係。
如果t檢定的結果接受H0 假設，則表示沒有足夠的證明來支援應變數Y與自變數X i之間有顯著性的線性關係存在。
(b)變異數分析(F檢定檢定整體迴歸方程)-F檢定主要檢定迴歸方程是否有線性關係及是否具有解釋能力，其檢定步驟如下：H0：β1＝β2＝β3＝…………..＝βk＝0H1：βi不全為0，i＝1 ,2,⋯..,k決定顯著水準α拒絕域（Critical Region）為CR＝{F|F＞Fα（k,n-k-1）}迴歸變異數分析檢定統計量F＝MSR／MSE∼Fα（k,n-k-1）結論：若F＞Fα（k,n-k-1），則表示在顯著水準α下拒絕H0 假設，被解釋變數與解釋變數之間存在顯著性的線性關係。
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六、解释型回归分析--强迫进入
【研究问题所选题目】
第103题：“GEOMETRY”（几何成绩）
-- 999.00 Omitted or invalid（缺失值为999.00）
第111题：“Students Like Learning Mathematics/IDX”
1.Do Not Like Learning Mathematics
2.Like Learning Mathematics
3.Very Much Like Learning Mathematics
9. Omitted or invalid
第112题：“Engaging Teaching in Math Lessons/IDX”
1. Less than Engaging Teaching
2. Engaging Teaching
3. Very Engaging Teaching
9. Omitted or invalid
第113题：“Student Confident in Mathematics/IDX”
1. Not Confident in Mathematics
2. Very Confident in Mathematics
3. Very Confident in Mathematics
9. Omitted or invalid
第114题：“Students Value Mathematics/IDX”
1. Do Not Value Mathematics
2. Value Mathematics
3. Strongly Value Mathematics
9. Omitted or invalid
（备注：已将第111、112、113、114题的各选项已经通过[重新编码为相同变量]重新编码，即“1→3,2→2,3→1”）
【研究问题】
12.“Students Like Learning Mathematics/IDX”“Engaging Teaching in Math Lessons/IDX”“Student Confident in Mathematics/IDX”“Students Value Mathematics/IDX”对“GEOMETRY”（几何成绩）是否有显著的解释力，其联合解释变异量多少？
【输出结果】
表24
表24为SPSS输出校标变量与四个预测变量的描述性统计量，有效个案数为4105，值得说明的是只要某一个样本观察值在5个变量上有任一变量为缺失值，此样本观察值就会被排除。
表25
表25为这5个变量的积差相关矩阵，矩阵包括积差相关系数矩阵、相关系数显著性检验的概率值（P值），相关性矩阵可以看出各预测变量与校标变量间的强弱与方向，也可以检视预测变量间的相关情形，由此得知预测变量间是否有共线性问题。
在回归分析时，变量间最佳关系是预测变量间的相关呈现中低度相关，而各预测变量与校标变量间的相关呈现高度相关。
从表25的相关矩阵中可以发现这四个预测变量“Students Like Learning Mathematics/IDX”“Engaging Teaching in Math Lessons/IDX”“Student Confident in Mathematics/IDX”“Students Value Mathematics/IDX”与效标变量间均呈显著正相关，也就是说学生越喜欢数学，越认为数学课堂引人入胜，对数学的学习越有自信，认为数学越有价值，那么他的数学“几何成绩”就越好。
值得注意的是:“Students Like Learning Mathematics/IDX”与“Student Confident in Mathematics/IDX”两个变量间的相关系数为0.586最高，属于中度相关(0.4<=r<=0.7)。
“Students Like Learning Mathematics/IDX”与“Engaging Teaching in Math Lessons/IDX”两个变量间的相关系数为0.459，也属于中度相关，其他变量之间都属于低度的相关（r<0.4）。
表26
在此回归分析中，由于采用的是强迫进入法，因而4个预测变量均会进入回归方程模型中，其进入的顺序依次为“Students Value Mathematics/IDX”、“Student Confident in
Mathematics/IDX”“Engaging Teaching in Math Lessons/IDX”“Students Like Learning Mathematics/IDX”，被选入的自变量顺序与自变量对校标变量的重要性无关。
表27
表27为回归模型的模型摘要表，由表中可知四个预测变量与“GEOMETRY”（几何成绩）的多元相关系数为0.383.因为是采用强迫进入变量法，只有一个回归模型，因而R方的改变量等于R方统计量0.147，表示四个预测变量共可解释“GEOMETRY”（几何成绩）14.7%的变异量。
表28
表28为回归模型的方差摘要表，由此我们可以知道变异量显著性检验的F值为176.202，显著性检验的P值为0.000，小于0.05的显著水平，表示回归模型整体解释变异量达到显著水平。
则回归方程式中至少有一个回归系数不等于0，或者全部回归系数均不等于0，亦即4个变量“Students Like Learning Mathematics/IDX”“Engaging Teaching in Math Lessons/IDX”“Student Confident in Mathematics/IDX”“Students Value Mathematics/IDX”中至少有一个预测变量会达到显著水平。
至于是哪些回归系数达到显著，可从表29中得出结论。
表29
表29为回归模型的回归系数及回归系数的显著性检验，从标准化系数这一列来看，“Student Confident in Mathematics/IDX”对“GEOMETRY”（几何成绩）的影响较大（标准化回归系数为0.279），其次是“Students Value Mathematics/IDX”（标准化回归系数为
0.098）与“Students Like Learning Mathematics/IDX”（标准化回归系数为0.087）变量，重要性相对较低的是“Engaging Teaching in Math Lessons/IDX”（标准化回归系数为0.003）。
由于这四个自变量的标准化回归系数均为正数，表示其对依变量的影响均为正向，标准化回归系数与之前积差相关系数所呈现的正负值相同，两者自变量对校标变量的影响均为正向。
回归系数未达显著的自变量是“Engaging Teaching in Math Lessons/IDX”，在回归分析中，未达显著水平的预测变量不一定与效标变量没有关系，对“Engaging Teaching in Math Lessons/IDX”变量而言，其与“GEOMETRY”（几何成绩）的积差相关系数为0.146（P=0.000）达到显著的正相关，可能的原因是“Engaging Teaching in Math Lessons/IDX”与其他变量间有高度的相关性，因此会被排除在回归模型之外。
表30
表30可以看出：5个特征值均大于0.01，条件指标均小于30，则可以知道这四个预测变量间不存在多元共线性问题。
这与上述采用方差膨胀系数(VIF)及容忍度值（允差栏）所得结果相同。
所以,四个预测变量共可解释“GEOMETRY”（几何成绩）14.7%的变异量,而且显著。
回归系数未达显著的自变量是“Engaging Teaching in Math Lessons/IDX”，表示其对“GEOMETRY”（几何成绩）变量的解释甚小。