回归分析练习题集(有答案解析)

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1、1.1回归分析的基本思想及其初步应用二、填空题 16.在比较两个模型的拟合效果时,甲、乙两个模型的相关指数的值分别约为0.96和0.85,则拟合效果好的模型是     .17.在回归分析中残差的计算公式为     .18.线性回归模型(和为模型的未知参数)中,称为    .19.若一组观测值(x1,y1)(x2,y2)…(xn,yn)之间满足yi=bxi+a+ei(i=1、2.…n)若ei恒为0,则R2为_____三、解答题20.调查某市出租车使用年限和该年支出维修费用(万元),得到数据如下:使用年限23456维修费用2.23.85.56.57.0(1)求

2、线性回归方程;(2)由(1)中结论预测第10年所支出的维修费用.()21.以下是某地搜集到的新房屋的销售价格和房屋的面积的数据:(1)画出数据对应的散点图;(2)求线性回归方程,并在散点图中加上回归直线;(3)据(2)的结果估计当房屋面积为时的销售价格.(4)求第2个点的残差。二、填空题16.甲17.列联表、三维柱形图、二维条形图18.随机误差19.解析:ei恒为0,说明随机误差对yi贡献为0.答案:1.三、解答题20.解析:(1)列表如下:  i123452345622385565704411422032542049162536,,,  于是, ∴线性回

3、归方程为:(2)当x=10时,(万元)  即估计使用10年时维修费用是1238万元回归方程为:(2)预计第10年需要支出维修费用12.38万元.21.解析:(1)数据对应的散点图如图所示:(2),,设所求回归直线方程为,则故所求回归直线方程为(3)据(2),当时,销售价格的估计值为:(万元)1、对于一元线性回归,,,,下列说法错误的是(A),的最小二乘估计,都是无偏估计;(B),的最小二乘估计,对,,...,是线性的;(C),的最小二乘估计,之间是相关的;(D)若误差服从正态分布,,的最小二乘估计和极大似然估计是不一样的.2、在回归分析中若诊断出异方差,常

4、通过方差稳定化变化对因变量进行变换.如果误差方差与因变量的期望成正比,则可通过下列哪种变换将方差常数化(A);(B);(C);(D).3、下列说法错误的是(A)强影响点不一定是异常值;(B)在多元回归中,回归系数显著性的t检验与回归方程显著性的F检验是等价的;(C)一般情况下,一个定性变量有k类可能的取值时,需要引入k-1个0-1型自变量;(D)异常值的识别与特定的模型有关.4、下面给出了4个残差图,哪个图形表示误差序列是自相关的(A)(B)(C)(D)5、下列哪个岭迹图表示在某一具体实例中最小二乘估计是适用的(A)(B)(C)(D)二、填空题(每空2分,

5、共20分)1、考虑模型,,其中,秩为,不一定已知,则__________________,___________,若服从正态分布,则___________,其中是的无偏估计.2、下表给出了四变量模型的回归结果:来源平方和自由度均方回归残差总的65965---66042------14------则残差平方和=_________,总的观察值个数=_________,回归平方和的自由度=________.3、已知因变量与自变量,,,,下表给出了所有可能回归模型的AIC值,则最优子集是_____________________.模型中的变量AIC模型中的变量AI

6、C,,,,,202.552.68142.4962.443.04198.10315.16,,,,,,,,,,,3.505.007.34138.232.125.50138.734、在诊断自相关现象时,若,则误差序列的自相关系数的估计值=_____,若存在自相关现象,常用的处理方法有迭代法、_____________、科克伦-奥克特迭代法.5、设因变量与自变量的观察值分别为和,则以为折点的折线模型可表示为_____________________.三、(共45分)研究货运总量(万吨)与工业总产值(亿元)、农业总产值(亿元)、居民非商品支出(亿元)的线性回归关系.

7、观察数据及残差值、学生化残差、删除学生化残差、库克距离、杠杆值见表一表一编号116070351.0-15.474-0.894-0.8760.1660.454226075402.412.8250.6280.5930.0310.240321065402.05.3440.2650.2430.0060.261426574423.0-0.091-0.004-0.0041.168E-60.199524072381.233.2251.7542.2940.4090.347622068451.5-25.198-2.116-3.8323.2160.742727578424.0

8、-17.554-1.173-1.2200.5010.5938160

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