回归分析练习题及参考答案

1 下面是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：

地区人均GDP/元人均消费水平/元

北京辽宁上海江西河南贵州陕西 22460

11226

34547

4851

5444

2662

4549

7326

4490

11546

2396

2208

1608

2035

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着性(0.05

α=)。

(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：734.6930.309

y x

=+

回归系数的含义：人均GDP没增加1元，人均消费增加元。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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显着性B标准误Beta

1（常量）

人均GDP（元）

a. 因变量: 人均消费水平（元）%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%（4）

模型汇总

模型R R 方调整 R 方标准估计的误

差

1.998a.996.996

a. 预测变量: (常量), 人均GDP。

人均GDP对人均消费的影响达到%。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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模型摘要

模型R R 方调整的 R 方估计的标准差

1.998(a)

a. 预测变量:(常量), 人均GDP（元）。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

（5）F 检验：

Anova b

模型 平方和

df

均方

F

Sig. 1

回归 .680

1 .680

.000a

残差 5

总计

.714

6

a. 预测变量: (常量), 人均GDP 。

b. 因变量: 人均消费水平

回归系数的检验：t 检验

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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系数(a)

模型 非标准化系数

标准化系数 t

显着性

B

标准误

Beta 1

（常量） 人均GDP （元）

a. 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)。

（7）

人均GDP 为5000元时，人均消费水平95％的置信区间为[，]，预测区间为[，]。

2 从n =20的样本中得到的有关回归结果是：SSR （回归平方和）=60，SSE （误差平方和）=40。要检验x 与y 之间的线性关系是否显着，即检验假设：01:0H β=。 (1)线性关系检验的统计量F 值是多少 (2)给定显着性水平0.05α=，F α是多少 (3)是拒绝原假设还是不拒绝原假设

(4)假定x 与y 之间是负相关，计算相关系数r 。

(5)检验x 与y 之间的线性关系是否显着

解：（1）SSR 的自由度为k=1；SSE 的自由度为n-k-1=18；

因此：F=1SSR k SSE

n k --=60

14018

=27

（2）()1,18F α=()0.051,18F = （3）拒绝原假设，线性关系显着。 （4）

=，由于是负相关，因此r=

（5）从F 检验看线性关系显着。

3 随机抽取7家超市，得到其广告费支出和销售额数据如下：

求：

(1)用广告费支出作自变量x ，销售额作因变量y ，求出估计的回归方程。 (2)检验广告费支出与销售额之间的线性关系是否显着(0.05α=)。 (3)绘制关于x 的残差图，你觉得关于误差项ε的假定被满足了吗 (4)你是选用这个模型，还是另寻找一个更好的模型 解：（1）

系数(a)

模型 非标准化系数

标准化系数 t

显着性

B

标准误

Beta 1

（常量）

广告费支出（万元）

a. 因变量: 销售额（万元）

（2）回归直线的F 检验：

ANOVA(b)

模型 平方和

df

均方

F

显着性 1

回归 1 .021(a)

残差 5 合计

1,

6