应用回归分析作业例题new

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1、数093刘海婷200911503025第一题1.输入变量、数据后，运用spss软件分析得表相关性货运总量y工业总产值x1农业总产值x2居民非商品支出x3Pearson相关性货运总量y1.000.556.731.724工业总产值x1.5561.000.113.398农业总产值x2.731.1131.000.547居民非商品支出x3.724.398.5471.000Sig.（单侧）货运总量y..048.008.009工业总产值x1.048..378.127农业总产值x2.008.378..051居民非商品支出x3.009.127.051.N货运总量y10101010工业总产

2、值x110101010农业总产值x210101010居民非商品支出x310101010得y关于x1,x2,x3的相关系数矩阵2.y关于x1,x2,x3的三元线性回归方程可根据下表得系数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)-348.280176.459-1.974.096工业总产值x13.7541.933.3851.942.100农业总产值x27.1012.880.5352.465.049居民非商品支出x312.44710.569.2771.178.284a.因变量:货运总量yy=-384.280+3.754x1+7.101x2+12.447x3

3、3.对所求方程做拟合优度检验根据表模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.898a.806.70823.44188a.预测变量:(常量),居民非商品支出x3,工业总产值x1,农业总产值x2。R^2=0.806比较接近1，拟合优度较好4.对回归方程做显著性检验根据表Anovab模型平方和df均方FSig.1回归13655.37034551.7908.283.015a残差3297.1306549.522总计16952.5009a.预测变量:(常量),居民非商品支出x3,工业总产值x1,农业总产值x2。b.因变量:货运总量y（3，6）=4.76＜8.283，回归方程效果显

4、著，拒绝假设。5.对每一个回归系数做显著性检验系数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)-348.280176.459-1.974.096工业总产值x13.7541.933.3851.942.100农业总产值x27.1012.880.5352.465.049居民非商品支出x312.44710.569.2771.178.284a.因变量:货运总量yx1的t-检验值为1.942，x2的t-检验值为2.465，x3的t-检验值为1.178,(6)=1.943＜2.465故x3未通过显著性检验6.由上题知x3未通过显著性检验，剔除x3重新建立回归方程，再

5、做回归方程的显著性检验：Anovab模型平方和df均方FSig.1回归12893.19926446.60011.117.007a残差4059.3017579.900总计16952.5009a.预测变量:(常量),农业总产值x2,工业总产值x1。b.因变量:货运总量yF=11.117＞4.76故回归方程显著回归系数的显著性检验：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)-459.624153.058-3.003.020工业总产值x14.6761.816.4792.575.037农业总产值x28.9712.468.6763.634.008a.因变量:

6、货运总量yt-检验值都大于=1.943故回归系数显著7．每个系数的置信水平为95%的置信区间可根据下表知：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)-348.280176.459-1.974.096-780.06083.500工业总产值x13.7541.933.3851.942.100-.9778.485农业总产值x27.1012.880.5352.465.049.05314.149居民非商品支出x312.44710.569.2771.178.284-13.41538.310a.因变量:货运总量y常量的置信水平为95

7、%的置信区间（-780.060,83.500）X1的置信水平为95%的置信区间（-0.977,8.485）X2的置信水平为95%的置信区间(0.053,14.149)X3的置信水平为95%的置信区间(-13.415,38.310)8.求标准化回归方程把各变量转化为标准变量后重新建立回归方程，由下表可计算出标准值描述性统计量均值标准偏差N货运总量y231.500043.4005910工业总产值x170.30004.4484710农业总产值x240.40003.2727810居民非商品支出x32.3300.9661510再做回归方程分析系数a