第2章 数据分析(梅长林)习题题答案.doc

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1、第2章数据分析(梅长林)习题题答案__________________________________________________第2章习题一、习题2.4（1）回归模型调用procreg过程,得到参数估计的相关结果：ParameterEstimatesVariableDFParameter EstimateStandard Errort ValuePr > 

2、t

3、Intercept13.452612.430651.420.1809x110.496000.0060581.92<.0001x210.009200.000968119.50<.0001由此输出得到

4、的回归方程为：由最后一列可以看出，使用化妆品的人数X1和月收入X2对化妆品的销售数量有着显著影响。可以理解为该化妆品作为一种必需品每个月的销售量。当购买该化妆品的人数固定时，月收入没增加一个一个单位，改化妆品的销售数量将增加0.0092个单位。同理，当购买该化妆品的人均月收入固定时，购买该化妆品的人数每增加一千人，该化妆品的销售数量将增加0.49600个单位。是的无偏估计，所以的估计值是4.7403.（2）调用procreg过程,得到方差分析表：__________________________________________________________

5、__________________________________________AnalysisofVarianceSourceDFSum of SquaresMean SquareFValuePr > FModel353845179483480.75<.0001Error1156.720835.15644CorrectedTotal1453902由此可到线性回归关系显著性检验：的统计量的观测值,检验的p值另外，描述了由自由变量的线性关系函数值所能反映的Y的总变化量的比例。越大，表明线性关系越明显。这些结果均表明Y与X1，X2之间的回归关系高度显著。（3）

6、若置信水平，由，利用参数估计值得到的置信区间分别为：对，即）对：，即：，即(4)首先检验X1对Y是否有显著性影：假设其约简模型为：____________________________________________________________________________________________________由观测数据并利用procreg过程拟合此模型求得：由求得检验统计量的值为：由此拒绝原假设，所以x2对Y有显著影响。同理检验X2对Y是否有显著性影：假设其约简模型为：由观测数据并利用procreg过程拟合此模型求得：由求得检验统计量的值为

7、：由此拒绝原假设，所以x2对Y有显著影响。检验X1、x2交叉项对Y是否有显著性影：假设其全模型为：检验X1、X2的交互作用是否显著即检验假设是否能被拒绝。由观测数据并利用procreg过程拟合此模型求得：由求得检验统计量的值为：由此接受原假设，也即X1*X2对Y无显著影响，即模型中没有必要引进交叉项。（5）关于Y的预测：对于给定的X1，X2的值（220,2500），由回归方程可以得到的预测值：_____________________________________________________________________________________

8、_______________为了得到的95%的置信区间，我们需要知道：X'XInverse,ParameterEstimates,andSSEVariableInterceptx1x2yIntercept1.24634841640.0002129664-0.0004156713.4526127899x10.00021296647.732903E-6-7.030252E-70.4960049761x2-0.000415671-7.030252E-71.9771851E-70.0091990809y3.45261278990.49600497610.009199

9、080956.883565559由，，求得y的置信度为95%的置信区间为：即（6）利用procreg过程可根据要求输出学生化残差：____________________________________________________________________________________________________Obsypredictresidstudenth1162161.8960.104280.051940.149742120122.667-2.66732-1.319810.138373223224.429-1.42938-0.727730

10、.186134131131.241-0