複迴歸分析與相關分析ok

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1、第15章複迴歸分析與相關分析A.一般練習題15.1下表為利用22個樣本對迴歸模型之EXCEL估計結果，試回答下列問題：迴歸統計R的倍數0.694921R平方0.482916調整的R平方0.431207標準誤6.505848觀察值個數23ANOVA　自由度SSMSF顯著值迴歸2790.5838395.29199.33920.0014殘差20846.521342.3261總和221637.1051　　　　係數標準誤t統計P-值下限95%上限95%截距82.9401329.831052.780330.0115520.71368145.166

2、58X-1.996741.15013-1.736100.09793-4.395860.40239Z0.000350.000093.853820.000990.000160.00054試問、和的樣本估計值為何？迴歸方程式的估計式為何？試求SSE、MSE和。分別檢定是否為0()？是否大於2()？是否大於0()？建立的95%信賴區間。解、和。迴歸方程式的估計式為、和。或，故不為0。同理，或，故為0。或，故不為0。的95%信賴區間為：15.2某人建立一個迴歸模型進行實証研究，該迴歸模型如下：已知樣本數為30，且，，試回答一列問題：是否可以從和

3、判斷該迴歸模型的解釋能力？請說明理由。此一迴歸模型是否能用來預測？並檢定和。（）解可以。很接近1，表示該迴歸模型的解釋能力很強。但因為不知道的單位為何，故無法從判斷迴歸模型的解釋能力。可以。因為本題的檢定量為，查表得臨界值。因為檢定量97.92大於臨界值2.76，因此在顯著水準下，拒絕。此即表示，該迴歸模型可接受。15.3在複迴歸模型中，當我們使用檢定統計量去檢定和時，得到檢定結果為拒絕，即不全為0，試問：此一檢定結果是否表示該迴歸模型具有最佳的解釋能力？此一檢定結果是否表示所有的自變數（X）對於依變數（Ｙ）均具有重要的解釋能力？根據

4、此一檢定結果，請說明你認為最適當的結論。解否。不一定為最佳。否。由檢定結果僅可得知該迴歸模型包括了部份重要的解釋變數，但同時也可能有部分重要的解釋變數並未在該模型之中。由檢定結果可知，至少有一個解釋變數對於該模型具解釋能力。15.4為探討台灣的道德教育，黃碩斌（2004）在”台灣道德教育問題分析－以體罰作為分析指標“中，以學校體罰經驗（）作為指標（依變數），並利用家庭體罰經驗（）、補習與課輔經驗（）和國小成績好壞（）作為控制變數，得到部分估計結果如下：，，在下，回答下列問題：請說明的係數之涵義為何？並檢定和。請說明的係數之涵義為何？並

5、檢定和。請說明的係數之涵義為何？並檢定和。請檢定和，並明其涵義。解的係數表示：當補習與課輔經驗和國小成績好壞固定時，家庭體罰經驗增加一單位，學校體罰經驗增加的單位數，兩者呈正向關係。此外，因為檢定量為，因此在顯著水準下，拒絕。的係數表示：當家庭體罰經驗和國小成績好壞固定時，補習與課輔經驗增加一單位，學校體罰經驗增加的單位數，兩者呈正向關係。此外，因為檢定量為，因此在顯著水準下，拒絕。的係數表示：當家庭體罰經驗和補習與課輔經驗固定時，國小成績好壞增加一單位，學校體罰經驗減少的單位數，兩者呈負向關係。此外，因為檢定量為，因此在顯著水準下，

6、拒絕。因為本題的檢定量為，查表得臨界值。因為檢定量140.301大於臨界值2.60，因此在顯著水準下，拒絕。此即表示，該迴歸模型可接受。15.5由15組（）數據計算迴歸模型之變異數分析表，得結果如下：變異來源平方和自由度平均平方和F迴歸10.429隨機總和27.026完成上列之變異數分析表。檢定與是否同時為0()？求與。求的99％信賴區間。解變異來源平方和自由度平均平方和F迴歸20.858210.42920.29隨機6.168120.514總和27.02614，。因，故知與不同為0。，的99％信賴區間15.6一公司欲知各經銷站每月所賣

7、出的電視機數()與業務員人數()、廣告費(十萬元)()之間的關係，觀察得下列之資料：1232552433467677576530384438505233504540試用最小平方法求對與的迴歸方程式。分別檢定是否為0()？是否大於2()？是否大於0()？求與。檢定，不為真()。解，，，，，，，，。迴歸方程式之估計式：檢定：，，不為0。檢定：，，大於2。檢定：，，大於0。由課本公式(15.17)與(15.18)得檢定結果在下，拒絕。15.7以下是十個民營銀行的總資產、稅前純益、有形資產比率的資料：稅前純益()總資產()有形資產()﹪270

8、0791.85.921261556.35.6968518.05.47251137.03.57748111.15.1419556.46,876835.65.53試利用OLS求對與的迴歸方程式。求判定係數與調整的判定係數。檢