管理统计学与SPSS160应用课件习题及答案08电子教案.docx
《管理统计学与SPSS160应用课件习题及答案08电子教案.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《管理统计学与SPSS160应用课件习题及答案08电子教案.docx（15页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
管理统计学与SPSS160应用课件习题及答案08电子教案
习题8
（1）随着公司的持续发展，常常有滑入无效率困境的危险，假定若干年后公司的销售开始滑坡，但公司还是不停地招聘新人，这种情况在某个10年中的数据会与下表给出的数据相似。
根据这些数据，以销售额为自变量，员工数为因变量画出散点图，并建立一个回归模型，通过员工的数量来预测销售额。
根据你的分析结果回答：
如果这个趋势继续下去，你对公司的管理层有何建议？
你认为管理层应该关注什么？
年序号
销售额（百万美元）
员工数
1
20.2
120
2
24.3
135
3
28.6
142
4
33.4
150
5
35.2
155
6
35.9
168
7
36.3
172
8
36.2
170
9
36.5
175
10
36.4
174
解：
得到的散点图如下图所示，由散点图看出两变量之间有明显的线性关系。
通过SPSS操作，得到如下所示结果，操作步骤略（与书中案例同）。
ModelSummary
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
1
.954a
.910
.899
6.04434
a.Predictors:
（Constant）,销售额
由上表中判定系数为0.954，可知自变量与因变量的关系非常密切。
ANOVAb
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
2958.627
1
2958.627
80.983
.000a
Residual
292.273
8
36.534
Total
3250.900
9
喜欢□一般□不喜欢□
十几年的学校教育让我们大学生掌握了足够的科学文化知识，深韵的文化底子为我们创业奠定了一定的基础。
特别是在大学期间，我们学到的不单单是书本知识，假期的打工经验也帮了大忙。
a.Predictors:
（Constant）,销售额
（一）上海的经济环境对饰品消费的影响
（一）对“漂亮女生”饰品店的分析
自制性手工艺品。
自制饰品其实很简单，工艺一点也不复杂。
近两年来，由于手机的普及，自制的手机挂坠特别受欢迎。
b.DependentVariable:
员工数
标题：
手工制作坊2004年3月18日
根据调查资料分析：
大学生的消费购买能力还是有限的，为此DIY手工艺品的消费不能高，这才有广阔的市场。
（三）DIY手工艺品的“自助化”
图1-3大学生偏爱的手工艺品种类分布
由上表中，统计量F=80.983，回归模型的Sig.值为0，说明该模型有显著的统计意义，自变量x与因变量y之间确有线性回归关系
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
B
Std.Error
Beta
1
（Constant）
56.689
11.211
5.057
.001
销售额
3.078
.342
.954
8.999
.000
a.DependentVariable:
员工数
由上表，常数项和销售额所对应的系数其t检验的Sig.值都为0，说明回归系数与0有显著差别，具有显著的统计学意义。
从表格中可以看出估计值及其检验结果，常数项，回归系数，回归系数检验统计量t=8.999。
所以得出例8-8的拟合结果为
建议请读者独立思考，这里不多做解答。
（2）某农场通过试验取得早稻收获了与春季降雨量和春季温度的数据如下：
收获量（公斤/公顷）y
降雨量（毫米）x1
温度（℃）x2
2250
25
6
3450
33
8
4500
45
10
6750
105
13
7200
110
14
7500
115
16
8250
120
17
①试确定早稻收获量对春季降雨量和春季温度的二元线性回归方程；
②解释回归系数的实际意义；
③根据你的判断，模型中是否存在多重共线性？
解：
①操作步骤（略）。
VariablesEntered/Removedb
Model
VariablesEntered
VariablesRemoved
Method
1
温度,降雨量a
.
Enter
a.Allrequestedvariablesentered.
b.DependentVariable:
收获量
ModelSummary
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
1
.996a
.991
.987
261.43103
a.Predictors:
（Constant）,温度,降雨量
ANOVAb
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
3.123E7
2
1.561E7
228.444
.000a
Residual
273384.743
4
68346.186
Total
3.150E7
6
a.Predictors:
（Constant）,温度,降雨量
b.DependentVariable:
收获量
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
B
Std.Error
Beta
1
（Constant）
-.591
505.004
-.001
.999
降雨量
22.386
9.601
.415
2.332
.080
温度
327.672
98.798
.590
3.317
.029
a.DependentVariable:
收获量
由上表可得：
y=－0.591+22.386x1+327.672x2，但由上表中的Sig.值可知，两个自变量与因变量的线性关系并不是十分显著，可知，可能会有其他的因素影响收获量的取值，如施肥量等。
②
降雨量的回归系数的意义：
当降雨量增加1毫米时，收获量将增加22.386公斤。
温度的回归系数的意义：
当温度增加1℃时，收获量将增加327.672公斤。
③
CollinearityDiagnosticsa
Model
Dimension
Eigenvalue
ConditionIndex
VarianceProportions
（Constant）
降雨量
温度
1
1
2.888
1.000
.00
.00
.00
2
.108
5.182
.21
.05
.00
3
.004
26.791
.78
.95
1.00
a.DependentVariable:
收获量
由上表的共线性分析结果得知，两个因变量之间不存在共线性问题。
（2）下面是随机抽取的15家大型商场销售的同类产品的有关数据：
企业编号
销售价格（元）y
购进价格（元）x1
销售费用（元）x2
1
1238
966
223
2
1266
894
257
3
1200
440
387
4
1193
664
310
5
1106
791
339
6
1303
852
283
7
1313
804
302
8
1144
905
241
9
1286
771
304
10
1084
511
326
11
1120
505
339
12
1156
851
235
13
1083
659
276
14
1263
490
390
15
1246
696
316
①计算y与x1，y与x2直接的相关系数，是否有证据表明销售价格与购进价格、销售价格与销售费用之间存在线性关系？
②根据上述结果，你认为用购进价格和销售费用来预测销售价格是否有效？
解：
①操作步骤（略）
Correlations
x1
x2
y
PearsonCorrelation
.309
-.025
Sig.（2-tailed）
.263
.929
N
15
15
由上表可知，y与x1的相关系数为0.309，y与x2的相关系数为－0.025。
由以上两个散点图可知，销售价格与购进价格、销售价格与销售费用之间不存在明显的线性关系。
②
VariablesEntered/Removedb
Model
VariablesEntered
VariablesRemoved
Method
1
销售费用,购进价格a
.
Enter
a.Allrequestedvariablesentered.
b.DependentVariable:
销售价格
ModelSummary
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
1
.558a
.312
.197
71.91589
a.Predictors:
（Constant）,销售费用,购进价格
ANOVAb
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
28098.190
2
14049.095
2.716
.106a
Residual
62062.744
12
5171.895
Total
90160.933
14
a.Predictors:
（Constant）,销售费用,购进价格
b.DependentVariable:
销售价格
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
CollinearityStatistics
B
Std.Error
Beta
Tolerance
VIF
1
（Constant）
400.590
367.270
1.091
.297
购进价格
.512
.220
1.083
2.328
.038
.265
3.768
销售费用
1.427
.735
.903
1.941
.076
.265
3.768
a.DependentVariable:
销售价格
由上表可知，购进价格与销售费用对销售价格的线性关系不是十分显著，可能还存在
升级会员 