回归教材经典例题和练习题

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第一章常用逻辑用语 1判断下列语句是不是命题 (1)12>5

(2)若a 为正无理数,则a 也是无理数: (3)x ∈{1,2,3,4,5} (4)正弦函数是周期函数吗?

2 写出下列命题的逆命题、否命题和逆否命题,并判断它们的真假: (1)若是偶数都是偶数,则b a b a +, (2)若m >0,则方程有实数根02

=-+m x x 3证明:0,02

2

===+y x y x 则若 4 下列各题中,那些q p 是的充要条件?

().

:,:)3(;0:,0,0:)2(:,0:)1(2c b c a q b a p xy q y x p c bx ax x f q b p +>+>>>>++==是偶函数

函数 5下列各题中,那些q p 是的充要条件?

.

0:01:)4()0(0:),0(04:)3(;

0)4)(3(:,03:)2(;

43:,43:)1(22

2

2=++=++=≠=++≠≥-=--=-+=+=c b a q c bx ax x p a c bx ax q a ac b p x x q x p x x q x x p 的一个根,是方程有实数根;

6下列各题中,那些q p 是的充要条件?

.

:,:)4(;

33:,2:)3(;51:,32:)2(;

11:,1:)1(三角形是等腰三角形三角形是等边三角形q p x x q x p x q x p x x q x p -=-=≤≤-≤--=-=

7 求圆()()22

2

r b y a x =-+-经过原点的充要条件。

}{}{;

,)3(;,)2(;,)1(.q x |x ,p x |x 8的什么条件是那么的什么条件是那么的什么条件是那么满足条件满足条件已知q p B A q p A B q p B A B A =??==

9 写出下列命题,并判断真假:

}{}{}{}{不是素数,

是偶数这里不是素数是偶数这里这里这里3:,2:,)4(;3:,2:,)3(;3,22:,3,24:,)2(;3,22:,3,24:,)1(q p q p q p q p q p q p q p q p ∧∨∈∈∧∈∈∨

10 判断下列命题的真假;

8

7)3(4343)2(3725)1(≥<>>>或且 11 判断下列命题的真假,并说明理由

这里这里是实数是无理数这里是实数是无理数这里1578:,32:,)4(;1578:,32:,)3(;:,:,)2(;:,:,)1(≠+>∧≠+>∨∧∨q p q p q p q p q p q p q p q p ππππ

12 写出下列全称命题的否定:

3

,:)3(:)2(3:)1(2的个位数字不等于对任意点共圆;每一个四边形的四个顶整除的数都是奇数;所有能被x Z x p p p ∈

13写出下列特称命题的否定

.

:)3(:)2(022,:)1(02

00数有一个素数含三个正因形;有的三角形是等边三角;p p x x R x p ≤++∈? 14写出下列命题的否定

.

)4(01,)3(05)2(,)1(02

0023对角线互相垂直存在一个四边行,它的;

;都是整除的整数,末尾数字所有可以被;

≤+-∈?>∈?x x R x x x N x

15

”的充要条件;

”是“)“(”的充分条件;”是“)“(”的必要条件;”是“)“(”的充分条件;”是“)“(的真假:是实数,判断下列命题已知b a b a bc ac b a b a b a b a b a c b a >>>>>>>>4321,,222222 第二章 圆锥曲线与方程

1已知椭圆两焦点坐标分别是(-2,0),(2,0)并经过点)2

3,25

(-,求它的标准方程。 2.如图,在圆42

2

=+y x 上任取一点P ,经过P 做x 轴的垂线段PD ,D 为垂足,当点P 在圆上运动时,线段PD 的中点M 的轨迹是什么?

如图,设点A,B 的坐标分别是(-5,0),(5,0)直线AM ,BM 相交于点M ,且它们的斜率之积是

9

4

-

,求点M 的轨迹方程。

Y

4

的距离是

到另一个焦点,那么点的距离等于到焦点上一点如果椭圆212

26136

100F P F P y x =+-----------------------

5 已知经过椭圆

116

252

2=+y x 的右焦点2F 作垂直于x 轴的直线AB ,交椭圆于A,B 两点,1F 是椭圆的左焦点. (1)求B AF 1?的周长

(2)如果AB 不垂直于x 轴,B AF 1?的周长有变化吗?为什么?

6 求椭圆40025162

2

=+y x 的长轴和短轴长,离心率,焦点和顶点坐标. 7 点M ),(y x 与定点F (4,0)的距离和它到直线5

4

425:的距离的比是常数=x l ,求点M 的轨迹。

8如果点M(y x ,)在运动过程中,总满足关系式

10)3()3(2222=-++++y x y x

点M 的轨迹是什么曲线?为什么?写出它的方程. 9 写出适合下列条件的 椭圆的标准方程:

(1)焦点在x 轴上,焦距等于4,并且经过点P )62,3(-; (2)焦点坐标分别是(0,-4),(0,4),a =5; (3)4,10=-=+c a c a

10求下列椭圆的长轴和短轴长,离心率,焦点坐标,顶点坐标;

81

9)2(164)1(2

2

22=+=+y x y x

11 已知点P 是椭圆14

52

2=+y x 上的一点,且以点P 及交点F 1,F 2为顶点的三角形的面积等于1,求P 点的坐标。

12 如图圆O 的半径为定长r ,A 是圆O 内的一个定点,P 是圆上任意一点,线段AP 的垂直平分线l 和半径OP 相交于点Q ,当点P 在圆上运动时,点Q 的轨迹是什么,为什么?

l

O

A

P

Q

13 点P与定点F(2,0)的距离和它到定直线8

=

x的距离之比是1:2求点P的轨迹方程,并说明轨迹是什么图形。

14 已知双曲线的两个焦点分别为F1(-5,0),F2(5,0),双曲线上一点P到F1 ,F2距离差的绝对值等于6,求双曲线的标准方程。

15 已知A,B两地相距800米,在A地听到炮弹爆炸声比在B地晚2s,且声速为340m/s,

求炮弹爆炸点的轨迹方程。

16 如图,点A,B的坐标分别是(-5,0),(5,0)直线AM,BM交于M,且它们斜率之积是

9

4

,试求点M的轨迹方程,并由点M的轨迹方程判断轨迹的形状。

17 求双曲线144

16

92

2=

-x

y的实半轴长和虚半轴长,焦点坐标,离心率,渐近线方程。

18 点M ),(y x 到定点F (5,0)的距离和它到定直线

4

5516:的距离的比是常数=x l ,求点M 的轨迹

19 求以椭圆15

82

2=+y x 的焦点为顶点,一椭圆的顶点为焦点的双曲线的方程。 20 等轴双曲线的一个焦点是F 1(-6,0),求它的标准方程和渐近线方程。

21 双曲线06442

2

=+-y x 上一点P 到它一个焦点的距离等于1,那么点P 到另一个焦点的距离--------------------

22 求适合下列条件的双曲线飞标准方程

()

.

3,72)267(22,5-,52)1(B A A a x ,,)经过两点()(经过点轴上,焦点在--=

23 已知下列双曲线的方程,求它的焦点坐标,离心率,渐近线方程。

144

916)2(144916)1(2

2

22-=-=-y x y x

24 如图圆O 的半径为定长r ,A 是圆O 外的一个定点,P 是圆上任意一点,线段AP 的垂直平分线l 和半径OP 相交于点Q ,当点P 在圆上运动时,点Q 的轨迹是什么,为什么?

25 求经过点A (3,-1),并且对称轴都在坐标轴上的等轴双曲线的方程。

26 求与椭圆

1244922=+y x 有公共焦点,且离心率4

5

=e 的双曲线方程。 27求到定点F )1(:)0,(2>=a

c

a c c a x l c 的距离之比是与到定直线的点M 的轨迹。 28 填空

(1)抛物线)(到焦点的距离是上一点2

)0(22

p

a a M p px y >

>=,则点M 到准线的距离是----------------------,点M 的横坐标是-------------------;

(2)抛物线x y 122

=上与焦点的距离等于9的点的坐标是-------------------- 29 已知抛物线关于x 轴对称,它的顶点在坐标原点,并且经过点)22,2(-M ,求它的标准方程。

30 斜率为1的直线l 经过抛物线x y 42

=的焦点,切与抛物线相交于A,B 两点,求线段

AB 的长。

31 已知抛物线方程x y 42

=,直线l 过定点P (-2,1)斜率为k ,当k 为何值时,直线l 与

抛物线:只有一个交点;两个交点;没有交点。 32 选择题

准线方程为2=x 的抛物线的标准方程是( )

x y A 4)(2-= x y B 8)(2-= x y C 4)(2= x y D 8)(2=

33 抛物线p F M F M p px y 2)0(22=>=的距离到焦点上一点,求点M 的坐标。 34 图中是抛物线形拱桥,当水面在l 时,拱顶离水面2m ,水面宽4m ,水面下降1m 后,水

面宽多少?

35 正三角形的一个顶点位于原点,另两个顶点在抛物线上上)0(22

>=p px y ,求这个正三角形的边长。

36 人造地球卫星的运行轨道是以地心为一个焦点的椭圆,设地球的半径为R ,卫星近地点,远地点离地面的距离分别为11,r r ,求卫星轨道的离心率。 37 选择题

曲线

)9(19-2519252

222<=-+=+k k

y k x y x 与曲线的 长轴长相等)(A (B )短轴长相等 (C)l 离心率相等 (D )焦距相等

38 双曲线的离心率等于2

5

,且与椭圆14922=+y x 有公共焦点,求此双曲线的方程。 39 当α从1cos 18002

200=+αy x 变化时,方程到表示的曲线形状怎么变化? 40 设抛物线的顶点为O ,经过焦点垂直于轴的直线和抛物线交于两点B,C,经过抛物线上一点P 垂直于轴的直线和轴交于点Q ,求证:线段Q O C B Q P 和是的比例中项。 41 正三角形的一个顶点位于抛物线)0(22

>=p px y 的焦点,另两个顶点在抛物线上,求这个正三角形的边长。

42 点P 是椭圆160025162

2

=++y x 上一点,F 1,F 2 是椭圆的两个焦点,又知点P 在x 轴上方,F 2为椭圆的右焦点,直线PF 2的斜率为?-求,34PF 1F 2 的面积。

43 从椭圆)0(22

22>>=+b a b

y a x 上一点P 向x 轴作垂线,垂足恰为左焦点F 1,A 是椭圆与

x 轴正半轴的交点,B 是椭圆与y 正半轴的交点,且510,1+=A F OP AB ,求此椭

圆的方程。

第三章 导数及其应用

1 将原油精炼为汽油,柴油,塑胶等各种不同的产品,需要对原油进行冷却和加热,如果

x h 时,原油的温度(单位:C ?)为()80157)(2≤≤+-==x x x x f y ,计算第2h,和

第6h 时,原油温度的瞬时变化率,并说明它们的意义。

2 国家环保总局对长期超标准排放污物,污染严重而又未进行治理的单位,规定出一定期限,强令在此期限内完成排污治理。右图是国家环保总局在规定的排污达标日期前,对甲乙两家企业连续监测的结果(W 表示排污量),哪个企业治理的效率比较高?为什么?

3 在高台跳水运动中,t s 时运动员相对于水面的高度(单位:m )是

105.69.4)(2++-=t t t h ,求运动员在t =1s 时的瞬时速度,并解释此时运动的状况。

4 已知函数)(x f 的图像,试画出其导函数f ')(x 的图像大致形状。

5 求描述气球的膨胀状态的函数343)(π

V

V r =的导数 6 求下列函数的导数

x

x y

e x y x x y x n sin cos )3()2(;log )1(23=

=+=

7 已知函数,2813)(2x x x f +-=f ')(0x =4,求0x

8 已知函数x x y ln = (1)求这个函数的导数;

(2)求这个函数的图像在点x =1处的切线方程 9 求曲线)(在点0,sin πM x

x

y =

处的切线方程 10 设函数x e x f x

的图像与-=1)(轴相交于点P ,求曲线在点P 处的切线的方程。 11 判断下列函数的单调性,并求出单调区间

;

12432)()4();,0(,sin )()3(;

32)()2(;

3)()1(2323+-+=∈-=--=+=x x x x f x x x x f x x x f x x x f π

12 如图,水以常速(即单位时间内注入水的体积相同)注入下面四种底面积相同的容器中,请分别找出与各容器对应的水的高度h 与时间t 的函数关系图像。

13 函数)(x f y =的图像如图所示,试画出导函数f ')(x 图像的大致形状

14 讨论二次函数)0()(2

≠++=a c bx ax x f 的单调区间 15 求证:函数762)(2

3

+-=x x x f 在(0,2)内是减函数。 16 求函数443

1)(23

+-=

x x x f 的极值, 17 右图是导函数=y f ')(x 的图像,试找出函数)(x f y =的极值点,并指出哪些是极

大值点,哪些是极小值点。

18 求函数443

1)(23

+-=

x x x f 在[]3,0上的最大值与最小值 19 如图是导函数=y f ')(x 的图像,在标记的点中,在哪一点处 (1)导函数=y f ')(x 有极大值? (2)导函数=y f ')(x 有极小值? (3)函数)(x f y =有极大值?

(4)函数)(x f y =有极小值?

20 已知某商品生产成本C 与产量q 的函数关系C=100+4q,单价p 与产量q 的函数关系 q p 8

1

25-

=,求产量q 为何值时,利润L 最大? 21 已知点p 和点Q 是曲线322

--=x x y 上的两点,且点P 的横坐标是1,点Q 的横坐标是4,求(1)各显PQ 的斜率 (2)点P 的切线方程 22 求下列函数的导数

x

e y x x y x

ln )2(tan 2)1(==

23 求函数32)(x x f =的单调区间

24 已知函数1,2

=++=x q p q px x y 的值,使当试确定时,)(x f 有最小值4 25 已知函数的值处有极大值,求在c x c x x x f 2)()(2

=-=

26 如图,过点P(1,1)作直线AB ,分别与x 正半轴,y 正半轴交于A,B 两点,当AB 在什

么位置时,AOB ?的面积最小,最小面积是多少?

27 如图,直线l 和圆C ,当l 从0l 开始在平面上绕点O 按逆时针方向匀速转动(转动角度不超过0

90)时,它扫过的园内阴影部分的面积S 与时间t 的函数,这个函数的大致图像是

excel一元及多元线性回归实例

野外实习资料的数理统计分析 一元线性回归分析 一元回归处理的是两个变量之间的关系,即两个变量X和Y之间如果存在一定的关系,则通过观测所得数据,找出两者之间的关系式。如果两个变量的关系大致是线性的,那就是一元线性回归问题。 对两个现象X和Y进行观察或实验,得到两组数值:X1,X2,…,Xn和Y1,Y2,…,Yn,假如要找出一个函数Y=f(X),使它在 X=X1,X2, …,Xn时的数值f(X1),f(X2), …,f(Xn)与观察值Y1,Y2,…,Yn趋于接近。 在一个平面直角坐标XOY中找出(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)各点,将其各点分布状况进行察看,即可以清楚地看出其各点分布状况接近一条直线。对于这种线性关系,可以用数学公式表示: Y = a + bX 这条直线所表示的关系,叫做变量Y对X的回归直线,也叫Y对X 的回归方程。其中a为常数,b为Y对于X的回归系数。 对于任何具有线性关系的两组变量Y与X,只要求解出a与b的值,即可以写出回归方程。计算a与b值的公式为:

式中:为变量X的均值,Xi为第i个自变量的样本值,为因变量的均值,Yi为第i个因变量Y的样本值。n为样本数。 当前一般计算机的Microsoft Excel中都有现成的回归程序,只要将所获得的数据录入就可自动得到回归方程。 得到的回归方程是否有意义,其相关的程度有多大,可以根据相关系数的大小来决定。通常用r来表示两个变量X和Y之间的直线相关程度,r为X和Y的相关系数。r值的绝对值越大,两个变量之间的相关程度就越高。当r为正值时,叫做正相关,r为负值时叫做负相关。r 的计算公式如下: 式中各符号的意义同上。 在求得了回归方程与两个变量之间的相关系数后,可以利用F检验法、t检验法或r检验法来检验两个变量是否显著相关。具体的检验方法在后面介绍。

多元线性回归模型练习题及答案.doc

ESS&i-k)A RSS[(k -1) ESS /(SI)I). TSS/(n-k) 多元线性回归模型练习 一、单项选择题 1. 在由〃 =30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算 得可决系数为0.8500,则调整后的可决系数为(D ) A. 0. 8603 B. 0. 8389 C. 0. 8655 D. 0. 8327 2. 用一组有30个观测值的样本估计模型乂 =如玷气+E +0后,在0. 05的 显著性水平上对九的显著性作「检验,则气显著地不等于零的条件是其统计量, 大于等于 (C ) A. ,O .O 5(3°) B . ‘。025(28) c.,。。25(27) p ^*0.025 (^28) 3?线性回归模型乂 =4+"1也+勾% +……+ b k x h +u i 中,检验 =0(,= 0,1,2,..人)时,所用的统计量 服从(C ) A. t (n _k+l ) B. t (n -k -2) C. t (n -k _l ) D. t (n -k+2) 4. 调整的可决系数与多元样本判定系数R ,之间有如下关系( D ) 局=公—/?2 职=]_qj R2 A. n-k -1 B ? n-k-\ R 2=[—- (1 + R2) 斤 2 =]— (I-/?2) C. n-k-\ D. n-k-\ 5. 对模型Y L B 。+ B 伏"B 2X 2i + u 「进行总体显著性F 检验,检验的零假设是 (A ) A. P 1= 3 2=0 B. 3 i=0 C. B 2-O D. B 0二0 或 B i=0 6. 设k 为[q 归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对多元线性同归方程进行 显著性检验时,所用的F 统计量可表示为(B ) R2/ k B (1-R2)/(D b/d) c. (1-R2)/(S1) 7. 多元线性问归分析中(回归模型中的参数个数为k ),调整后的可决系数与 可决系数R2之间的关系(A )

eviews多元线性回归案例分析

中国税收增长的分析 一、研究的目的要求 改革开放以来,随着经济体制的改革深化和经济的快速增长,中国的财政收支状况发生了很大的变化,中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元到2002年已增长到17636.45亿元25年间增长了33倍。为了研究中国税收收入增长的主要原因,分析中央和地方税收收入的增长规律,预测中国税收未来的增长趋势,需要建立计量经济学模型。 影响中国税收收入增长的因素很多,但据分析主要的因素可能有:(1)从宏观经济看,经济整体增长是税收增长的基本源泉。(2)公共财政的需求,税收收入是财政的主体,社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求,因此对预算指出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能有一定的影响。(3)物价水平。我国的税制结构以流转税为主,以现行价格计算的DGP等指标和和经营者收入水平都与物价水平有关。(4)税收政策因素。我国自1978年以来经历了两次大的税制改革,一次是1984—1985年的国有企业利改税,另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。税制改革对税收会产生影响,特别是1985年税收陡增215.42%。但是第二次税制改革对税收的增长速度的影响不是非常大。因此可以从以上几个方面,分析各种因素对中国税收增长的具体影响。 二、模型设定 为了反映中国税收增长的全貌,选择包括中央和地方税收的‘国家财政收入’中的“各项税收”(简称“税收收入”)作为被解释变量,以放映国家税收的增长;选择“国内生产总值(GDP)”作为经济整体增长水平的代表;选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表;选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。由于税制改革难以量化,而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大,可暂不考虑。所以解释变量设定为可观测“国内生产总值(GDP)”、“财政支出”、“商品零售物价指数” 从《中国统计年鉴》收集到以下数据 财政收入(亿元) Y 国内生产总值(亿 元) X2 财政支出(亿 元) X3 商品零售价格指 数(%) X4 1978519.283624.11122.09100.7 1979537.824038.21281.79102 1980571.74517.81228.83106

多元线性回归模型的案例分析

1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ,鸡肉价格P 1,猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/千 克 X/ 元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/千克 X/元 P 1/(元/ 千克) P 2/(元/ 千克) P 3/(元/千克) 1980 2.78 397 4.22 5.07 7.83 1992 4.18 911 3.97 7.91 11.40 1981 2.99 413 3.81 5.20 7.92 1993 4.04 931 5.21 9.54 12.41 1982 2.98 439 4.03 5.40 7.92 1994 4.07 1021 4.89 9.42 12.76 1983 3.08 459 3.95 5.53 7.92 1995 4.01 1165 5.83 12.35 14.29 1984 3.12 492 3.73 5.47 7.74 1996 4.27 1349 5.79 12.99 14.36 1985 3.33 528 3.81 6.37 8.02 1997 4.41 1449 5.67 11.76 13.92 1986 3.56 560 3.93 6.98 8.04 1998 4.67 1575 6.37 13.09 16.55 1987 3.64 624 3.78 6.59 8.39 1999 5.06 1759 6.16 12.98 20.33 1988 3.67 666 3.84 6.45 8.55 2000 5.01 1994 5.89 12.80 21.96 1989 3.84 717 4.01 7.00 9.37 2001 5.17 2258 6.64 14.10 22.16 1990 4.04 768 3.86 7.32 10.61 2002 5.29 2478 7.04 16.82 23.26 1991 4.03 843 3.98 6.78 10.48 (1) 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型: 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ (2) 请分析,鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析,过程如下: 输出结果如下:

案例分析报告(一元线性回归模型)

案例分析报告(2014——2015学年第一学期) 课程名称:预测与决策 专业班级:电子商务1202 学号: 02 学生姓名:陈维维 2014 年 11月

案例分析(一元线性回归模型) 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用,居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲,消费需求的具体内容主要体现在消费结构上,要增加居民消费,就要从研究居民消费结构入手,只有了解居民消费结构变化的趋势和规律,掌握消费需求的热点和发展方向,才能为消费者提供良好的政策环境,引导消费者合理扩大消费,才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调,才能推动国民经济平稳、健康发展。例如,2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为元,最低的青海省仅为人均元,最高的上海市达人均元,上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费,由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异,并不是城镇居民消费在

多元线性回归模型案例

我国农民收入影响因素的回归分析 本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。?农民收入水平的度量常采用人均纯收入指标。影响农民收入增长的因素是多方面的,既有结构性矛盾因素,又有体制性障碍因素。但可以归纳为以下几个方面:一是农产品收购价格水平。二是农业剩余劳动力转移水平。三是城市化、工业化水平。四是农业产业结构状况。五是农业投入水平。考虑到复杂性和可行性,所以对农业投入与农民收入,本文暂不作讨论。因此,以全国为例,把农民收入与各影响因素关系进行线性回归分析,并建立数学模型。 一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集 根据以上分析,我们在影响农民收入因素中引入7个解释变量。即:2x -财政用于农业的支出的比重,3x -第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,4x -非农村人口比重,5x -乡村从业人员占农村人口的比重,6x -农业总产值占农林牧总产值的比重,7x -农作物播种面积,8x —农村用电量。

资料来源《中国统计年鉴2006》。 (二)、计量经济学模型建立 我们设定模型为下面所示的形式: 利用Eviews 软件进行最小二乘估计,估计结果如下表所示: DependentVariable:Y Method:LeastSquares Sample: Includedobservations:19 Variable Coefficient t-Statistic Prob. C X1 X3 X4 X5 X6 X7 X8 R-squared Meandependentvar AdjustedR-squared 表1最小二乘估计结果 回归分析报告为: () ()()()()()()()()()()()()()()() 2345678 2? -1102.373-6.6354X +18.2294X +2.4300X -16.2374X -2.1552X +0.0100X +0.0634X 375.83 3.7813 2.066618.37034 5.8941 2.77080.002330.02128 -2.933 1.7558.820900.20316 2.7550.778 4.27881 2.97930.99582i Y SE t R ===---=230.99316519 1.99327374.66 R Df DW F ====二、计量经济学检验 (一)、多重共线性的检验及修正 ①、检验多重共线性 (a)、直观法 从“表1最小二乘估计结果”中可以看出,虽然模型的整体拟合的很好,但是x4x6

多元线性回归分析预测法

多元线性回归分析预测法 (重定向自多元线性回归预测法) 多元线性回归分析预测法(Multi factor line regression method,多元线性回归分析法) [编辑] 多元线性回归分析预测法概述 在市场的经济活动中,经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况,也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分,或者有的因素虽属次要,但也不能略去其作用。例如,某一商品的销售量既与人口的增长变化有关,也与商品价格变化有关。这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的,需要采用多元回归分析预测法。 多元回归分析预测法,是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析,建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时,称为多元线性回归分析。 [编辑] 多元线性回归的计算模型[1] 一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化,在现实问题研究中,因变量的变化往往受几个重要因素的影响,此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释

因变量的变化,这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时,所进行的回归分析就是多元性回归。 设y为因变量,为自变量,并且自变量与因变量之间为线性关系时,则多元线性回归模型为: 其中,b0为常数项,为回归系数,b1为固定时,x1每增加一 个单位对y的效应,即x1对y的偏回归系数;同理b2为固定时,x2每增加一个单位对y的效应,即,x2对y的偏回归系数,等等。如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时,可用二元线性回归模型描述为: 其中,b0为常数项,为回归系数,b1为固定时,x2每增加一 个单位对y的效应,即x2对y的偏回归系数,等等。如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时,可用二元线性回归模型描述为: y = b0 + b1x1 + b2x2 + e 建立多元性回归模型时,为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果,应首先注意自变量的选择,其准则是: (1)自变量对因变量必须有显著的影响,并呈密切的线性相关; (2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的,而不是形式上的; (3)自变量之彰应具有一定的互斥性,即自变量之彰的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度; (4)自变量应具有完整的统计数据,其预测值容易确定。 多元性回归模型的参数估计,同一元线性回归方程一样,也是在要求误差平方和()为最小的前提下,用最小二乘法求解参数。以二线性回归模型为例,求解回归参数的标准方程组为 解此方程可求得b0,b1,b2的数值。亦可用下列矩阵法求得

(完整版)多元线性回归模型习题及答案

多元线性回归模型 一、单项选择题 1.在由30n =的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算得多重决定系数为0.8500,则调整后的多重决定系数为( D ) A. 0.8603 B. 0.8389 C. 0.8655 D.0.8327 2.下列样本模型中,哪一个模型通常是无效的(B ) A. i C (消费)=500+0.8 i I (收入) B. d i Q (商品需求)=10+0.8i I (收入)+0.9i P (价格) C. s i Q (商品供给)=20+0.75i P (价格) D. i Y (产出量)=0.650.6i L (劳动)0.4 i K (资本) 3.用一组有30个观测值的样本估计模型01122t t t t y b b x b x u =+++后,在0.05的显著性水 平上对1 b 的显著性作t 检验,则1 b 显著地不等于零的条件是其统计量t 大于等于( C ) A. )30(05.0t B. ) 28(025.0t C. ) 27(025.0t D. ) 28,1(025.0F 4.模型 t t t u x b b y ++=ln ln ln 10中,1b 的实际含义是( B ) A.x 关于y 的弹性 B. y 关于x 的弹性 C. x 关于y 的边际倾向 D. y 关于x 的边际倾向 5、在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在( C ) A.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.高拟合优度 6.线性回归模型01122......t t t k kt t y b b x b x b x u =+++++ 中,检验0:0(0,1,2,...) t H b i k ==时,所用的统计量 服从( C ) A.t(n-k+1) B.t(n-k-2) C.t(n-k-1) D.t(n-k+2)

(完整word版)多元线性回归模型案例分析

多元线性回归模型案例分析 ——中国人口自然增长分析一·研究目的要求 中国从1971年开始全面开展了计划生育,使中国总和生育率很快从1970年的5.8降到1980年2.24,接近世代更替水平。此后,人口自然增长率(即人口的生育率)很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系,与经济生活息息相关,为了研究此后影响中国人口自然增长的主要原因,分析全国人口增长规律,与猜测中国未来的增长趋势,需要建立计量经济学模型。 影响中国人口自然增长率的因素有很多,但据分析主要因素可能有:(1)从宏观经济上看,经济整体增长是人口自然增长的基本源泉;(2)居民消费水平,它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度,由于教育年限的高低,相应会转变人的传统观念,可能会间接影响人口自然增长率(4)人口分布,非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。 二·模型设定 为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌,选择人口增长率作为被解释变量,以反映中国人口的增长;选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表;选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。 从《中国统计年鉴》收集到以下数据(见表1): 表1 中国人口增长率及相关数据

设定的线性回归模型为: 1222334t t t t t Y X X X u ββββ=++++ 三、估计参数 利用EViews 估计模型的参数,方法是: 1、建立工作文件:启动EViews ,点击File\New\Workfile ,在对 话框“Workfile Range ”。在“Workfile frequency ”中选择“Annual ” (年度),并在“Start date ”中输入开始时间“1988”,在“end date ”中输入最后时间“2005”,点击“ok ”,出现“Workfile UNTITLED ”工作框。其中已有变量:“c ”—截距项 “resid ”—剩余项。在“Objects ”菜单中点击“New Objects”,在“New Objects”对话框中选“Group”,并在“Name for Objects”上定义文件名,点击“OK ”出现数据编辑窗口。 年份 人口自然增长率 (%。) 国民总收入(亿元) 居民消费价格指数增长 率(CPI )% 人均GDP (元) 1988 15.73 15037 18.8 1366 1989 15.04 17001 18 1519 1990 14.39 18718 3.1 1644 1991 12.98 21826 3.4 1893 1992 11.6 26937 6.4 2311 1993 11.45 35260 14.7 2998 1994 11.21 48108 24.1 4044 1995 10.55 59811 17.1 5046 1996 10.42 70142 8.3 5846 1997 10.06 78061 2.8 6420 1998 9.14 83024 -0.8 6796 1999 8.18 88479 -1.4 7159 2000 7.58 98000 0.4 7858 2001 6.95 108068 0.7 8622 2002 6.45 119096 -0.8 9398 2003 6.01 135174 1.2 10542 2004 5.87 159587 3.9 12336 2005 5.89 184089 1.8 14040 2006 5.38 213132 1.5 16024

多元线性回归模型练习题及答案

多元线性回归模型练习 一、单项选择题 1. 在由n =30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算 得 可决系数为0.8500,贝U 调整后的可决系数为(D ) A. 0.8603 B. 0.8389 C. 0.8655 D.0.8327 2. 用一组有30个观测值的样本估计模型 y t =b o ? b i x it b 2 X 2t U t 后,在0.05的 显著 性水平上对b l 的显著性作t 检验,则b l 显著地不等于零的条件是其统计量 t 大于等于(C ) A t o 』5(3O ) B t o.025 (28) C t o.o25(27) D F 0.025 (1,28) 3. 线性回归模型y t =b ° "旳+6x 21 + ............ +b k X kt +4中,检验 A H o :b =0(i 二。,1,2 ,.*)时,所用的统计量 / ■■ ■X 服从(C ) A.t (n-k+1) B.t (n-k-2) C.t (n-k-1) D.t( n k+2) 4. 调整的可决系数 :与多元样本判定系数: ‘之间有如下关系( D) R 2= n " R 2 R 2 =1 - n " R 2 A . n- k-1 B. n -k -1 R 2=1 - n " (1 R 2) R 2 =1 - n " (1-R 2 ) C n —k -1 D. n- k-1 5.对模型Y = B 0+ B 1X i + B 2X 2i + 卩 i 进行总体显著性F 检验,检验的零假设是 A ) A . B 1= B 2=0 B. B 1=0 C .B 2=0 D. B 0=0 或 B 1=0 6?设 k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对多元线性回归方程进 行显著性检验时,所用的F 统计量可表示为( B ) ESS (n-k ) 一k A. RSS (k-1) B . (1-R 2 )/(n —k — 1 ) R 2 (n - k) C. (1 - R 2) '(k-1) 7.多元线性回归分析中(回归模型中的参数个数为 k ),调整后的可决系数 R 2与可决系数R 2之间的关系( A ) n -1 R 2 =1 _(1 _R 2 ) ESS/(k-1) D. TSS (n-k)

多元线性回归实例分析

SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析!(一) 多元线性回归,主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原理差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方程为: 毫无疑问,多元线性回归方程应该为: 上图中的x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止,代表有P个自变量,如果有“N组样本,那么这个多元线性回归,将会组成一个矩阵,如下图所示: 那么,多元线性回归方程矩阵形式为: 其中:代表随机误差,其中随机误差分为:可解释的误差和不可解释的误差,随机误差必须满足以下四个条件,多元线性方程才有意义(一元线性方程也一样) 1:服成正太分布,即指:随机误差必须是服成正太分别的随机变量。 2:无偏性假设,即指:期望值为0 3:同共方差性假设,即指,所有的随机误差变量方差都相等 4:独立性假设,即指:所有的随机误差变量都相互独立,可以用协方差解释。 今天跟大家一起讨论一下,SPSS---多元线性回归的具体操作过程,下面以教程教程数据为例,分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系,建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示:

点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面:

将“销售量”作为“因变量”拖入因变量框内,将“车长,车宽,耗油率,车净重等10个自变量拖入自变量框内,如上图所示,在“方法”旁边,选择“逐步”,当然,你也可以选择其它的方式,如果你选择“进入”默认的方式,在分析结果中,将会得到如下图所示的结果:(所有的自变量,都会强行进入) 如果你选择“逐步”这个方法,将会得到如下图所示的结果:(将会根据预先设定的“F统计量的概率值进行筛选,最先进入回归方程的“自变量”应该是跟“因变量”关系最为密切,贡献最大的,如下图可以看出,车的价格和车轴跟因变量关系最为密切,符合判断条件的概率值必须小于0.05,当概率值大于等于0.1时将会被剔除)

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

SPSS 统计分析 多元线性回归分析方法操作与分析 实验目的: 引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量,来研究上海房价的变动因素。 实验变量: 以年份、商品房平均售价(元/平方米)、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。 实验方法:多元线性回归分析法 软件:spss19.0 操作过程: 第一步:导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open;

2. Opening excel data source——OK. 第二步: 1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear,Dependent (因变量)选择商品房平均售价,Independents(自变量)选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率;Method选择Stepwise. 进入如下界面: 2.点击右侧Statistics,勾选Regression Coefficients(回归系数)选项组中的Estimates;勾选Residuals(残差)选项组中的Durbin-Watson、

Casewise diagnostics默认;接着选择Model fit、Collinearity diagnotics;点击Continue. 3.点击右侧Plots,选择*ZPRED(标准化预测值)作为纵轴变量,选择DEPENDNT(因变量)作为横轴变量;勾选选项组中的Standardized Residual Plots(标准化残差图)中的Histogram、Normal probability plot;点击Continue.

多元线性回归模型的案例讲解

多元线性回归模型的案 例讲解 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ,鸡肉价格P 1,猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/ 千克 X/元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/ 千克 X/元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/ 千克) 1980 397 1992 911 1981 413 1993 931 1982 439 1994 1021 1983 459 1995 1165 1984 492 1996 1349 1985 528 1997 1449 1986 560 1998 1575 1987 624 1999 1759 1988 666 2000 1994 1989 717 2001 2258 1990 768 2002 2478 1991 843 (1) 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型: 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ (2) 请分析,鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析,过程如下: 输出结果如下:

所以,回归方程为: 123ln 0.73150.3463ln 0.5021ln 0.1469ln 0.0872ln Y X P P P =-+-++ 由上述回归结果可以知道,鸡肉消费需求受家庭收入水平和鸡肉价格的影响,而牛肉价格和猪肉价格对鸡肉消费需求的影响并不显着。 验证猪肉价格和鸡肉价格是否有影响,可以通过赤池准则(AIC )和施瓦茨准则(SC )。若AIC 值或SC 值增加了,就应该去掉该解释变量。 去掉猪肉价格P 2与牛肉价格P 3重新进行回归分析,结果如下: Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C LOG(X) LOG(P1) R-squared ????Mean dependent var Adjusted R-squared ????. dependent var . of regression ????Akaike info criterion Sum squared resid ????Schwarz criterion Log likelihood ????F-statistic Durbin-Watson stat ????Prob(F-statistic)

多元线性回归例题与解析

作业: 在农作物害虫发生趋势的预报研究中,所涉及的5个自变量及因 变量的10组观测数据如下,试建立y对x1-x5的回归模型,指出那些变量对y有显著的线性贡献,贡献大小顺序。 x1 x2 x3 x4 x5 y 9.200 2.732 1.471 0.332 1.138 1.155 9.100 3.732 1.820 0.112 0.828 1.146 8.600 4.882 1.872 0.383 2.131 1.841 10.233 3.968 1.587 0.181 1.349 1.356 5.600 3.732 1.841 0.297 1.815 0.863 5.367 4.236 1.873 0.063 1.352 0.903 6.133 3.146 1.987 0.280 1.647 0.114 8.200 4.646 1.615 0.379 4.565 0.898 8.800 4.378 1.543 0.744 2.073 1.930 7.600 3.864 1.599 0.342 2.423 1.104 (!)回归性方程显著性检验: 由Analysis of variance 表可知,其 r F P 的值0.0170小于0.05,则1 y x 与、2 x3x4x、5x之间具有显著性相关性;由R-square的值为0.9356可知该方程的拟合度高,(2)参数显著性检验:

a.由Parameter Estimates 表可知,对自变量x1。t 检验值为t=1.06,Pr t >的值等于 0.3479,大于0.05,故x1的系数为0,即x1未通过检验,去掉x1,再次运行程序。 b.结果表明所有变量的系数均通过检验,得到线性模型。 (3)拟合区间。 2350.75463 1.999640.33313 2.24781y x x x =--+ 故对y 有显著的线性贡献大小顺序为 325 x x x >>。 附件: data ex; input x1-x5 y@@; cards ; 9.200 2.732 1.471 0.332 1.138 1.155 9.100 3.732 1.820 0.112 0.828 1.146 8.600 4.882 1.872 0.383 2.131 1.841 10.233 3.968 1.587 0.181 1.349 1.356 5.600 3.732 1.841 0.297 1.815 0.863 5.367 4.236 1.873 0.063 1.352 0.903 6.133 3.146 1.987 0.280 1.647 0.114 8.200 4.646 1.615 0.379 4.565 0.898 8.800 4.378 1.543 0.744 2.073 1.930

多元线性回归实例分析报告

SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析!(一) 多元线性回归,主要就是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原理差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方程 为: 毫无疑问,多元线性回归方程应该 为: 上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止,代表有P个自变量,如果有“N组样本,那么这个多元线性回归,将会组成一个矩阵,如下图所示: 那么,多元线性回归方程矩阵形式为: 其中:代表随机误差, 其中随机误差分为:可解释的误差与不可解释的误差,随机误差必须满足以下四个条件,多元线性方程才有意义(一元线性方程也一样) 1:服成正太分布,即指:随机误差必须就是服成正太分别的随机变量。 2:无偏性假设,即指:期望值为0 3:同共方差性假设,即指,所有的随机误差变量方差都相等 4:独立性假设,即指:所有的随机误差变量都相互独立,可以用协方差解释。 今天跟大家一起讨论一下,SPSS---多元线性回归的具体操作过程,下面以教程教程数据为例,分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系,建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示:

点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面:

将“销售量”作为“因变量”拖入因变量框内, 将“车长,车宽,耗油率,车净重等10个自变量拖入自变量框内,如上图所示,在“方法”旁边,选择“逐步”,当然,您也可以选择其它的方式,如果您选择“进入”默认的方式,在分析结果中,将会得到如下图所示的结果:(所有的自变量,都会强行进入) 如果您选择“逐步”这个方法,将会得到如下图所示的结果:(将会根据预先设定的“F统计量的概率值进行筛选,最先进入回归方程的“自变量”应该就是跟“因变量”关系最为密切,

多元线性回归模型习题及答案

、单项选择题 1. 在由n 30的一组样本估计的、包含 3个解释变量的线 性回归模型中,计算得多重决定 系数为0.8500,则调整后的多重决定系数为( D ) A. 0.8603 B. 0.8389 C. 0.8655 D.0.8327 2. 下列样本模型中,哪一个模型通常是无效的( B ) C I A. C i (消费)=500+0.8 打(收入) B. Qd (商品需求)=10+0.8 I i (收入)+0.9 P (价格) 3.用一组有30个观测值的样本估计模型 y t b o b i^t dX 2t U t 后,在0.05的显著性水 平上对b1的显著性作 t 检验,则 b 1 显著地不等于零的条件是其统计量 t 大于等于( C ) A 10.05 (30) B t 0.025(28) C t 0.025 (27 ) D F 0.025 (1,28) 4.模型 ln y t lnb 0 b 1 In x t U t 中,bl 的实际含义是(B ) A. x 关于y 的弹性 B. y 关于x 的弹性 C. x 关于y 的边际倾向 D. y 关于X 的边际倾向 5、 在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明 模 型 中 存 在 (C ) A.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D . 高 拟合 优 度 6. 线性回归模型 y t b ) b 1x 1t b 2x 2t ........ b k x kt u t 中,检验 H °:b t 0(i 0,1,2,...k ) 时,所用的统计量 A. t (n-k+1) B.t (n-k-2) 多元线性回归模型 C. D. Q i (商品供给)=20+0.75 P (价格) (产出量) =0.65 L i (劳动) K i 0.4 (资本) 服从(C )

多元线性回归模型练习题及标准答案

多元线性回归模型练习题及答案

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多元线性回归模型练习 一、单项选择题 1.在由30n =的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算得可决系数为0.8500,则调整后的可决系数为( D ) A. 0.8603 B. 0.8389 C. 0.8655 D.0.8327 2.用一组有30个观测值的样本估计模型 01122t t t t y b b x b x u =+++后,在0.05的 显著性水平上对1b 的显著性作t 检验,则1b 显著地不等于零的条件是其统计量t 大于等于( C ) A. ) 30(05.0t B. ) 28(025.0t C. ) 27(025.0t D. ) 28,1(025.0F 3.线性回归模型 01122......t t t k kt t y b b x b x b x u =+++++ 中,检验 0:0(0,1,2,...) t H b i k ==时,所用的统计量 服从( C ) A.t(n-k+1) B.t(n-k-2) C.t(n-k-1) D.t(n-k+2)

4. 调整的可决系数 与多元样本判 定系数 之间有如下关系( D ) A. 2211n R R n k -= -- B. 22 1 11n R R n k -=--- C. 2211(1)1n R R n k -=- +-- D. 221 1(1) 1n R R n k -=---- 5.对模型Y i =β0+β1X 1i +β2X 2i +μi 进行总体显著性F 检验,检验的零假设是( A ) A. β1=β2=0 B. β1=0 C. β2=0 D. β0=0或β1=0 6.设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对多元线性回归方程进行 显著性检验时,所用的F 统计量可表示为( B ) A. )1() (--k RSS k n ESS B . ) 1 ( ) 1 ( 2 2 - - k R k R - n

第三章 多元线性回归模型案例

第三章 多元线性回归模型案例 一、邹式检验(突变点检验、稳定性检验) 1.突变点检验 1985—2002年中国家用汽车拥有量(t y ,万辆)与城镇居民家庭人均可支配收入(t x ,元),数据见表3.1。 表3.1 中国家用汽车拥有量(t y )与城镇居民家庭人均可支配收入(t x )数据 年份 t y (万辆) t x (元) 年份 t y (万辆) t x (元) 1985 28.49 739.1 1994 205.42 3496.2 1986 34.71 899.6 1995 249.96 4283 1987 42.29 1002.2 1996 289.67 4838.9 1988 60.42 1181.4 1997 358.36 5160.3 1989 73.12 1375.7 1998 423.65 5425.1 1990 81.62 1510.2 1999 533.88 5854 1991 96.04 1700.6 2000 625.33 6280 1992 118.2 2026.6 2001 770.78 6859.6 1993 155.77 2577.4 2002 968.98 7702.8 下图是关于t y 和t x 的散点图: 从上图可以看出,1996年是一个突变点,当城镇居民家庭人均可支配收入突破4838.9元之后,城镇居民家庭购买家用汽车的能力大大提高。现在用邹突变点检验法检验1996年是不是一个突变点。 H 0:两个子样本(1985—1995年,1996—2002年)相对应的模型回归参数相等 H 1:备择假设是两个子样本对应的回归参数不等。 在1985—2002年样本范围内做回归。

(完整版)多元线性回归模型习题及答案

、单项选择题 1.在由n 30的一组样本估计的、包含3 个解释变量的线性回归模型中,计算得多重决定系数为 0.8500 ,则调整后的多重决定系数为(D ) A. 0.8603 B. 0.8389 C. 0.8655 D.0.8327 2.下列样本模型中,哪一个模型通常是无效的(B) A. Ci(消费)=500+0.8 Ii(收入) B. Q i (商品需求)=10+0.8 Ii(收入)+0.9 Pi(价格) 3.用一组有30个观测值的样本估计模型y t b o blXlt dX2t U t后,在0.05的显著性水 平上对bl的显著性作t检验,则bl显著地不等于零的条件是其统计量t大于等于(C) A.t0.05 (30) B. t0.025 (28) C. t0.025 (27) D. F 0.025 (1,28) 4.模型ln yt lnbo bl 1 nXt Ut中,b i的实际含义是(B) A. x关于y的弹性 B. y关于x的弹性 C.x关于y的边际倾向 D.y关于x的边际倾向 5.在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在( C ) A. 异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.高拟合优度 6.线性回归模型 y t b0 b i x it b2x2t ................... b k x kt U t 中,检验H0 :b t 0(i 0,i,2,...k) 时,所用的统计量 A. t(n-k+i) B.t(n-k-2) C. t(n-k-i) D.t(n-k+2)多元线性回归模型 C. D. Q i(商品供给)=20+0.75 Pi(价格) Yi(产出量) =0.65 L i(劳动)K i0.4 资本) 服从( C )

多元线性回归方程案例分析

多元线性回归方程案例分析 一、研究的问题 探究经济生活中,商品需求量与商品价格、及消费者收入水平之间的关系,以便依据商品价格及消费者的平均收入预测某商品需求量的变化趋势! 二、对问题的经济理论分析、所涉及的经济变量 (1)经济理论分析:①需求:是指在各种不同价格水平下,消费者愿意且能够购买的商品或服务的数量;②需求与价格之间存在这需求规律,即“在其它条件不变的条件下,一种商品的价格上升会引起该商品的需求量减少,价格下降会引起该商品的需求量增多”;由此我们引出需求的价格弹性的概念,它是指需求量对价格变动的反应程度,是需求量变化的百分比除以价格变化 的百分比,即公式: ③同理,需求与收入的关系可以用需求的收入弹性分析,它表示某一商品的需求量对收入变化的反应程度,即公式: (2)变量的设定:在经济生活中,我们不难发现价格和收入水平的高低对商品需求量有着直接且密切的影响,故所建立的模型是一个回归模型!其中“商品价格”与“消费者平均收入”分别是解释变量x1、x2,“商品需求量”是被

解释变量y! 三、理论模型的建立 经济理论指出,商品需求受多种综合因素的影响,如商品价格、消费者收入水平、消费者对未来的价格预期、相关商品的价格、消费者偏好等,而其中最重要的因素就是价格与消费者收入水平,即价格和消费者收入水平与需求量之间存在单方向的因果关系;由此,我们可设以下回归模型 Y i=b0+b1*x1i+b2*x2i+u i 四、相关变量的数据收集及数据来源说明 我们将以某地区消费者对当地某品牌电子手表的需求量随价格与平均收入变动的资料进行回归分析,并对估计模型进行检验! 解释变量:商品价格(x1) 人均月收入(x2) 被解释变量:商品需求量(y) 注:本研究报告中所采用的数据来源于中国科技大学教学课件、东方财富网等;

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