回归分析、时间序列及统计指数

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1、回归分析、时间序列及统计指数练习题（请每位同学在将第1-10题中根据自己的学号选择题目，学号为奇数的选择奇数题号题，学号为偶数的选择偶数题号题，前面1-2题所有的原始数据（包括自变量和因变量）加上自己班号和学号的最后两位数字作为自己的分析数据，后面3-10只需在因变量上加上自己学号的最后两位数字作为自己的分析数据，下课前请上交每人所作的的内容（每人一份，命名为各自的学号和姓名））1.一家物流公司的管理人员想研究货物的运输距离和运输时间的关系，为此，他抽出了公司中最近10个卡车运货记录的随机样本，得到运送距离（单位：km）

2、和运送时间（单位：天）的数据见Book8.5。（1）绘制运送距离和运送时间的散点图，判断二者之间的关系形态。（2）计算线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。（3）利用最小二乘法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）如果运送距离为2000km，预测运送时间。运送距离x运送时间y8253.521511070455024801920313504.53251.567031215516答：（1）呈线性相关的关系形态（2）线性相关系数R=　列1

3、列2列11列20.9489431（3）y=0.0036x+202.39R=0.9005（4）系数为R=0.948943.实际意义：在运送距离取值的变差中，有94.8943%的误差可以由运送距离与运送时间之间的线性关系来解释。16（5）SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.948943RSquare0.900492AdjustedRSquare0.888054标准误差0.480023观测值10方差分析　dfSSMSFSignificanceF回归分析116.6816216.6816272.395852.7

4、9E-05残差81.8433790.230422总计918.525　　　　Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept0.1181290.3551480.332620.74797-0.700840.937101-0.700840.937101XVariable10.0035850.0004218.5085752.79E-050.0026130.0045570.0026130.004557（6）y=0.0036x+202.39当x=2

5、000kmy=0.0036*2000+202.39=209.59(天)3.下表是1981年～2000年我国油菜籽单位面积产量数据（单位：kg/hm2）。年份单位面积产量年份单位面积产量1981145119911215198213721992128119831168199313091984123219941296198512451995141619861200199613671987126019971479198810201998127219891095199914691990126020001519（1）绘制时间序列图描

6、述其形态。（2）用5期移动平均法预测2001年的单位面积产量。（3）采用指数平滑法，分别用平滑系数和预测2001年的单位面积产量，分析预测误差，说明用哪一个平滑系数预测更合适？答：（1）16（2）（3）0.3时，14511427.31349.511314.257170.57361293.48169.15641265.43695.470111263.80567.242281190.664150.78571161.965151.24161191.375161.45531198.46380.250881223.22475.23

7、6311248.95770.06688161263.0773.898681308.949104.81461326.36498.269531372.155129.17091342.108110.60241380.176128.36170.5时，14511411.51289.751260.875151.51271252.938144.77491226.46946.149961243.23437.321751131.617133.8661113.309132.03381186.654155.66291200.82788.811

8、911240.91497.893711274.95762.89391285.47861.930781350.73985.857381358.8776.904961418.935102.84551345.467109.97811407.234130.7433由图可知0.5时误差较小，所以用这个平滑系数更合适。5.某县近