《数据分析试题》word版

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1、上海第二工业大学(试卷编号:)2011~2012学年第二学期数据分析期末考试卷A卷姓名:王赞学号:094860117班级:09计算A1题号一二三得分一、某医院管理工作者希望了解病人对医院工作的满意程度和病人的年龄、病情的严重程度和忧虑程度之间的关系,他们随机选取了23位病人,得到下表所列数据:(本题40分,每小题5分)1234567891011125036404128494245522929435146484443545048625048532.32.32.21.81.82.92.22.42.92.12.42.

2、44857668989364654267789671314151617181920212223383453363329335529444355515449564649515258502.22.32.22.02.51.92.12.42.32.92.34751576679886049775260(1)拟合关于的线性回归模型,写出回归方程;根据所得的回归模型中回归系数给出初步的分析结果;Anovab模型平方和df均方FSig.1回归4472.72531490.90812.072.000a残差2346.57919123

3、.504总计6819.30422a.预测变量:(常量),Xi3,Xi1,XI2。b.因变量:Yi表一系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)177.44527.8396.374.000Xi1-1.069.326-.514-3.284.004XI2-.839.887-.212-.947.356Xi3-13.19313.221-.228-.998.331a.因变量:Yi表二由方差分析看出:F统计量的值为12.072,根据p值检验法知F检验的p值显然小于0.0001,因此拒绝原假设,接受对立

4、假设,即因变量与3个自变量之间具有高度显著的线性回归关系。由表二可以看出,如果显著水平为0.05,而t检验的3个p值分别为0.004、0356、0.331显然小于显著水平,因此拒绝原假设,接受对立假设,则说明因变量和XI1存在着高度显著的线性回归关系,与XI2、XI3没有显著的线性关系。并且得到回归方程为:Yi=177.455-1.069Xi1。其意义是在Xi1每增加一个单位,则减少1.069个单位。(2)、设误差项独立同分布于,在=0.01水平上检验回归关系的显著性;(写出原假设、对立假设和检验统计量)解:由

5、表1可以看出SSR为4472.725,SSE为2346.579,SST为6619.304;设y与X1,X2,X3的观测值之间满足关系(i=1,2……18)其中(i=1,2……18)相互独立,均服从正态分布N(0,),利用SPSS可得到下列分析结果。由此表可知,的估计值2=MSE=123.504,MSR=1490.908检验假设:H0:H1:至少有一个非零的,统计量F==12.072检验值P从表看几乎接近于零<=0.01,则拒绝H0,此结果表明Y与X1,X2,X3之间存在高度显著的线性回归关系。(3)、在=0.0

6、5时,检验各自变量对的影响的显著性;(写出原假设、对立假设和检验统计量);解:假设检验为:,检验统计量t检验的3个p值分别为0.004、0.356、0.331,显然XI1小于显著水平0.05,因此拒绝原假设,接受对立假设,则说明因变量只和XI1之间都存在着高度显著的线性回归关系。(4)、根据(2)(3)的结果解释由(1)所得到的模型是否合理?为什么?合理,有表一的结果可知,三个变量总体和Y具有高度的线性关系,但是有表二可知对每一个变量分析时只有XI1和Y具有高度现象关系。(5)用逐步回归法来选择最优回归方程,取

7、;系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B的95.0%置信区间B标准误差试用版下限上限1(常量)121.99412.6189.668.00095.753148.235Xi1-1.510.312-.726-4.843.000-2.159-.8622(常量)157.52718.1828.664.000119.599195.454Xi1-1.111.322-.534-3.453.003-1.782-.440Xi3-22.3688.970-.386-2.493.022-41.080-3.656a.因变量:Yi表三已排

8、除的变量c模型BetaIntSig.偏相关共线性统计量容差1XI2-.375a-2.467.023-.483.782Xi3-.386a-2.493.022-.487.7522XI2-.212b-.947.356-.212.362a.模型中的预测变量:(常量),Xi1。b.模型中的预测变量:(常量),Xi1,Xi3。c.因变量:Yi表四解:根据表三和表四结果知道最终的选取的结果是只有XI

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