最新回归分析练习题及参考答案.docx
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最新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著性（
）。
（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：
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
相关性
B
标准误差
试用版
零阶
偏
部分
1
（常量）
734.693
139.540
5.265
.003
人均GDP
.309
.008
.998
36.492
.000
.998
.998
.998
a.因变量:
人均消费水平
有很强的线性关系。
（3）回归方程：
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
相关性
B
标准误差
试用版
零阶
偏
部分
1
（常量）
734.693
139.540
5.265
.003
人均GDP
.309
.008
.998
36.492
.000
.998
.998
.998
a.因变量:
人均消费水平
回归系数的含义：
人均GDP没增加1元，人均消费增加0.309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
显著性
B
标准误
Beta
1
（常量）
734.693
139.540
5.265
0.003
人均GDP（元）
0.309
0.008
0.998
36.492
0.000
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
247.303
a.预测变量:
（常量）,人均GDP。
人均GDP对人均消费的影响达到99.6%。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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。
模型摘要
模型
R
R方
调整的R方
估计的标准差
1
.998（a）
0.996
0.996
247.303
a.预测变量:
（常量）,人均GDP（元）。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
（5）F检验：
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
81444968.680
1
81444968.680
1331.692
.000a
残差
305795.034
5
61159.007
总计
81750763.714
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
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
相关性
B
标准误差
试用版
零阶
偏
部分
1
（常量）
734.693
139.540
5.265
.003
人均GDP
.309
.008
.998
36.492
.000
.998
.998
.998
a.因变量:
人均消费水平
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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
显著性
B
标准误
Beta
1
（常量）
734.693
139.540
5.265
0.003
人均GDP（元）
0.309
0.008
Ｂｅａｄｗｒｋｓ公司还组织各国的“芝自制饰品店”定期进行作品交流，体现东方女性聪慧的作品曾在其他国家大受欢迎；同样，自各国作品也曾无数次启发过中国姑娘们的灵感，这里更是创作的源泉。
0.998
“漂亮女生”号称全国连锁店，相信他们有统一的进货渠道。
店内到处贴着“10元以下任选”，价格便宜到令人心动。
但是转念一想，发夹2.8元，发圈4.8元，皮夹子9.8元，好像和平日讨价还价杀来的心理价位也差不多，只不过把一只20元的发夹还到5元实在辛苦，现在明码标价倒也省心省力。
36.492
0.000
a.因变量:
人均消费水平（元）
“碧芝”最吸引人的是那些小巧的珠子、亮片等，都是平日里不常见的。
店长梁小姐介绍，店内的饰珠有威尼斯印第安的玻璃珠、秘鲁的陶珠、奥利的施华洛世奇水晶、法国的仿金片、日本的梦幻珠等，五彩缤纷，流光异彩。
按照饰珠的质地可分为玻璃、骨质、角质、陶制、水晶、仿金、木制等种类，其造型更是千姿百态：
珠型、圆柱型、动物造型、多边形、图腾形象等，美不胜收。
全部都是进口的，从几毛钱一个到几十元一个的珠子，做一个成品饰物大约需要几十元，当然，还要决定于你的心意。
“碧芝”提倡自己制作：
端个特制的盘子到柜台前，按自己的构思选取喜爱的饰珠和配件，再把它们串成成品。
这里的饰珠和配件的价格随质地而各有同，所用的线绳价格从几元到一二十元不等，如果让店员帮忙串制，还要收取１０％～２０％的手工费。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
（6）
动漫书籍□化妆品□其他□某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平为
2、消费者分析
（元）。
（7）
（三）大学生购买消费DIY手工艺品的特点分析人均GDP为5000元时，人均消费水平95％的置信区间为[1990.74915，2565.46399]，预测区间为[1580.46315，2975.74999]。
4、宏观营销环境分析
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著，即检验假设：
。
（1）线性关系检验的统计量F值是多少?
（2）给定显著性水平
，
是多少?
成功秘诀：
好市口＋个性经营（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。
ｂｅａｄｏｒｋｓ公司成功地创造了这样一种气氛：
商店和顾客不再是单纯的买卖关系，营业员只是起着参谋的作用，顾客成为商品或者说是作品的作参与者，营业员和顾客互相交流切磋，成为一个共同的创作体（5）检验x与y之间的线性关系是否显著?
综上所述，DIY手工艺品市场致所以受到认可、欢迎的原因就在于此。
我们认为：
这一市场的消费需求的容量是极大的，具有很大的发展潜力，我们的这一创业项目具有成功的前提。
解：
（1）SSR的自由度为k=1；SSE的自由度为n-k-1=18；
因此：
F=
=
=27
（2）
=
=4.41
（3）拒绝原假设，线性关系显著。
（4）r=
=
=0.7746，由于是负相关，因此r=-0.7746
（5）从F检验看线性关系显著。
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：
超市
广告费支出/万元
销售额/万元
A
B
C
D
E
F
G
l
2
4
6
10
14
20
19
32
44
40
52
53
54
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著（
）。
（3）绘制关于x的残差图，你觉得关于误差项
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
显著性
B
标准误
Beta
1
（常量）
29.399
4.807
6.116
0.002
广告费支出（万元）
1.547
0.463
0.831
3.339
0.021
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
显著性
1
回归
691.723
1
691.723
11.147
.021（a）
残差
310.277
5
62.055
合计
1,002.000
6
a.预测变量:
（常量）,广告费支出（万元）。
b.因变量:
销售额（万元）
显著。
回归系数的t检验：
系数（a）
模型
非标准化系数
标准化系数
t
显著性
B
标准误
Beta
1
（常量）
29.399
4.807
6.116
0.002
广告费支出（万元）
1.547
0.463
0.831
3.339
0.021
a.因变量:
销售额（万元）
显著。
（3）未标准化残差图：
__
标准化残差图：
学生氏标准化残差图：
看到残差不全相等。
（4）应考虑其他模型。
可考虑对数曲线模型：
y=b0+b1ln（x）=22.471+11.576ln（x）。
4根据下面SPSS输出的回归结果，说明模型中涉及多少个自变量?
多少个观察值？
写出回归方程，并根据F，se，R2及调整的
的值对模型进行讨论。
模型汇总b
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误差
1
0.842407
0.709650
0.630463
109.429596
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
321946.8018
3
107315.6006
8.961759
0.002724
残差
131723.1982
11
11974.84
总计
453670
14
系数a
模型
非标准化系数
t
Sig.
B
标准误差
1
（常量）
657.0534
167.459539
3.923655
0.002378
VAR00002
VAR00003
VAR00004
5.710311
-0.416917
-3.471481
1.791836
0.322193
1.442935
3.186849
-1.293998
-2.405847
0.008655
0.222174
0.034870
解：
自变量3个，观察值15个。
回归方程：
=657.0534+5.710311X1-0.416917X2-3.471481X3
拟合优度：
判定系数R2=0.70965，调整的
=0.630463，说明三个自变量对因变量的影响的比例占到63%。
估计的标准误差
=109.429596，说明随即变动程度为109.429596
回归方程的检验：
F检验的P=0.002724，在显著性为5%的情况下，整个回归方程线性关系显著。
回归系数的检验：
的t检验的P=0.008655，在显著性为5%的情况下，y与X1线性关系显著。
的t检验的P=0.222174，在显著性为5%的情况下，y与X2线性关系不显著。
的t检验的P=0.034870，在显著性为5%的情况下，y与X3线性关系显著。
因此，可以考虑采用逐步回归去除X2，从新构建线性回归模型。
5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（单位：
元）。
企业编号
销售价格y
购进价格x1
销售费用x2
l
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
l238
l266
l200
1193
1106
1303
1313
1144
1286
l084
l120
1156
1083
1263
1246
966
894
440
664
791
852
804
905
77l
511
505
85l
659
490
696
223
257
387
310
339
283
302
214
304
326
339
235
276
390
316
求：
（1）计算y与x1、y与x2之间的相关系数，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用?
（3）求回归方程，并检验模型的线性关系是否显著（
）。
（4）解释判定系数R2，所得结论与问题
（2）中是否一致?
（5）计算x1与x2之间的相关系数，所得结果意味着什么?
（6）模型中是否存在多重共线性?
你对模型有何建议?
解：
（1）y与x1的相关系数=0.309，y与x2之间的相关系数=0.0012。
对相关性进行检验：
相关性
销售价格
购进价格
销售费用
销售价格
Pearson相关性
1
0.309
0.001
显著性（双侧）
0.263
0.997
N
15
15
15
购进价格
Pearson相关性
0.309
1
-.853（**）
显著性（双侧）
0.263
0.000
N
15
15
15
销售费用
Pearson相关性
0.001
-.853（**）
1
显著性（双侧）
0.997
0.000
N
15
15
15
**.在.01水平（双侧）上显著相关。
可以看到，两个相关系数的P值都比较的，总体上线性关系也不现状，因此没有明显的线性相关关系。
（2）意义不大。
（3）
回归统计
MultipleR
0.593684
RSquare
0.35246
AdjustedRSquare
0.244537
标准误差
69.75121
观测值
15
方差分析
df
SS
MS
F
SignificanceF
回归分析
2
31778.1539
15889.08
3.265842
0.073722
残差
12
58382.7794
4865.232
总计
14
90160.9333
Coefficients
标准误差
tStat
P-value
Lower95%
Upper95%
下限95.0%
上限95.0%
（常量）
375.6018
339.410562
1.10663
0.290145
-363.91
1115.114
-363.91
1115.114
购进价格x1
0.537841
0.21044674
2.555711
0.0252
0.079317
0.996365
0.079317
0.996365
销售费用x2
1.457194
0.66770659
2.182386
0.049681
0.002386
2.912001
0.002386
2.912001
从检验结果看，整个方程在5%下，不显著；而回归系数在5%下，均显著，说明回归方程没有多大意义，并且自变量间存在线性相关关系。
（4）从R2看，调整后的R2=24.4%，说明自变量对因变量影响不大，反映情况基本一致。
（5）方程不显著，而回归系数显著，说明可能存在多重共线性。
（6）存在多重共线性，模型不适宜采用线性模型。
6一家电器销售公司的管理人员认为，每月的销售额是广告费用的函数，并想通过广告费用对月销售额作出估计。
下面是近8个月的销售额与广告费用数据：
月销售收入y/万元
电视广告费用x1/万元
报纸广告费用x2/万元
96
90
95
92
95
94
94
94
5.0
2.0
4.0
2.5
3.0
3.5
2.5
3.0
1.5
2.0
1.5
2.5
3.3
2.3
4.2
2.5
求：
（1）用电视广告费用作自变量，月销售额作因变量，建立估计的回归方程。
（2）用电视广告费用和报纸广告费用作自变量，月销售额作因变量，建立估计的回归方程。
（3）上述
（1）和
（2）所建立的估计方程，电视广告费用的系数是否相同?
对其回归系数分别进行解释。
（4）根据问题
（2）所建立的估计方程，在销售收入的总变差中，被估计的回归方程所解释的比例是多少?
（5）根据问题
（2）所建立的估计方程，检验回归系数是否显著（
）。
解：
（1）回归方程为：
（2）回归方程为：
（3）不相同，
（1）中表明电视广告费用增加1万元，月销售额增加1.6万元；
（2）中表明，在报纸广告费用不变的情况下，电视广告费用增加1万元，月销售额增加2.29万元。
（4）判定系数R2=0.919，调整的
=0.8866，比例为88.66%。
（5）回归系数的显著性检验：
Coefficients
标准误差
tStat
P-value
Lower95%
Upper95%
下限95.0%
上限95.0%
Intercept
83.23009
1.573869
52.88248
4.57E-08
79.18433
87.27585
79.18433
87.27585
电视广告费用工：
x1（万元）
2.290184
0.304065
7.531899
0.000653
1.508561
3.071806
1.508561
3.071806
报纸广告费用x2（万元）
1.300989
0.320702
4.056697
0.009761
0.476599
2.125379
0.476599
2.125379
假设：
H0：
=0H1：
≠0
t=
=
=7.53
=2.57，
>
，认为y与x1线性关系显著。
（3）回归系数的显著性检验：
假设：
H0：
=0H1：
≠0
t=
=
=4.05
=2.57，
>
，认为y与x2线性关系显著。
7某农场通过试验取得早稻收获量与春季降雨量和春季温度的数据如下：
收获量y（kg／hm2）
降雨量x1（mm）
温度x2（℃）
2250
3450
4500
6750
7200
7500
8250
25
33
45
105
110
115
120
6
8
10
13
14
16
17
求：
（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）回归方程为：
（2）在温度不变的情况下，降雨量每增加1mm，收获量增加22.386kg／hm2，在降雨量不变的情况下，降雨量每增加1度，收获量增加327.672kg／hm2。
（3）
与
的相关系数
=0.965，存在多重共线性。
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