最新《应用回归分析》课后题答案Word下载.docx

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而数据的整理不仅要把一些变量数据进行折算差分甚至把数据对数化，标准化等有时还需注意剔除个别特别大或特别小的“野值”。

1.7构造回归理论模型的基本依据是什么？

选择模型的数学形式的主要依据是经济行为理论，根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，并将由散点图显示的变量间的函数关系作为理论模型的数学形式。

对同一问题我们可以采用不同的形式进行计算机模拟，对不同的模拟结果，选择较好的一个作为理论模型。

1.8为什么要对回归模型进行检验？

我们建立回归模型的目的是为了应用它来研究经济问题，但如果马上就用这个模型去预测，控制，分析，显然是不够慎重的，所以我们必须通过检验才能确定这个模型是否真正揭示了被解释变量和解释变量之间的关系。

1.9回归模型有那几个方面的应用？

回归模型的应用方面主要有：

经济变量的因素分析和进行经济预测。

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？

在回归模型的运用中，我们还强调定性分析和定量分析相结合。

这是因为数理统计方法只是从事物外在的数量表面上去研究问题，不涉及事物质的规定性，单纯的表面上的数量关系是否反映事物的本质？

这本质究竟如何？

必须依靠专门的学科研究才能下定论，所以，在经济问题的研究中，我们不能仅凭样本数据估计的结果就不加分析地说长道短，必须把参数估计的结果和具体经济问题以及现实情况紧密结合，这样才能保证回归模型在经济问题研究中的正确应用。

第二章一元线性回归

2.14解答：

（1）散点图为：

（2）x与y之间大致呈线性关系。

（3）设回归方程为

（4）

（5）由于

服从自由度为n-2的t分布。

因而

也即：

可得

即为：

（2.49，11.5）

服从自由度为n-2的t分布。

即

（6）x与y的决定系数

（7）

ANOVA

平方和

均方

显著性

组间

（组合）

9.000

4.500

.100

线性项

加权的

8.167

16.333

.056

偏差

.833

1.667

.326

组内

1.000

.500

总数

10.000

由于

拒绝

说明回归方程显著，x与y有显著的线性关系。

（8）

其中

接受原假设

认为

显著不为0，因变量y对自变量x的一元线性回归成立。

（9）相关系数

小于表中

的相应值同时大于表中

的相应值，

x与y有显著的线性关系.

（10）

序号

-3

-7

残差图为：

从图上看，残差是围绕e=0随机波动，从而模型的基本假定是满足的。

（11）当广告费

=4.2万元时，销售收入

，即（17.1，39.7）

2.15解答：

（1）散点图为：

（2）x与y之间大致呈线性关系。

（3）设回归方程为

（4）

=0.2305

0.4801

（5）由于

（0.0028，0.0044）

（6）x与y的决定系数

=0.908

（7）

1231497.500

175928.214

5.302

.168

1168713.036

35.222

.027

62784.464

10464.077

.315

.885

66362.500

33181.250

1297860.000

（8）

（9）相关系数

（10）

825

3．5

3.0768

0.4232

215

0.8808

0.1192

1070

3.9588

0.0412

550

2.0868

-0.0868

480

1.8348

-0.8348

920

3.4188

-0.4188

1350

4.5

4.9688

-0.4668

325

1.5

1.2768

0.2232

670

2.5188

0.4812

1215

4.4808

0.5192

（11）

（12）

即为（2.7，4.7）

近似置信区间为：

，即（2.74，4.66）

（13）可得置信水平为

为

，即为（3.33，4.07）.

2.16

（1）散点图为：

可以用直线回归描述y与x之间的关系.

（2）回归方程为:

（3）

从图上可看出，检验误差项服从正态分布。

第三章多元线性回归

3.11解：

（1）用SPSS算出y，x1，x2,x3相关系数矩阵：