数理统计4new

《数理统计4new》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、经95992443甘小丰第九题：由于只有两个变量，所以采用简单相关系数进行检验：在二元线性回归情况下，的相关系数为：这里：用t检验，∽t(n-2),所以当当由于所以两个自变量之间的相关性显著，但并不是高度显著。所以可以认为存在多重共线性。∵∴可以考虑删除第二个因素再做回归，下面是新的回归结果：可决系数，整体性检验的下面是原来的结果，可以作一下对比：整体性检验的可见，可决系数并没有下降多少，但整体性检验系数由比较大的下降，但都远比要求的大，两个方程比较起来我认为原方程还是要好一些，我想人口数应该与平均收入没有多大的关系吧，而

2、且它们之间的相关关系并不是高度显著的。下面对回归进行异方差检验：首先用图示法：这里，的预期值，

3、e

4、表示每个结果的残差的绝对值经95992443甘小丰从图上看不出来有异方差的存在。等级相关性检验——Spearman等级相关系数法：等级(1)等级(2)

5、

6、等级(3)(3)-(1)(3)-(2)2749.524504.50.104275631.5-8-31804.53254112.667317632138.5237513380212.51.4293842898-5-4.52056.5283890.2406243941.5-5-

7、7.5862.5234730.6992835313.510.52659.5378212.50.6848552993.5-6-9982.53008101.26806430374.5-33301124504.52.3279969681106.51956.521371.53.832018945158.513.5531256071.7094764579.58.52.5430154020141.7150576059.5-5.5-4.5372134427153.309205097141-12368266070.9793422595.5

8、-2.5-1.51574.520881.52.46692511127.510.537013260571.0619403895.5-7.5-1.5第一个自变量等级的计算：以50为起点，26为每个等级的长度第二个自变量等级的计算：以2080为起点，157为每个等级的长度残差等级的计算：以0.104为起点，0.25为每个等级的长度则与e的等级相关系数为：=0.039286则t检验系数为：=0.141756显然，，所以从这方面看，异方差谈不上显著。经95992443甘小丰又的等级相关系数为：=0.024107则t的检验系数为：=0

9、.086945∴异方差根本不显著。综上两方面，异方差并不存在。戈德菲尔德——夸特(Goldfeild-Quant)法：以y值的大小对15组数据排序，截掉中间3组，则剩下的两组数据分别为：第一组第二组532560552653782169862347673302450192983008813702605212157208810337538022231952137116372442723218032541204304020252由第一组数据回归得到的残差平方和为：由第二组数据回归得到的残差平方和为：∴统计量：=1.089067又

10、=3∵∴异方差是不显著的。戈里瑟(Glesjer)检验法：下面是根据线性回归得到的残差的绝对值，用对回归有27424500.1042756318032542.66731763237538021.42938428920528380.2406243948623470.69928353126537820.6848552999830081.26806430333024502.32799696819521373.8320189455325601.70947645743040201.715057605经95992443甘小丰37244

11、273.30920509723626600.97934225915720882.4669251137026051.061940389回归后得到的F检验数为：F=0.042578,由于，∴异方差可以看作并不存在。第十题：多重共线性检验：把作为被解释变量，，作为解释变量，回归得到的相关系数为：0.140648把作为被解释变量，，作为解释变量，回归得到的相关系数为：0.140648把作为被解释变量，，作为解释变量，回归得到的相关系数为：=-0.04878049取0.140648用F检验有：=3.3561当时，当时，由于∴此例的多

12、重共线性是显著的，但不是高度显著由于，所以可以考虑删去第三个解释变量重新回归，下面是结果：可决系数为：，整体的F统计量为：F=209.0363对比原来的结果：可决系数为：，整体的F统计量为：F=278.0180542经95992443甘小丰如果解释变量之间真的有比较强的线性关系，删除一个变量的算法还是可