《应用回归分析》课后习题部分答案-何晓群版(5)

模型汇总b 模型 R 1 .996a R 方 .993 调整 R 方 .993 标准 估计的误差 .07395 Durbin-Watson 1.344 a. 预测变量: (常量), xx。 b. 因变量: yy 系数a 模型 非标准化系数 B 1 (常量) xx a. 因变量: yy -.303 .173 标准 误差 .180 .004 标准系数 试用版 t -1.684 .996 49.011 Sig. .110 .000 ?'=-0.303+0.173x’ 得回归方程 y?t=-0.303+0.6685yt?1+0.173（xt—0.6685xt?1） 即：y（4）

模型汇总b 模型 R 1 .978 a标准 估计的误R 方 .957 调整 R 方 .955 差 .07449 Durbin-Watson 1.480 a. 预测变量: (常量), x3。 b. 因变量: y3 系数a 模型 非标准化系数 B 1 (常量) x3 a. 因变量: y3 20

.033 .161 标准 误差 .026 .008 标准系数 试用版 t 1.273 .978 19.528 Sig. .220 .000

△yt=0.033+0.161△xt

?t=0.033+yt?1+0.161（xt-xt?1） 即：y（5）差分法的DW值最大为1.48消除相关性最彻底，但是迭代法的??值最小为0.07395，拟合的较好。

4.14解：（1） 模型汇总b 模型 R 1 .541a R 方 .293 调整 R 方 .264 标准 估计的误差 329.69302 Durbin-Watson .745 a. 预测变量: (常量), x2, x1。 b. 因变量: y 系数a 模型 非标准化系数 B 1 (常量) x1 x2 a. 因变量: y -574.062 191.098 2.045 标准 误差 349.271 73.309 .911 标准系数 试用版 t -1.644 .345 .297 2.607 2.246 Sig. .107 .012 .029

?=-574.062+191.098x1+2.045x2 回归方程为：yDW=0.745

残差图为：

21

?=1-0.5*DW=0.6275 （2）? 模型汇总b 模型 R 1 .688 a标准 估计的误R 方 .474 调整 R 方 .452 差 257.67064 Durbin-Watson 1.716 a. 预测变量: (常量), x22, x12。 b. 因变量: y2 系数a 模型 非标准化系数 B 1 (常量) x12 x22 a. 因变量: y2 -179.668 211.770 1.434 标准 误差 90.337 47.778 .628 标准系数 试用版 t -1.989 .522 .269 4.432 2.283 Sig. .052 .000 .027

?t’=-179.668+211.77x1’+1.434x2’ 此时得方程：y22

所以回归方程为：

?t??179.668?0.6275yt?1?211.77(x1t?0.6275x1t?1?)?1.434(x2t?0.6275x2t?1) y

（3） 模型汇总 模型 R 1 .715a R 方 .511 调整 R 方 .490 标准 估计的误差 283.79102 Durbin-Watson 2.042 ba. 预测变量: (常量), x23, x13。 b. 因变量: y3 系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) x13 x23 a. 因变量: y3 7.698 209.891 1.399 标准 误差 39.754 44.143 .583 标准系数 试用版 t .194 .544 .274 4.755 2.400 Sig. .847 .000 .020 a

?t?7.698?209.891?x1?1.399?x2 此时得方程：△y?t?7.698?209.891(xt?xt?1)?1.399(x2t?x2t?1)所以回归方程为：y

第五章 自变量选择与逐步回归

5.9 后退法：输出结果

系数a 模型 非标准化系数 B 1

(常量) 1438.120 标准 误差 2252.472 23

标准系数 试用版 t .638 Sig. .533 农业x1 工业x2 建筑业x3 人口x4 最终消费x5 受灾面积x6 2 (常量) 农业x1 工业x2 建筑业x3 最终消费x5 受灾面积x6 3 (常量) 农业x1 工业x2 最终消费x5 受灾面积x6 4 (常量) 农业x1 工业x2 最终消费x5 a. 因变量: 财政收入y -.626 -.328 -.383 -.004 .672 -.006 1079.754 -.642 -.303 -.402 .658 -.006 1083.150 -.624 -.373 .657 -.005 874.604 -.611 -.353 .637 .168 .207 .555 .025 .130 .008 299.759 .130 .131 .525 .095 .007 295.816 .127 .093 .094 .007 106.869 .124 .088 .089 -1.098 -1.352 -.251 -.014 3.710 -.015 -3.720 -1.587 -.691 -.161 5.178 -.695 3.602 -4.925 -2.314 -.765 6.905 -.849 3.662 -4.931 -3.998 6.981 -.758 8.184 -4.936 -3.994 7.142 .002 .135 .501 .875 .000 .499 .003 .000 .035 .456 .000 .409 .002 .000 .001 .000 .460 .000 .000 .001 .000 -1.126 -1.249 -.263 3.636 -.017 -1.095 -1.535 3.627 -.015 -1.073 -1.454 3.516 Anovae 模型 1 回归 残差 总计 2 回归 残差 总计 3 回归 残差 总计 4 回归 平方和 1.365E8 528793.319 1.370E8 1.365E8 529767.852 1.370E8 1.364E8 550440.103 1.370E8 1.364E8 df 6 14 20 5 15 20 4 16 20 3 24

均方 2.274E7 37770.951 F 602.127 Sig. .000a 2.729E7 35317.857 772.734 .000b 3.411E7 34402.506 991.468 .000c 4.547E7 1355.753 .000d

百度搜索“77cn”或“免费范文网”即可找到本站免费阅读全部范文。收藏本站方便下次阅读，免费范文网，提供经典小说综合文库《应用回归分析》课后习题部分答案-何晓群版(5)在线全文阅读。