应用回归分析第七章答案
第七章 相关回归分析 思考题及练习题
实用价值越小。
13、在相关分析中，要求相关的两个变量（ ）
A、都是随机变量
B、都不是随机变量
C、其中因变量是随机变量 D、其中自变量是随机变量
14、在简单回归直线
中，
表示（ ） A、当
增加一个单位时，
增加
的数量 B、当
增加一个单位时，
增加
的数量 C、当
增加一个单位时，
的平均增加值 D、当
增加一个单位时，
按一定数额变化时，变量
也随之近似地按固定的数额变化，那么，这时变量
和
之间存在着（ ）
A、正相关关系
B、负相关关系
C、直线相关关系 D、曲线相关关系
18、两个变量间的相关关系称为（ ）
A、单相关
B、无相关
C、复相关
D、多相关
19、如果两个变量之间的相关系数
，说明这两个变量之间存在（ ）。 A、低度相关关系 B、高度相关关系 C、完全相关关系 D、显著相关关系 20、已知
第七章 思考题及练习题
(一) 填空题
1、 1、 在相关关系中，把具有因果关系相互联系的两个变
量中起影响作用的变量称为_______，把另一个说明观察结果的
变量称为________。
2、 2、 现象之间的相关关系按相关的程度分有________相
关、________相关和_______相关；按相关的方向分有________
E、 E、回归方程实用价值大小的指标 10、现象之间相互联系的类型有（ ）
A、函数关系 B、回归关系 C、相关关系 D、随机关系 E、结构关系 11、相关关系种类（ ） A、从相关方向分为正相关和负相关 B、从相关形态分为线性相关和非线性相关 C、从相关程度分为完全相关、不完全相关和零相关
《应用回归分析》部分课后习题答案-何晓群版
《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。
第七章回归与相关分析练习及答案
第七章回归与相关分析一、填空题1．现象之间的相关关系按相关的程度分为、和；按相关的形式分为和；按影响因素的多少分为和。
2．两个相关现象之间，当一个现象的数量由小变大，另一个现象的数量，这种相关称为正相关；当一个现象的数量由小变大，另一个现象的数量，这种相关称为负相关。
3．相关系数的取值X围是。
4．完全相关即是关系，其相关系数为。
5．相关系数，用于反映条件下，两变量相关关系的密切程度和方向的统计指标。
6．直线相关系数等于零，说明两变量之间；直线相关系数等1，说明两变量之间；直线相关系数等于—1，说明两变量之间。
7．对现象之间变量的研究，统计是从两个方面进行的，一方面是研究变量之间关系的，这种研究称为相关关系；另一方面是研究关于自变量和因变量之间的变动关系，用数学方程式表达，称为。
8．回归方程y=a+bx中的参数a是，b是。
在统计中估计待定参数的常用方法是。
9. 分析要确定哪个是自变量哪个是因变量，在这点上它与不同。
10．求两个变量之间非线性关系的回归线比较复杂，在许多情况下，非线性回归问题可以通过化成来解决。
11．用来说明回归方程代表性大小的统计分析指标是。
12．判断一条回归直线与样本观测值拟合程度好坏的指标是。
二、单项选择题1．下面的函数关系是( )A销售人员测验成绩与销售额大小的关系 B圆周的长度决定于它的半径C家庭的收入和消费的关系 D数学成绩与统计学成绩的关系2．相关系数r的取值X围( )A -∞<r<+∞B -1≤r≤+1C -1<r<+1D 0≤r≤+13．年劳动生产率z(干元)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增加70元 B减少70元 C增加80元 D减少80元4．若要证明两变量之间线性相关程度是高的，则计算出的相关系数应接近于( )A+1 B 0 C 0．5 D [1]5．回归系数和相关系数的符号是一致的，其符号均可用来判断现象( ) A线性相关还是非线性相关 B正相关还是负相关C完全相关还是不完全相关 D单相关还是复相关6．某校经济管理类的学生学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间建=a+b x。
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。
第七章相关与回归分析
第七章 相关与回归分析一、本章学习要点（一）相关分析就是研究两个或两个以上变量之间相关程度大小以及用一定函数来表达现象相互关系的方法。
现象之间的相互关系可以分为两种，一种是函数关系，一种是相关关系。
函数关系是一种完全确定性的依存关系，相关关系是一种不完全确定的依存关系。
相关关系是相关分析的研究对象，而函数关系则是相关分析的工具。
相关按其程度不同，可分为完全相关、不完全相关和不相关。
其中不完全相关关系是相关分析的主要对象；相关按方向不同，可分为正相关和负相关；相关按其形式不同，可分为线性相关和非线性相关；相关按影响因素多少不同，可分为单相关和复相关。
（二）判断现象之间是否存在相关关系及其程度，可以根据对客观现象的定性认识作出，也可以通过编制相关表、绘制相关图的方式来作出，而最精确的方式是计算相关系数。
相关系数是测定变量之间相关密切程度和相关方向的代表性指标。
相关系数用符号“γ”表示，其特点表现在：参与相关分析的两个变量是对等的，不分自变量和因变量，因此相关系数只有一个；相关系数有正负号反映相关系数的方向，正号反映正相关，负号反映负相关；计算相关系数的两个变量都是随机变量。
相关系数的取值区间是［－1，＋1］，不同取值有不同的含义。
当1||=γ时，x 与y 的变量为完全相关，即函数关系；当1||0<<γ时，表示x 与y 存在一定的线性相关，||γ的数值越大，越接近于1，表示相关程度越高；反之，越接近于0，相关程度越低，通常判别标准是：3.0||<γ称为微弱相关，5.0||3.0<<γ称为低度相关，8.0||5.0<<γ称为显著相关，1||8.0<<γ称为高度相关；当0||=γ时，表示y 的变化与x 无关，即不相关；当0>γ时，表示x 与y 为线性正相关，当0<γ时，表示x 与y 为线性负相关。
皮尔逊积距相关系数计算的基本公式是： ∑∑∑∑∑∑∑---==])(][)([22222y y n x x n y x xy n y x xy σσσγ 斯皮尔曼等级相关系数和肯特尔等级相关系数是测量两个等级变量（定序测度）之间相关密切程度的常用指标。
第七章相关与回归分析习题
第七章相关与回归分析习题第七章相关与回归分析习题⼀、填空题1．现象之间的相关关系按相关的程度分为、和。
2．相关系数的取值范围是。
3．完全相关即是关系，其相关系数为。
4．直线相关系数等于零，说明两变量之间；直线相关系数等1，说明两变量之间；直线相关系数等于—1，说明两变量之间。
5.研究现象之间相关关系称作相关分析。
6.从变量之间相互关系的⽅向来看,相关关系可以分为和。
7.从变量之间相互关系的表现形式不同，相关关系可以分为和。
8.回归直线⽅程y=a+bx中的参数b称为。
9.计算回归⽅程要求资料中的因变量是⾃变量是。
10.确定样本回归⽅程最常⽤的⽅法是，其基本要求是使达到最⼩。
⼆、单项选择题1．下⾯的函数关系是( )A销售⼈员测验成绩与销售额⼤⼩的关系B圆周的长度决定于它的半径C家庭的收⼊和消费的关系D数学成绩与统计学成绩的关系2．相关系数r的取值范围( )A -∞B -1≤r≤+1C -1D 0≤r≤+13．年劳动⽣产率z(⼲元)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增加70元B减少70元C增加80元D减少80元4.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5.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6．某校经济管理类的学⽣学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间建⽴线性回归⽅程y =a+b x。
经计算，⽅程为y c=200—0.8x，该⽅程参数的计算( )cA 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 C a值和b值都是正确的7.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8.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9.两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10．相关分析是研究( )A 变量之间的数量关系B 变量之间的变动关系C 变量之间的相互关系的密切程度D 变量之间的因果关系11.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12.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13．当相关系数r=0时，表明( )A 现象之间完全⽆关B 相关程度较⼩C 现象之间完全相关D ⽆直线相关关系14．下列现象的相关密切程度最⾼的是( )A 某商店的职⼯⼈数与商品销售额之间的相关系数0．87B 流通费⽤⽔平与利润率之间的相关关系为-0．94C 商品销售额与利润率之间的相关系数为0．51D 商品销售额与流通费⽤⽔平的相关系数为-0．8115．估计标准误差是反映( )A 平均数代表性的指标B 相关关系的指标C 回归直线的代表性指标D 序时平均数代表性指标三、多项选择题1.变量之间的关系按相关程度分可分为：( )A.正相关；B. 不相关；C. 完全相关；D.不完全相关；2. 下列哪些现象之间的关系为相关关系( )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3.修正⾃由度的决定系数( ) A. 22R R ≤； B.有时⼩于0 ； C. 102≤≤R ；D.⽐2R 更适合作为衡量回归⽅程拟合程度的指标4.回归预测误差的⼤⼩与下列因素有关：( )A.样本容量；B.⾃变量预测值与⾃变量样本平均数的离差C.⾃变量预测误差；D.随机误差项的⽅差5．单位成本(元)依产量(千件)变化的回归⽅程为y c =78- 2x ，这表⽰( )A .产量为1千件时，单位成本76元B .产量为1千件时，单位成本78元C .产量每增加1千件时，单位成本下降2元D .产量每增加1千件时，单位成本下降78元E .当单位成本为72元时，产量为3千件四、计算题1．设销售收⼊Ｘ为⾃变量，销售成本Ｙ为因变量。
应用回归分析-第7章课后习题参考答案
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。
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。
第七章相关分析与回归分析
第七章相关分析与回归分析1.企业 编号 产量（千 件）生产费用 （千元）企业编 号 产量（千 件）生产费用 （千元） 1 40 130 7 84 165 2 42 140 8 100 170 3 49 155 9 110 167 4 49 150 10 114 183 550 154 11 125 175 65516012130189试根据上表材料： （1） 绘制散点图。
（2） 计算相关系数。
（3） 配合一条直线回归方程。
解: （ 1）(2) 企业编号产量（千件）x生产费用（千元）yxy x2 y2 1 40 130 **** **** 16900 2 42 140 5880 1764 19600 3 49 155 **** **** 24025 4 49 150 **** **** 22500 5 50 154 7700 2500 23716 6 55 160 8800 3025 25600 784 165 138607056272258 100170 17000 10000 28900 911016718370 12100 278896080040200 150 100产量与生产费用散点图512x159062 -948x1938.12 88368 -9482、12 316190 -19382(3)设回归方程为? = a bxb』甞7n Z x 一(送 x)12 159062-948 1938 12y -bx =1^ -0.4423948=126.558312 12所以回归方程为$ =126.5583 0.4423x2.某县城研究居民月家庭人均生活费支出和月家庭收入的相互关系，随机抽样 10利用上表材料：(1) 绘制散点图并观察两变量之间是否存在线性关系 (2) 计算相关系数，建立回归方程。
(3) 计算估计标准误差。
(4) 测算人均收入为200时，其人均生活费应为多少元 解: ( 1)12 88368-9482_ n 瓦xy-任x)任y) n' x 2 -r x)2. n' y 2 -(' y)2 71520 78838.84-0.907271520 161712二 0.4423(2) 家庭序号月人均收入（元）x月人均生活费（元）yxy x2y21 100 85 8500 10000 72252 110 88 968012100 77443 120 90 10800 14400 81004 130 94 12220 16900 88365 140 96 13440 19600 9216 6 150 100 15000 22500 100007 160 106 16960 25600 112368 170 118 20060 28900 13924 9180 120 21600 32400 14400 10 190 124 23560 36100 15376合计14501021151820 218500 106057n' xy-C x)(' y)10 151820 -1450 1021设回归方程为bxn £ xy-(£ x)(£ y) 10 汇 151820 —1450 乂 1021 n' x 2-C x)2 n' y 2-(' y)2 _ 10 218500 -14502a-bx=1021-0.45761450=35.74810 10所以回归方程为? =35.748 0.4576x (3)、10 218500 -14502 一 10 106057 -10212费活生均人月200-C x)2 .. n'y 2-c y)2 3775038673.54= 0.97613775082500 = 0.4576月人均生活费与人均收入散点图120140160月人均收入180oo oooooo 4 2 0 8 6 4 2' y2-a' y-b' xy _ 106057-35.748 1021-0.4576 151820 目二n-2 「10-2= 3.2684(4)当x=200 时，人均生活费为：y =35.748 0.4576 200 =127.2683. 已知x、y两变量的相关系数r = 0.8 , X =20, y = 50,二y为二x的两倍，求y 对x 的回归方程。
应用回归分析(第三版)何晓群 刘文卿 课后习题答案 完整版
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求β1的最小二乘估计解：得：2.3 证明（2.27式），Sei =0 ，SeiXi=0 。
证明：其中：即： Sei =0 ，SeiXi=02.4回归方程E（Y）=β0+β1X的参数β0，β1的最小二乘估计与最大似然估计在什么条件下等价?给出证明。
答：由于εi~N(0, s2 ) i=1,2, …,n所以Yi=β0 + β1Xi + εi~N（β0+β1Xi , s2 )最大似然函数：使得Ln（L）最大的，就是β0，β1的最大似然估计值。
同时发现使得Ln（L）最大就是使得下式最小，上式恰好就是最小二乘估计的目标函数相同。
值得注意的是：最大似然估计是在εi~N(0, s2 )的假设下求得，最小二乘估计则不要求分布假设。
所以在εi~N(0, s2 ) 的条件下，参数β0，β1的最小二乘估计与最大似然估计等价。
应用回归分析课后习题
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.
第四章 习题
4.1 试举例说明产生异常差的原因。 4.2 异常差性带来的后果有哪些？ 4.3 阐述用加权最小二乘法消除一元线性回归中异方差性的思想与方法。 4.4 阐述用加权最小二乘法消除多元线性回归中异常差性的思想与方法。 4.5 验证（4.5）式一元加权最小二乘回归系数估计公式。 4.6 验证（4.8）式多元加权最小二乘回归系数估计公式。 4.7 有同学认为当数据存在异常差时，加权最小二乘回归方程与普通最小二乘回归方程之间 必然有很大的差异，异常差越严重，两者之间的差异就越大。你是否同意这位同学的观点？ 说明原因。
（8） 做回归系数 1 显著性的检验
（9） 做相关系数的显著性检验 （10） 对回归方程做残差图并作相应的分析
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. （11） 该公司预计下一周签发新保单 x0 1000 ，需要的加班时间是多少。 （12） 给出 y0 的置信度为 95%的精确预测区间和近似预测区间。 （13） 给出 Ey0 的置信度为 95%的区间估计。
3.9 证明 y 与自变量 x j 的偏决定系数与（3.42）式的偏 F 检验值 Fj 是的等价的。
3.10* 验证决定系数与 F 值之间的关系式
R2
F
n
F p
1
p
3.11 研究货运总量 y（万吨）与工业总产值 x1 （亿元）、农业总产值 x2 （亿元）、居民非商
品支出 x3 （亿元）的关系。数据见表 3.9。
2.16* 表 2.8 是 1985 年美国 50 个州和哥伦比亚特区公立学校中教师的人均年工资 y（美元） 和对学生的人均经费收入 x（美元）。 （1）绘制 y 对 x 的散点图，可以用直线回归描述两者之间的关系吗？ （2）建立 y 对 x 的线性回归。 （3）用线性回归的 Plots 功能绘制标准残差的直方图和正态概率图，检验误差项的正态性假 设。
第七章相关与回归分析
函数关系
(几个例子)
某种商品的销售额 y 与销售量 x 之间的关系 可表示为 y = px (p 为单价)
圆的面积S与半径R之间的关系可表示为 S=R2 企业的原材料消耗额y与产量x1 、单位产量 消耗x2 、原材料价格x3之间的关系可表示为 y = x1 x2 x3
相关关系
(correlation)
1. 是一一对应的确定关系 2. 设有两个变量 x 和 y ，变量 y 随变量 x 一起变化，并完 y 全依赖于 x ，当变量 x 取某 个数值时， y 依确定的关系 取相应的值，则称 y 是 x 的 函数，记为 y = f (x)，其中 x 称为自变量，y 称为因变量 3. 各观测点落在一条线上
二.相关关系的种类 1、按相关的程度划分 完全相关 不完全相关 不相关 正相关 负相关 线性相关 非线性相关 单相关 4、按影响因素的多少划分 复相关 3、按相关的形式划分
2、按相关的方向划分
散点图
(scatter diagram)
第七章 相关与回归分析
教学目的与要求 掌握相关关系的含义，以及相关关系与 函数关系的区别，了解相关分析的内容，掌 握相关关系的判别方法和类型，理解回归分 析的实质，熟悉回归分析与相关分析的区别 与联系，掌握一元线性回归分析方法和应用
本章主要内容 第一节 相关分析 第二节 回归分析
第一节
相关分析
客观存在的各种现象之间的相互联系，都可以 表现为一定的数量关系，研究现象之间的数量关系 ，则是回归分析和相关分析的宗旨。现象之间的相 互联系，在许多情况下，表现为一定的因果关系， 将这些现象数量化，则成为变量，其中起着影响作 用的变量称为自变量，受自变量影响而发生变动的 变量称为因变量。 现象之间的相互关系，可以概括为两种不同的类 型，即函数关系和相关关系。
《应用回归分析》课后题答案[整理版]
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《应用回归分析》课后题答案[整理版] 《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。
应用回归分析(第四版)习题7.6答案
7.6（1）首先计算y与其余4个变量的简单相关系数程序：data a;input y x1-x4@@;cards;0.9 67.3 6.8 5 51.91.1 111.3 19.8 16 90.94.8 173.0 7.7 17 73.73.2 80.8 7.2 10 14.57.8 199.7 16.5 19 63.22.7 16.2 2.2 1 2.21.6 107.4 10.7 17 20.212.5 185.4 27.1 18 43.81.0 96.1 1.7 10 55.92.6 72.8 9.1 14 64.30.3 64.2 2.1 11 42.74.0 132.2 11.2 23 76.70.8 58.6 6.0 14 22.83.5 174.6 12.7 26 117.110.2 263.5 15.6 34 146.73.0 79.3 8.9 15 29.90.2 14.8 0.6 2 42.10.4 73.5 5.9 11 25.31.0 24.7 5.0 4 13.46.8 139.47.2 28 64.311.6 368.2 16.8 32 163.91.6 95.7 3.8 10 44.51.2 109.6 10.3 14 67.97.2 196.2 15.8 16 39.73.2 102.2 12.0 10 97.1;run;proc corr data=a noprob ;label y="不良贷款" x1="各项贷款余额" x2="本年累计应收贷款" x3="贷款项目个数" x4="本年固定资产投资额";var y x1-x4;run;Pearson 相关系数, N = 25y x1x2x3x4Pearson 相关系数, N = 25y x1x2x3x4y不良贷款1.000000.843570.731510.700280.51852x1各项贷款余额0.84357 1.000000.678770.848420.77970x2本年累计应收贷款0.731510.67877 1.000000.585830.47243x3贷款项目个数0.700280.848420.58583 1.000000.74665x4本年固定资产投资额0.518520.779700.472430.74665 1.00000由Y与四个自变量之相关系数为0.84357,0.73151,0.70028,0.51852，且都通过显著性检验，说明Y与四个变量是显著线性相关的，变量之间也存在一定的线性相关性。
第七章 习题及答案
第七章 相关与回归分析一、单项选题题1、当自变量X 减少时，因变量Y 随之增加，则X 和Y 之间存在着（ ） A 、线性相关关系 B 、非线性相关关系 C 、正相关关系 D 、负相关关系2、下列属于函数关系的有（ ）A 、身高与体重之间B 、广告费用支出与商品销售额之间C 、圆面积与半径之间D 、施肥量与粮食产量之间 3、下列相关程度最高的是（ ）A 、r=0.89B 、r=-0.93C 、r=0.928D 、r=0.8 4、两变量x 与y 的相关系数为0.8，则其回归直线的判定系数为（ ） A 、0.80 B 、0.90 C 、0.64 D 、0.50 5、在线性回归模型中，随机误差项被假定服从（ ）A 、二项分布B 、t 分布C 、指数分布D 、正态分布6、物价上涨，销售量下降，则物价与销售量之间的相关属于（ ） A 、无相关 B 、负相关 C 、正相关 D 、无法判断7、相关分析中所涉及的两个变量（ ）A 、必须确定哪个是自变量、哪个是因变量B 、都不能为随机变量C 、都可以是随机变量D 、不是对等关系 8、单位产品成本y （元）对产量x （千件）的回归方程为：t t x y 2.0100-=∧，其中“—0.2”的含义是（ ）A 、产量每增加1件，单位成本下降0.2元B 、产量每增加1件，单位成本下降20%C 、产量每增加1000件，单位成本下降20%D 、产量每增加1000件，单位成本平均下降0.2元E 、产量每增加1000件，单位成本平均下降20% 二、多项选择题1、下列说法正确的有（ ）A 、相关分析和回归分析是研究现象之间相关关系的两种基本方法B 、相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况 C、回归分析可以不必确定变量中哪个是自变量，哪个是因变量 D、相关分析必须事先研究确定具有相关关系的变量中哪个为自变量，哪个为因变量 E、相关分析中所涉及的变量可以都是随机变量，而回归分析中因变量是随机的，自变量是非随机的2、判定现象之间有无相关关系的方法有（）A、计算回归系数B、编制相关表C、绘制相关图D、计算相关系数E、计算中位数3、相关关系按相关的形式可分为（）A、正相关B、负相关C、线性相关D、非线性相关E、复相关4、在直线回归方程∧yt=∧β1+∧β2Xt中，回归系数∧β2的数值（）A、表明两变量之间的平衡关系B、其正、负号表明两变量之间的相关方向C、表明两变量之间的密切程度D、表明两变量之间的变动比例E、在数学上称为斜率5、下列那些项目属于现象完全相关（）A、r=0B、r= —1C、r= +1D、y的数量变化完全由X的数量变化所确定E、r=0.986、在回归分析中，要求所涉及的两个变量x和y（）A、必须确定哪个是自变量、哪个是因变量B、不是对等关系C、是对等关系D、一般来说因变量是随机的，自变量是非随机变量E、y对x的回归方程与x对y的回归方程是一回事7、下列有相关关系的是（）A、居民家庭的收入与支出B、广告费用与商品销售额C、产量与单位产品成本D、学生学习的时间与学习成绩E、学生的身高与学习成绩8、可决系数2r=86.49%时，意味着（）A 、自变量与因变量之间的相关关系密切B 、因变量的总变差中，有80%可通过回归直线来解释 C 、因变量的总变差中，有20%可由回归直线来解释 D 、相关系数绝对值一定是0.93 E 、相关系数绝对值一定是0.8649 三、填空题1、相关系数r 的取值范围为 。
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。
应用回归分析--第七章复习资料
第七章岭回归1.岭回归估计是在什么情况下提出的？答：当解释变量间出现严重的多重共线性时，用普通最小二乘法估计模型参数，往往参数估计方差太大，使普通最小二乘法的效果变得很不理想，为了解决这一问题，统计学家从模型和数据的角度考虑，采用回归诊断和自变量选择来克服多重共线性的影响，这时，岭回归作为一种新的回归方法被提出来了。
2.岭回归估计的定义及其统计思想是什么？答：一种改进最小二乘估计的方法叫做岭估计。
当自变量间存在多重共线性，∣X'X∣≈0时，我们设想给X'X加上一个正常数矩阵(k>0),那么X' 接近奇异的程度小得多，考虑到变量的量纲问题，先对数据作标准化，为了计算方便，标准化后的设计阵仍然用X表示，定义为，称为的岭回归估计，其中k称为岭参数。
3.选择岭参数k有哪几种主要方法？答：选择岭参数的几种常用方法有1.岭迹法，2.方差扩大因子法，3.由残差平方和来确定k值。
4.用岭回归方法选择自变量应遵从哪些基本原则？答：用岭回归方法来选择变量应遵从的原则有：（1）在岭回归的计算中，我们假定设计矩阵X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是很小，但是不稳定，随着k的增加迅速趋于零。
像这样的岭回归系数不稳定,震动趋于零的自变量，我们也可以予以删除。
（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，去掉哪几个，这并无一般原则可循，这需根据去掉某个变量后重新进行岭回归分析的效果来确定。
5.对第5章习题9的数据，逐步回归的结果只保留了3个自变量x1，x2，x5，用y对这3个自变量做岭回归分析。
答：依题意，对逐步回归法所保留的三个自变量做岭回归分析。
程序为：'C:\ \\ '.x1 x2 x50.010.01.岭迹图如下：1.200001.000000.800000.600000.400000.200000.000004.0000003.0000002.0000001.0000000.000000-1.000000-2.000000x5Kx2K x1K x5Kx2K x1K KR IDG E TR AC E计算结果为：可以看到，变量x 1、x 2迅速由负变正，x 5迅速减小，在0.01-0.1之间各回归系数的岭估计基本稳定，重新做岭回归。
何晓群：《应用回归分析》第四版-第七章岭回归
然后用模拟的方法产生10个正态随机数,作为误差项1, 2 , ,10 .
见表7.1的第(3)行.
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假设已知 x1, x2 与 y 的关系服从线性回归模型
y 10 2x1 3x2
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例7.1 我们作回归拟合时，总是希望拟合的经验回归方程与真 实的理论回归方程能够很接近。基于这个想法，这里举一个模 拟的例子。
假设 x1, x2 与 y 的关系服从线性回归模型
y 10 2x1 3x2
(7.1)
给定 x1, x2 的10个值，如表7.1的第(1)(2)行
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(4) 在图7.2(d)中, ˆ1(k) 和 ˆ2 (k )都
. 这种情况往往发生在
,但 却 很大的场合, 即
在x1和x2之间存在
的解释某些回归系
数估计的符号不合理的情形, 从实际观点看, ˆ1(k) 和ˆ2 (k ) 不应
有相反符号. 岭回归分析的结果对这一点提供了一种解释.
ˆi (k )
(d)
ˆ1 (k )
O k
ˆ2 (k )
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(5) 从全局看,
可用来估计在
, 把所有回归系数的岭迹都描在一张图上, 如果这
些岭迹线的“
”很大, 整个系统呈现比较“乱”的局
面。往往就使人怀疑最小二乘估计是否很好地反映了真实情况，
我们称
ˆ (k) ( X ' X kI )1 X ' y
(7.1)
为回归参数 的岭回归估计. 其中 k 称为岭参数.
第七章相关与回归分析
第七章 相关与回归分析一、单项选择1．年劳动生产率x （千元）和职工工资y （元）之间的回归方程为y=10+70x 这意味着年劳动生产率每提高1千元时，职工工资平均（ ）A ．增加70元B ．减少70元C ．增加80元D ．减少80元2．用最小平方法配合的趋势线，必须满足的一个基本条件是（ ） A ．()2∑-Yc Y =最小值 B ．()=-∑Yc Y 最小值 C ．()=-∑2Yc Y 最大值 D ．()=-∑Yc Y 最大值3．在正态分布条件下，以2Sy （Sy 为估计标准误差）为距离作平行于回归直线的两条直线，在这两条直线中，包括的观察值的数目大约为全部观察值的（ ）A ．68.27%B ．90.11%C ．95.45%D ．99.73%4．合理施肥量与农作物亩产量之间的关系是（ ）A ．函数关系B ．单项因果关系C ．互为因果关系D ．严格的依存关系5．由变量X 对变量Y 回归，同由变量Y 对变量X 回归，所得到的回归方程是不同的，表现在（ ） A ．与方程对应的两条直线只有一条经过点（__,Y X ）B ．参数的估计方法不同C ．方程中参数的实际意义不同D ．如果其中一个方程反映的是正相关，那么另一个方程反映的就是负相关6．某企业的运动鞋产量和生产成本有直接关系，在生产成本对运动鞋产量的回归直线上，当产量为1000双时，其生产成本为30000元，其中不变成本6000元，该直线的回归方程为（ ）。
（Y 以元为单位，X 以双为单位）A ．Yc=6000+24XB ．Yc=6+0.24XC ．Yc=24000+6XD ．Yc=24+6000X7．已知变量X 的标准差为 x σ，变量Y 的标准差为y σ，并且xy σ=x σ)4/1(=2y σ，则判定系数 2r 为（ ）A ．不能计算B ．1/2C ．2/2D ．1/48．如果变量X 和Y 之间直线相关，在同一平面坐标图上，Y 倚X 的回归直线和X倚Y 的回归直线重合，那么（ ）A ．相关系数等于零B ．回归系数a=0C ．回归系数b=0D ．估计标准误差Sy=09．当自变量X 作等差增减时，因变量Y 随之作等比增减，则X 和Y 之间应配合（ ）A ．抛物线回归方程B ．指数曲线回归方程C ．双曲线回归方程D ．直线回归方程10．下列关系式中正确的是（ ），（其中r 为相关系数，r 为判定系数，b 为回归系数）A ．y x xy r σσσ⋅=22B ．yyxx xy L L L r ⋅=2 C ．y xb r σσ⋅= D ．yx b r σσ⋅=2 11．方差分析是关于两个主变量线性相关程度的分析方法，它将一组样本数据所发生的总变差依可能引发变差的来源分割为数个部分，其中，回归平方和是（ ）A ．∑=-n i i y y 12_)(B ．∑=-n i i i y y 12_^)( C ．∑=-n i i i y y 12^)( D ． ∑=-n i i i y y 12_^)(+∑=-n i i i y y 12^)(12．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13．测定变量之间线性相关密切程度的代表性指标是（ ）A ．估计标准误B ．两个变量的协方差C ．相关系数D ．两个变量的标准差14．现象之间的相关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C ．相关关系和随机关系D ．函数关系和因果关系15．相关系数的取值范围是（ ）A ．0≤r ≤1B ．-1<r <1C ．-1≤r ≤1D ．-1≤r ≤016．变量之间的线性相关程度越低则相关系数的数值（ ）A ．越小B ．越接近于0C ．越接近于-1D ．越接近于117．在价格不变的条件下，商品销售额和销售量之间存在着（ ）A ．不完全的依存关系B ．不完全的随机关系C ．完全的随机关系D ．完全的依存关系18．下列哪两个变量之间的相关程度高（ ）A ．商品销售额和销售量的相关系数是0.9B ．商品销售额与商业利润率的相关系数是0.84C ．平均流通费用率与商业利润率的相关系数是-0.94D ．商品销售价格和销售量的相关系数是-0.9119．回归分析中的两个变量（ ）A ．都是随机变量B ．关系是对等的C ．都是给定的量D ．一个是自变量，一个是因变量20．每一吨铸铁成本（元）倚铸件废品率（%）变动的回归方程为：Yc=56+8X ，这意味着（ ）A ．废品率每增加1%，成本每吨增加64元B ．废品率每增加1%，成本每吨增加8%C ．废品率每增加1%，成本每吨增加8元D ．如果废品率每增加1%，则每吨成本为56元21．某校对学生的考试成绩和学习时间的关系进行测定，建立了考试成绩倚学习时间的直线回归方程为：Yc=180-5X ，该方程明显有错，错误在于（ ）A ．a 值的计算有误，b 值是对的B ．b 值的计算有误，a 值是对的C ．a 值和b 值的计算都有误D ．自变量和因变量的关系搞错了22．配合回归方程对资料的要求是（ ）A ．因变量是给定的数值，自变量是随机的B ．自变量是给定的数值，因变量是随机的C ．自变量和因变量都是随机的D ．自变量和因变量都不是随机的23．估计标准误说明回归直线的代表性，因此（ ）A ．估计标准误数值越大，说明回归直线的代表性越大B ．估计标准误数值越大，说明回归直线的代表性越小C ．估计标准误数值越小，说明回归直线的代表性越小D ．估计标准误数值越小，说明回归直线的实用价值小24.交互列表中的行边缘频数是指( )A 列频数之和B 行频数C 列频数与行频数总计D 行频数合计25.若自变量在表的主栏位置，分析变量之间的相关关系时，应该使用( )A 列频率B 行频率C 行边缘频数D 列边缘频数26.下列计算公式中，属于2χ统计量的是( )A ()02e e f f f χ-=∑ B ()020e f f f χ-=∑C ()020e f f f χ-=∑D ()202e e f f f χ-=∑27.运用2χ统计量检验变量之间相关关系的显著性时，拒绝原假设的准则是( ) A 222αχχ> B 222αχχ< C 22αχχ> D 22αχχ<28.测定害类变量之间相关程度的是( )A 简单相关系数B 复相关系数C 品质相关系数D 偏相关系数29.如果r c ⨯双变量交互列表中，任意一个变量所划分的类目数大于2，则φ系数可按下式计算( )A φ=2n χφ=C φ=2nφχ=30.下列公式中，属于v 系数的计算公式是( )A. v =v =v =31. 描述两个定序变量之间相关程度的指标是( )A φ系数B v 系数C λ系数D 等级相关系数32.当10n ≥时，等级相关系数的抽样分布近似为正态分布，其标准差为() 11n - C 11n - D 1n -33. 简单相关系数的取值范围是( )A []0,1B []1,1-C []1,0-D []1,034. 若0r =，说明x 与y 之间不存在( )A 任何关系B 非线性关系C 线性关系D 相关关系35.检验相关系数的显著性采用的统计量为( )A t =B t =t =D t = 36.反映一个因变量与多个自变量之间数量变化关系密切程度的指标是( )A 简单相关系数B 等级相关系数C 偏相关系数D 复相关系数37.在多变量观测数据中分析两个特定变量之间数量变化关系密切程度的指标是( )A 简单相关系数B 复相关系数C 偏相关系数D 等级相关系数二、多项选择1．相关系数等于零，说明两变量之间的关系是（ ）A ．可能完全不相关B ．可能是曲线相关C ．高度相关D ．中度相关E ．以上都不对2．当现象完全相关时：（ ）A ．r=0B ．r=1-C ．r=1D ．r=0.5E ．r=5.0-3．测定现象之间有无相关关系的方法有（ ）A ．编制相关表B ．绘制相关图C ．对客观现象做定性分析D ．计算估计标准误E ．配合回归直线4．直线回归分析中（ ）A ．自变量是可控制的量，因变量是随机的B ．两个变量不是对等的关系C ．利用一个回归方程，两个变量可以互相推算D ．根据回归系数可判定相关的方向E ．对于没有明显因果关系的两变量可求得两个回归方程5．下列属于正相关的现象是（ ）A ．家庭收入越多，其消费支出也越多B ．某产品产量随工人劳动生产率的提高而增加C ．流通费用率随商品销售额的增加而减少D ．生产单位产品所消耗工时随劳动生产率的提高而减少E ．产品产量随生产用固定资产价值的减少而减少6．直线回归方程Yc=a+bX 中的b 称为回归系数，回归系数的作用是（ ）A ．可确定两变量之间因果的数量关系B ．可确定两变量的相关方向C ．可确定两变量相关的密切程度D ．可确定因变量的实际值与估计值的变异程度E ．可确定当自变量增加一个单位时，因变量的平均增加值7．计算相关系数是（ ）A ．相关的两个变量都是随机的B ．相关的两个变量是对等的关系C ．相关的两个变量一个是随机的，一个是可控制的量D ．相关系数有正负号，可判断相关的方向E ．可以计算出自变量和因变量两个相关系数8．可用来判断现象之间相关方向的指标有（ ）A ．估计标准误B ．相关系数C ．回归系数D ．两个变量的协方差E ．两个变量的标准差9．由变量Y 倚变量X 回归，同变量X 倚变量Y 回归（ ）A ．是具有不同逻辑意义的两个问题B ．方程的参数估计方法不同C ．两个方程有不同的判定系数D ．估计标准误差一般是不同的E ．方程参数的实际意义是不同的10．简单直线回归方程的估计标准误差受诸多因素的影响，其中包括（ ）A ．两变量间的相关系数rB ．因变量的标准差C ．样本容量的大小nD ．因变量的平均数E ．自变量的平均数11．如果变量X 和Y 存在正相关关系，当X 和Y 都大于0时，可以允许存在以下情况（ ）A ．X 按固定数额增加，Y 也大致按固定数额增加B ．X 按固定数额减少，Y 也大致按固定数额减少C ．当X 按固定数额增加时，Y 大致按固定比例增加D ．当X 按固定数额减少时，Y 大致按固定比例减少E ．当X 按固定数额减少时，Y 大致按固定比例增加12．判定系数2r 形式简单，内容丰富，其内容包括（ ）A ．它是线性相关系数的平方B ．它是自变量方差与因变量方差之比C ．它是Y 对X 作直线回归的斜率同X 对Y 作直线回归的斜率的乘积D ．它是剩余平方和占总离差平方和的比例E ．它是回归平方和占总离差平方和的比例13．在进行线性关系的显著性检验中，选取的统计量F= ()2-n Q U （ ） A ．F 服从第一自由度为1，第二自由度为n-2的F 分布B ．F 很大则认为X ，Y 线性关系不显著C ．F 很大则认为X ，Y 线性关系显著D ．对于给定的显著性水平α，查F 分布表得 λ=αF （1，n-2）且F λ> ，则线性关系显著E ．F=()()2122--n r r14．工人的工资（元）倚劳动生产率（千元）的回归方程为Y=10+70X ，这意味着（ ）A ．如果劳动生产率等于1000元，则工人工资为70元B ．如果劳动生产率每增加1000元，则工人工资平均提高70元C ．如果劳动生产率每增加1000元，则工人工资增加80元D ．如果劳动生产率等于1000元，则工人工资为80元E ．如果劳动生产率每下降1000元，则工人工资平均减少70元15．在回归分析中，就两个相关变量X 与Y 而言，变量Y 倚变量X 的回归和变量X 倚变量Y 的回归所得的两个回归方程是不同的，这种不同表现在（ ）A ．方程中参数估计的方法不同B ．方程中参数的数值不同C ．参数表示的实际意义不同D ．估计标准误的计算方法不同E ．估计标准误的数值不同16．估计标准误是反映（ ）A ．回归方程代表性大小的指标B ．估计值与实际值平均误差程度的指标C ．自变量与因变量离差程度的指标D ．因变量估计值的可靠程度的指标E ．回归方程实用价值大小的指标17.对于定类数据进行相关分析，可采用的方法有( )A 交互列表方法B 2χ检验方法C 品质相关系数D 等级相关系数E 复相关系数18.对于定量数据进行相关分析，可采用的方法有( )A 相关表和相关图B 简单相关系数C 复相关系数D 偏相关系数E 2χ检验方法19.列联表分析法是一套分析技术的总称，它包括（ ）A 交互列表分析技术B 2χ检验分析技术C 品质相关系数分析技术D 等级相关系数分析技术E 复相关系数分析技术20.分析定量数据相关关系时，可以采用的指标有( )A 简单相关系数B 复相关系数C 净相关系数D 品质相关系数E 等级相关系数三、填空1．现象之间的相关关系按相关的程度分有_______相关，_______相关，和_______相关；按相关的方向分有——相关和_______相关；按相关的形式分有_______相关和_______相关；按相关的影响因素分有_______相关和_______相关。
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、相关分析研究的是( A )A.变量之间关系的密切程度B.变量之间的因果关系C.变量之间严格的相互依存关系D.变量之间的线性关系2、相关关系是（ B ）A 、现象间客观存在的依存关系B 、现象间的一种非确定性的数量关系C 、现象间的一种确定性的数量关系D 、现象间存在的函数关系3、下列情形中称为正相关的是( A )A.随着一个变量的增加，另一个变量也增加B.随着一个变量的减少，另一个变量增加C. 随着一个变量的增加，另一个变量减少D.两个变量无关4、当自变量x 的值增加，因变量y 的值也随之增加，两变量之间存在着（ B ）A 、曲线相关B 、正相关C 、负相关D 、无相关5、相关系数r 的取值范围是( C )A.11<<-rB. 10≤≤rC. 11≤≤-rD.1>r6、当自变量x 的值增加，因变量y 的值也随之减少，两变量之间存在着（ C ）A 、曲线相关B 、正相关C 、负相关D 、无相关7、相关系数等于零表明两变量( C )A.是严格的函数关系B.不存在相关关系C. 不存在线性相关关系D. 存在曲线相关关系8、相关系数r 的取值范围是（ C ）A 、从0到1B 、从-1到0C 、从-1到1D 、无范围限制9、相关分析对资料的要求是( C )A.两变量均为随机的B.两变量均不是随机的C.自变量是随机的，因变量不是随机的D.自变量不是随机的，因变量是随机的10、相关分析与回归分析相比，对变量的性质要求是不同的，回归分析中要求（ A ）A 、自变量是给定的，因变量是随机的B 、两个变量都是随机的C 、两个变量都是非随机的D 、因变量是给定的，自变量是随机的11、回归方程bx a y+=ˆ 中的回归系数b 说明自变量变动一个单位时，因变量( B )A.变动b 个单位B. 平均变动b 个单位C. 变动a+b 个单位D. 变动a 个单位12、一般来说，当居民收入减少时，居民储蓄存款也会相应减少，二者之间的关系是（ B ）A 、负相关B 、正相关C 、零相关D 曲线相关13、回归系数与相关系数的符号是一致的，其符号均可判断现象( B )A.线性相关还是非线性相关B.正相关还是负相关C.完全相关还是不完全相关D.简单相关还是复相关14、配合回归方程比较合理的方法是（ D ）A 、移动平均法B 、半数平均法C 、散点法D 、最小平方法15、在相关分析中不能把两个变量区分为确定性的自变量和随机性的因变量，在回归分析中( B )A.也不能区分自变量和因变量B.必须区分自变量和因变量C.能区分，但不重要D.可以区分，也可以不区分16、价格愈低，商品需求量愈大，这两者之间的关系是（ D ）A 、复相关B 、不相关C 、正相关D 、负相关17、按最小平方法估计回归方程bx a y+=ˆ 中参数的实质是使( C ) A.∑=-0)(y y B. ∑=-0)(2x x C.∑=-最小值2)ˆ(y y D. ∑=-2)(x x 最小值18、判断现象之间相关关系密切程度的方法是（ C ）A 、作定性分析B 、制作相关图C 、计算相关系数D 、计算回归系数19、在线性相关条件下，自变量的标准差为2，因变量的标准差为5，而相关系数为0.8，其回归系数为( D )A.8B.12.5C.0.32D.2.020、已知某产品产量与生产成本有直线关系，在这条直线上，当产量为1000件时，其生产成本为50000元，其中不随产量变化的成本为12000元，则成本总额对产量的回归方程是（ A ）A 、Y=12000+38XB 、Y=50000+12000XC 、Y=38000+12XD 、Y=12000+50000X21、已知y x xy σσσ241==，则相关系数为( B )A.不能计算B.21C.22D. 4222、相关图又称（C ）A 、散布表B 、折线图C 、散点图D 、曲线图23、相关分析与回归分析的一个重要区别是（ A ）A 、前者研究变量之间的关系程度，后者研究变量间的变动关系，并用方程式表示B 、前者研究变量之间的变动关系，后者研究变量间的密切程度C 、两者都研究变量间的变动关系D 、两者都不研究变量间的变动关系24、当所有观测值都落在回归直线上，则这两个变量之间的相关系数为（ C ）A 、1B 、-1C 、+1或-1D 、大于-1，小于+125、一元线性回归方程y=a+bx 中，b 表示（ B ）A 、自变量x 每增加一个单位，因变量y 增加的数量B 、自变量x 每增加一个单位，因变量y 平均增加或减少的数量C 、自变量x 每减少一个单位，因变量y 减少的数量D 、自变量x 每减少一个单位，因变量y 增加的数量（二）多项选择题1、直线回归方程bx a y+=ˆ中，两个变量x 和y ( AD ) A.前一个是自变量 ，后一个是因变量B.两个变量都是随机变量C.两个都是给定的量D. 前一个是给定的量 ，后一个是随机变量E.前一个随机变量 ，后一个是给定的量2、相关分析（ AC ）A 、分析对象是相关关系B 、分析方法是配合回归方程C 、分析方法主要是绘制相关图和计算相关系数D 、分析目的是确定自变量和因变量E 、分析目的是判断现象之间相关的密切程度，并配合相应的回归方程以便进行推算和预测3、相关分析的特点有 ( AE )A. 两个变量是对等的关系B.它只反映自变量和因变量的关系C.可以计算出两个相关系数D.相关系数的符号都是正的E.相关的两个变量必须都是随机的4、下列现象中存在相关关系的有（ ABE ）A 、职工家庭收入不断增长，消费支出也相应增长B 、产量大幅度增加，单位成本相应下降C 、税率一定，纳税额随销售收入增加而增加D 、商品价格一定，销售额随销量增加而增加E 、农作物收获率随着耕作深度的加深而提高5、相关关系与函数关系的区别在于( AC )A.相关关系是变量间存在相互依存关系，而且函数关系是因果关系B. 相关关系的变量间是确定不变的，而函数关系值是变化的C.相关关系是模糊的，函数关系是确定的D.两种关系没有区别6、商品流通费用率与商品销售额之间的关系是（ ADE ）A 、相关关系B 、函数关系C 、正相关D 、负相关E 、单相关7、为了揭示变量x 与y 之间的相互关系，可运用( ACD )A. 相关表B. 回归方程C.相关系数D.散点图8、相关系数（ BCDE ）A 、是测定两个变量间有无相关关系的指标B 、是在线性相关条件下测定两个变量间相关关系密切程度的指标C 、也能表明变量之间相关的方向D 、其数值大小决定有无必要配合回归方程E 、与回归系数密切相关9、可以借助回归系数来确定( ABD )A.两变量之间的数量因果关系B.两变量之间的相关方向C.两变量之间的相关的密切程度D.揭示它与相关系数的数量关系，即y x br σσ=10、直线回归方程（ ABCDE ）A 、建立前提条件是现象之间具有较密切的直线相关关系B 、关键在于确定方程中的参数a 和bC 、表明两个相关变量间的数量变动关系D 、可用来根据自变量值推算因变量值，并可进行回归预测E 、回归系数b=0时，相关系数r=011、可用来判断现象相关方向的指标有( ABD )A.相关系数B.回归系数C.回归参数aD.协方差E.估计标准误差y S12、某种产品的单位成本y （元）与工人劳动生产率x （件/人）之间的回归直线方程Y=50-0.5X ，则（ BD ）A 、0.5为回归系数B 、50为回归直线的起点值C 、表明工人劳动生产率每增加1件/人，单位成本平均提高0.5元D 、表明工人劳动生产率每增加1件/人，单位成本平均下降0.5元E 、表明工人劳动生产率每减少1件/人，单位成本平均提高50元13、对于回归系数，下列说法中正确的有( ACDE )A.b 是回归直线的斜率B.b 的绝对值介于0-1之间C. b 接近于零表明自变量对因变量影响不大D.b 与相关系数具有以下关系：x y rb σσ=E.b 满足方程组⎪⎩⎪⎨⎧+=+=∑∑∑∑∑2x b x a xy x b na y14、相关关系的特点是（ AC ）A 、现象之间确实存在数量上的依存关系B 、现象之间不确定存在数量上的依存关系C 、现象之间的数量依存关系值是不确定的D 、现象之间的数量依存关系值是确定的E 、现象之间不存在数量上的依存关系15、回归方程可用于( ACDE )A.根据自变量预测因变量B.给定因变量推算自变量C.给定自变量推算因变量D.推算时间数列中缺失的数据E.用于控制因变量16、建立一元线性回归方程是为了（ AB ）A、说明变量之间的数量变动关系B、通过给定自变量数值来估计因变量的可能值C、确定两个变量间的相关程度D、用两个变量相互推算E、用给定的因变量数值推算自变量的可能值17、在直线回归方程中，两个变量x和y（）A、一个是自变量，一个是因变量B、一个是给定的变量，一个是随机变量C、两个都是随机变量D、两个都是给定的变量E、两个是相关的变量18、在直线回归方程中（ ACE ）A、在两个变量中须确定自变量和因变量B、回归系数只能取正值C、回归系数和相关系数的符号是一致的D、要求两个变量都是随机的E、要求因变量是随机的，而自变量是给定的19、现象间的相关关系按相关形式分为（ CD ）A、正相关B、负相关C、直线相关D、曲线相关E、不相关20、配合一元线性回归方程须具备下列前提条件（ ABCD ）A、现象间确实存在数量上的相互依存关系B、现象间的关系是直线关系，这种直线关系可用散点图来表示C、具备一组自变量与因变量的对应资料，且能明确哪个是自变量，哪个是因变量D、两个变量之间不是对等关系E、自变量是随机的，因变量是给定的值21、由直线回归方程y=a+bx所推算出来的y值（ AD ）A、是一组估计值B、是一组平均值C、是一个等差级数D、可能等于实际值E、与实际值的离差平方和等于0（三）是非题1、判断现象之间是否存在相关关系必须计算相关系数。
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第七章岭回归1.岭回归估计是在什么情况下提出的？答：当解释变量间出现严重的多重共线性时，用普通最小二乘法估计模型参数，往往参数估计方差太大，使普通最小二乘法的效果变得很不理想，为了解决这一问题，统计学家从模型和数据的角度考虑，采用回归诊断和自变量选择来克服多重共线性的影响，这时，岭回归作为一种新的回归方法被提出来了。
2.岭回归估计的定义及其统计思想是什么？答：一种改进最小二乘估计的方法叫做岭估计。
当自变量间存在多重共线性，∣X'X∣≈0时，我们设想给X'X加上一个正常数矩阵kI(k>0),那么X'X+kI 接近奇异的程度小得多，考虑到变量的量纲问题，先对数据作标准化，为了计算方便，标准化后的设计阵仍然用X表示，定义为()()1ˆ''X X I X yβκκ-=+，称为β的岭回归估计，其中k称为岭参数。
3.选择岭参数k有哪几种主要方法？答：选择岭参数的几种常用方法有1.岭迹法，2.方差扩大因子法，3.由残差平方和来确定k值。
4.用岭回归方法选择自变量应遵从哪些基本原则？答：用岭回归方法来选择变量应遵从的原则有：（1）在岭回归的计算中，我们假定设计矩阵X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是很小，但是不稳定，随着k的增加迅速趋于零。
像这样的岭回归系数不稳定,震动趋于零的自变量，我们也可以予以删除。
（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，去掉哪几个，这并无一般原则可循，这需根据去掉某个变量后重新进行岭回归分析的效果来确定。
5.对第5章习题9的数据，逐步回归的结果只保留了3个自变量x1，x2，x5，用y 对这3个自变量做岭回归分析。
答：依题意，对逐步回归法所保留的三个自变量做岭回归分析。
程序为：include'C:\Program Files\SPSSEVAL\Ridge regression.sps'.ridgereg dep=y/enter x1 x2 x5/start=0.0/stop=1/inc=0.01.计算结果为：可以看到，变量x1、x2迅速由负变正，x5迅速减小，在0.01-0.1之间各回归系数的岭估计基本稳定，重新做岭回归。
岭迹图如下：先取k=0.08：语法命令如下：include'C:\Program Files\SPSSEVAL\Ridge regression.sps'.ridgereg dep=y/enter x1 x2 x5/k=0.08.运行结果如下：得到回归方程为：123ˆ0.160.080.06738.84yx x x =+++再取k=0.01： 语法命令如下：include'C:\Program Files\SPSSEVAL\Ridge regression.sps'. ridgereg dep=y/enter x1 x2 x5 /k=0.01.运行结果：****** Ridge Regression with k = 0.01 ****** Mult R .9931857 RSquare .9864179 Adj RSqu .9840210SE 329.6916494ANOVA tabledf SS MSRegress 3.000 134201841 44733947Residual 17.000 1847841.9 108696.58F value Sig F411.5487845 .0000000--------------Variables in the Equation----------------B SE(B) Beta B/SE(B)x1 .0556780 .0615651 .0981355 .9043751x2 .0796395 .0218437 .3291293 3.6458814x5 .1014400 .0108941 .5621088 9.3114792Constant 753.3058478 121.7381256 .0000000 6.1879205回归方程为：y=753.3058-0.05568x1－0.0796x2＋0.1014x5从上表可看出，方程通过F检验，R检验，经查表，所有自变量均通过t检验，说明回归方程通过检验。
从经济意义上讲，x1（农业增加值）、x2（工业增加值）x5（社会消费总额）的增加应该对y（财政收入）有正方向的影响，岭回归方程中三个自变量的系数均为正值，与实际的经济意义相符。
比逐步回归法得到的方程有合理解释。
6.对习题3.12的问题，分别用普通最小二乘和岭回归建立GDP对第二产业增加值x2，和第三产业增加值x3的二元线性回归，解释所得到的回归系数？答：（1）普通最小二乘法：根据上表得到y 与x2，x3的线性回归方程为：yˆ=4352.859+1.438x2+0.679x3 上式中的回归系数得不到合理的解释. 3ˆβ的数值应该大于1，实际上，x 3的年增长幅度大于x 1和x 2的年增长幅度，因此合理的3ˆβ的数值应大于1。
这个问题产生的原因仍然是存在共线性， 所以采用岭回归来改进这个问题。
（2）岭回归法：程序为：include'C:\Program Files\SPSSEVAL\Ridge regression.sps'. ridgereg dep=GDP/enter x2 x3 /start=0.0/stop=0.5/inc=0.01.根据岭迹图（如下图）可知，)(ˆ2k β和)(ˆ3k β很不稳定，但其和大体上稳定，说明x2和x3存在多重共线性。
取k=0.1，SPSS 输出结果为：Mult R .998145， RSquare .996294 Adj RSqu .995677，SE 2364.837767ANOVA tabledf SS MSRegress 2.000 1.80E+010 9.02E+009Residual 12.000 67109492 5592457.7F value Sig F1613.140715 .000000--------------Variables in the Equation----------------B SE(B) Beta B/SE(B)x2 .907990 .021842 .489067 41.571133x3 1.393800 .035366 .463649 39.410560 Constant 6552.305986 1278.903452 .000000 5.1233787.一家大型商业银行有多家分行，近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的提高，为弄清楚不良贷款形成的原因，希望利用银行业务的有关数据做些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法，表7.5是该银行所属25家分行2002年的有关业务数据。
（1）计算y与其余四个变量的简单相关系数。
（2）建立不良贷款y对4个自变量的线性回归方程，所得的回归系数是否合理？（3）分析回归模型的共线性。
（4）采用后退法和逐步回归法选择变量，所得回归方程的回归系数是否合理，是否还存在共线性？（5）建立不良贷款y对4个自变量的岭回归。
（6）对第4步剔除变量后的回归方程再做岭回归。
（7）某研究人员希望做y对各项贷款余额，本年累计应收贷款.贷款项目个数这三个变量的回归，你认为这种做是否可行，如果可行应该如何做？R-SQUARE AND BETA COEFFICIENTS FOR ESTIMATED VALUES OF KK RSQ x1 x2 x3 x4______ ______ ________ ________ ________ ________.00000 .79760 .891313 .259817 .034471 -.324924.05000 .79088 .713636 .286611 .096624 -.233765 .10000 .78005 .609886 .295901 .126776 -.174056 .15000 .76940 .541193 .297596 .143378 -.131389 .20000 .75958 .491935 .295607 .153193 -.099233 .25000 .75062 .454603 .291740 .159210 -.074110 .30000 .74237 .425131 .286912 .162925 -.053962 .35000 .73472 .401123 .281619 .165160 -.037482 .40000 .72755 .381077 .276141 .166401 -.023792 .45000 .72077 .364000 .270641 .166949 -.012279 .50000 .71433 .349209 .265211 .167001 -.002497 .55000 .70816 .336222 .259906 .166692 .005882 .60000 .70223 .324683 .254757 .166113 .013112 .65000 .69649 .314330 .249777 .165331 .019387 .70000 .69093 .304959 .244973 .164397 .024860 .75000 .68552 .296414 .240345 .163346 .029654 .80000 .68024 .288571 .235891 .162207 .033870 .85000 .67508 .281331 .231605 .161000 .037587 .90000 .67003 .274614 .227480 .159743 .040874 .95000 .66508 .268353 .223510 .158448 .043787 1.0000 .66022 .262494 .219687 .157127 .046373Run MATRIX procedure:****** Ridge Regression with k = 0.4 ******Mult R .802353780RSquare .643771588Adj RSqu .611387187SE 2.249999551ANOVA tabledf SS MSRegress 2.000 201.275 100.638 Residual 22.000 111.375 5.062F value Sig F19.87906417 .00001172--------------Variables in the Equation----------------B SE(B) Beta B/SE(B)x1 .025805860 .003933689 .574462395 6.560218798 x4 .004531316 .007867533 .050434658 .575951348 Constant .357087614 .741566536 .000000000 .481531456------ END MATRIX -----Y对x1 x2 x3 做岭回归Run MATRIX procedure:****** Ridge Regression with k = 0.4 ******Mult R .850373821RSquare .723135635Adj RSqu .683583583SE 2.030268037ANOVA tabledf SS MSRegress 3.000 226.089 75.363Residual 21.000 86.562 4.122F value Sig F 18.28313822 .00000456--------------Variables in the Equation---------------- B SE(B) Beta B/SE(B)x1 .016739073 .003359156 .372627316 4.983118685 x2 .156806656 .047550034 .275213878 3.297719120 x3 .067110931 .032703990 .159221005 2.052071673 Constant -.819486727 .754456246 .000000000 -1.086195166------ END MATRIX -----由图及表可知，（1）y 与x1 x2 x3 x4 的相关系数分别为0.844,0.732,0.700,0.519.（2）y 对其余四个变量的线性回归方程为1234ˆy=-1.022+0.40x 0.1480.0150.029x x x ++- 由于4x 的系数为负，说明存在共线性，固所得的回归系数是不合理的。