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应用多元统计分析试题及答案(1)
应用多元统计分析试题及答案(1)多元统计分析是现代统计学中不可或缺的一部分，它是用于对不同数据进行相关分析的高级统计方法。
对于需要进行多因素分析的问题，多元统计分析是必须掌握的技能。
以下是一些应用多元统计分析的试题及答案。
试题1：假设你要进行一项研究，以评估学生在学期末考试成绩与他们的就业情况之间是否存在关联。
你将分析什么类型的多元统计分析？答案：此问题需要进行一种二元多元回归分析。
此方法可以用于探索学期末考试成绩和就业情况之间的相关性。
通过回归分析，我们可以计算出两个变量之间的相关系数以及建立一个数学模型来预测就业成功与否的可能性。
试题2：你是一家旅游公司的行销经理，你想了解你们的财务状况、品牌信誉和市场定位之间的关系。
采用哪种多元统计分析来解决这个问题？答案：这个问题需要进行一种因子分析。
因子分析是一种常用的多元统计技术，可用于探索大量变量之间的共性或相似性。
因此，行销经理可以使用因子分析来探究这三个因素之间的关系，以帮助公司更好地了解市场需求、推广策略和产品定位。
试题3：你是一名医学研究员，你需要研究新型药物的效果以及它是否与特定人群的特征相关。
哪种多元统计分析可用于研究？答案：这个问题需要使用一种路径分析方法。
路径分析是一种分层回归分析技术，可用于探索变量间的直接和间接影响关系。
因此，研究人员可以使用路径分析来研究新型药物的效果以及与特定人群特征的相关性，以便更好地理解治疗效果的影响因素。
试题4：你是一名市场分析师，你需要研究不同年龄、性别和教育水平的人群之间的消费习惯。
采用哪种多元统计分析来解决这个问题？答案：这个问题需要使用一种聚类分析方法。
聚类分析是一种将成为节点的相似对象分组的过程。
因此，市场分析师可以使用聚类分析来将相似的人群以及他们的共同消费习惯分成几个类别，以便更好地了解不同年龄、性别和教育水平背景下的人群之间的消费习惯和偏好。
结论：多元统计分析是一种有用的技术，可以用于探索大量不同变量之间的关系，对于需要分析多个变量之间关系的问题，多元统计分析是必须学习的基本技能。
多元统计复习题附答案
复习题原文：答案：4.2 试述判别分析的实质。
4.3 简述距离判别法的基本思想和方法。
4.4 简述贝叶斯判别法的基本思想和方法。
4.5 简述费希尔判别法的基本思想和方法。
4.6 试析距离判别法、贝叶斯判别法和费希尔判别法的异同。
4.2 试述判别分析的实质。
答：判别分析就是希望利用已经测得的变量数据，找出一种判别函数，使得这一函数具有某种最优性质，能把属于不同类别的样本点尽可能地区别开来。
设R1，R2，…，Rk是p维空间R p的k个子集，如果它们互不相交，且它们的和集为，则称为的一个划分。
判别分析问题实质上就是在某种意义上，以最优的性质对p 维空间构造一个“划分”，这个“划分”就构成了一个判别规则。
4.3 简述距离判别法的基本思想和方法。
答：距离判别问题分为①两个总体的距离判别问题和②多个总体的判别问题。
其基本思想都是分别计算样本与各个总体的距离（马氏距离），将距离近的判别为一类。
①两个总体的距离判别问题设有协方差矩阵∑相等的两个总体G 1和G 2，其均值分别是μ1和μ 2，对于一个新的样品X ，要判断它来自哪个总体。
计算新样品X 到两个总体的马氏距离D 2（X ，G 1）和D 2（X ，G 2），则X ，D2（X ，G 1）D 2（X ，G 2）X ，D2（X ，G 1）> D 2（X ，G 2，具体分析，2212(,)(,)D G D G -X X111122111111111222111211122()()()()2(2)2()-----------''=-----''''''=-+--+'''=-+-X μΣX μX μΣX μX ΣX X ΣμμΣμX ΣX X ΣμμΣμX ΣμμμΣμμΣμ11211212112122()()()2()22()2()---''=-++-'+⎛⎫=--- ⎪⎝⎭''=--=--X ΣμμμμΣμμμμX ΣμμX μααX μ 记()()W '=-X αX μ 则判别规则为X ，W(X)X ，W(X)<0②多个总体的判别问题。
《多元统计分析》习题
《多元统计分析》习题分为三部分：思考题、验证题和论文题思考题第一章绪论1﹑什么是多元统计分析？2﹑多元统计分析能解决哪些类型的实际问题？第二章聚类分析1﹑简述系统聚类法的基本思路。
2﹑写出样品间相关系数公式。
3﹑常用的距离及相似系数有哪些？它们各有什么特点？4﹑利用谱系图分类应注意哪些问题？5﹑在SAS和SPSS中如何实现系统聚类分析？第三章判别分析1﹑简述距离判别法的基本思路，图示其几何意义。
2﹑判别分析与聚类分析有何异同？3﹑简述贝叶斯判别的基本思路。
4﹑简述费歇判别的基本思路。
5﹑简述逐步判别法的基本思想。
6﹑在SAS和SPSS软件中如何实现判别分析？第四章主成分分析1﹑主成分分析的几何意义是什么？2﹑主成分分析的主要作用有那些？3﹑什么是贡献率和累计贡献率，其意义何在？4﹑为什么说贡献率和累计贡献率能反映主成分中所包含的原始变量的信息？5﹑为什么要用标准化数据去估计V的特征向量与特征值？6﹑证明：对于标准化数据有S=R。
7﹑主成分分析在SAS和SPSS中如何实现？第五章因子分析1﹑因子得分模型与主成分分析模型有何不同？2﹑因子载荷阵的统计意义是什么？3﹑方差旋转的目的是什么？4﹑因子分析有何作用？5﹑因子模型与回归模型有何不同？6﹑在SAS和SPSS中如何实现因子分析？第六章对应分析1﹑简述对应分析的基本思想。
2﹑简述对应分析的基本原理。
3﹑简述因子分析中Q型与R 型的对应关系。
4﹑对应分析如何在SAS和SPSS中实现？第七章典型相关分析1﹑典型相关分析适合分析何种类型的数据？2﹑简述典型相关分析的基本思想。
3﹑典型变量有哪些性质？4﹑典型相关系数和典型变量有何意义？5﹑典型相关分析有何作用？6 ﹑在SAS和SPSS中如何实现典型相关分析？验证题第二章聚类分析1、为了更深入了解我国人口的文化程度，现利用1990年全国人口普查数据对全国30个省、直辖市、自治区进行聚类分析。
分析选用了三个指标：(1)大学以上文化程度的人口占全部人口的比例(DXBZ)；(2)初中文化程度的人都占全部人口的比例(CZBZ)；(3)文盲半文盲人口占全部人口的比例(WMBZ)，分别用来反映较高、中等、较低文化程度人口的状况。
多元统计分析上机习题
1. 下面的表，分别为某企业1991年～1995年5年中各季度计划完成和实际完成的产量（单位：万吨）数据资料，试建立一个SPSS数据文件保存这两个表中的数据。
年份一季度二季度三季度四季度计划数实际数计划数实际数计划数实际数计划数实际数19911412.51821.41818.52020.4 19921717.21819.81719.22022.5 19931616.52016.81817.72119.6 19941818.42019.22020.52220.8 19952020.52125.82522.52524.5 19911412.51821.41818.52020.4然后对建立的数据文件分别按季度、年汇总各季度和各年度的计划产量和实际完成的产量、平均产量。
2. 用四种不同的饲料喂养大白鼠，每组4只，然后测其肝重占体重的比值（肝/体重比值，%），数据如下。
试比较四组均数间有无差异？表14 四组资料的肝重占体重比值（%）的测定结果A饲料B饲料C饲料D饲料2.62 2.82 2.913.922.23 2.763.02 3.002.36 2.433.28 3.322.40 2.733.18 3.043. 对12份血清分别用原方法（检测时间20分钟）和新方法（检测时间10分钟）测谷-丙转氨酶，结果见表。
问两法所得结果有无差别？表18 12份血清用原法和新法测血清谷-丙转氨酶（nmol·S-1/L）结果的比较编号原法新法1 60 802 142 1523 195 2434 80 825 242 2406 220 2207 190 2058 25 38 9 212 243 10 38 44 11 236 200 12951005. 让10个失眠患者分别服用甲乙两种安眠药，观察延长睡眠时间的情况，得到如下配对数据：甲药延时量 1.90 0.80 1.10 0.10 -0.10 4.40 5.50 1.60 4.60 3.40乙药延时量 0.70 -1.60 -0.20 -1.2 -0.10 3.40 3.70 0.80 0.00 2.20在显著检验性水平α= 0.05下，试用配对样本的T 检验过程，检验两种药物的疗效有无显著差异?6. 一工厂的两个化验员每天同时从工厂的冷却水中取样，测量一次水中的含氯量（ppm ），下面列出10天的记录：化验员A ： 1.15 1.86 0.75 1.82 1.14 1.65 1.90 0.89 1.12 1.09 化验员B ： 1.00 1.90 0.90 1.80 1.20 1.70 1.95 1.87 1.69 1.92设各化验员的化验结果服从正态分布，试选用适当的检验过程，检验两个化验员测量 的结果之间是否有显著差异? （α= 0.05、0.01）4. 将手术要求基本相同的15名患者随机分3组，在手术过程中分别采用A ，B ，C 三种麻醉诱导方法，在T 0（诱导前）、T 1、T 2、T 3，T 4 五个时相测量患者的收缩压，数据记录见表。
多元统计分析课后习题解答第四章
习题解析
• 题目：简述多元统计分析的基本思想 答案：多元统计分析是通过对多个变量进行综合分析，揭示数据之间的内在关 系和规律，进而解决实际问题的方法。其基本思想包括多变量综合分析、多变量分类分析、多变量预测分析等。
• 答案：多元统计分析是通过对多个变量进行综合分析，揭示数据之间的内在关系和规律，进而解决实际问题的方法。其基本 思想包括多变量综合分析、多变量分类分析、多变量预测分析等。
汇报人：XX
多元统计分析的 方法和技术广泛 应用于各个领域， 如心理学、经济 学、医学等。
多元统计分析的 基本步骤包括数 据收集、数据探 索、模型选择、 模型拟合和模型 评估等。
多元统计分析的基本思想
综合多个变量进行全面分析，以揭示数据之间的内在联系和规律 强调变量之间的交互作用和协同效应，以实现更准确的预测和推断 通过对数据的降维处理，简化复杂数据集，提取关键信息
• 题目：解释因子分析的基本思想。 答案：因子分析是一种探索性统计分析方法，其基本思想是通过寻找隐藏在多个变量背后的共 同因子来解释变量之间的相互关系。通过因子分析，可以揭示数据的基本结构，简化数据的复杂性，并加深对数据内在规律的认识。 • 答案：因子分析是一种探索性统计分析方法，其基本思想是通过寻找隐藏在多个变量背后的共同因子来解释变量之间的相互关系。通 过因子分析，可以揭示数据的基本结构，简化数据的复杂性，并加深对数据内在规律的认识。
多元统计分析习题与答案
多元统计分析习题与答案多元统计分析是一种在社会科学研究中广泛应用的方法，它通过同时考虑多个变量之间的关系，帮助研究者更全面地理解和解释现象。
在本文中，我将分享一些多元统计分析的习题和答案，希望能够帮助读者更好地掌握这一方法。
习题一：相关分析假设你正在研究一个学生的学习成绩和他们每天花在学习上的时间之间的关系。
你收集了100个学生的数据，学习成绩用分数表示，学习时间用小时表示。
以下是你的数据：学习成绩（X）：75, 80, 85, 90, 95, 70, 65, 60, 55, 50学习时间（Y）：5, 6, 7, 8, 9, 4, 3, 2, 1, 0请计算学习成绩和学习时间之间的相关系数，并解释其含义。
答案一：首先，我们需要计算学习成绩和学习时间之间的协方差和标准差。
根据公式，协方差可以通过以下公式计算：协方差= Σ((X - X平均) * (Y - Y平均)) / (n - 1)其中，X和Y分别表示学习成绩和学习时间，X平均和Y平均表示它们的平均值，n表示样本数量。
标准差可以通过以下公式计算：标准差= √(Σ(X - X平均)² / (n - 1))根据以上公式，我们可以得出学习成绩和学习时间之间的协方差为-22.5，标准差分别为18.03和2.87。
然后，我们可以通过以下公式计算相关系数：相关系数 = 协方差 / (X标准差 * Y标准差)根据以上公式，我们可以得出相关系数为-0.93。
由于相关系数接近于-1，可以得出结论：学习成绩和学习时间之间存在强烈的负相关关系，即学习时间越长，学习成绩越低。
习题二：多元线性回归假设你正在研究一个人的身高（X1）、体重（X2）和年龄（X3）对其收入（Y）的影响。
你收集了50个人的数据，以下是你的数据：身高（X1）：160, 165, 170, 175, 180, 185, 190, 195, 200, 205体重（X2）：50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95年龄（X3）：20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65收入（Y）：5000, 5500, 6000, 6500, 7000, 7500, 8000, 8500, 9000, 9500请利用多元线性回归分析，建立一个预测人的收入的模型，并解释模型的结果。
多元统计分析第三版课后练习题含答案
多元统计分析第三版课后练习题含答案1. 组间差异比较题目有两组数据，分别为A组和B组，经过检验发现两组数据的方差不相等，则应该使用那种方法进行比较？答案当两组数据的方差不相等时，应该使用Welch’s t检验方法进行比较，而不是常规的Student’s t检验方法。
2. 主成分分析题目主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维方法。
在PCA分析中，如何选择主成分的个数？答案选择主成分的个数要根据实际情况而定。
一般来说，我们可以参考数据的累计方差贡献率，将累计贡献率大于80%的主成分选出来作为数据的主要特征，进而进行后续的数据分析处理。
3. 线性回归模型题目在线性回归模型中，如何衡量模型的拟合程度？答案模型的拟合程度可以通过R方（R-squared）值来衡量。
R方值越接近1，说明模型越拟合数据，反之则说明拟合程度不高。
但需要注意的是，仅仅使用R方值来衡量一个模型的好坏还不够，也需要考虑其它因素的影响，如是否存在共线性等问题。
4. 混淆矩阵题目什么是混淆矩阵（Confusion Matrix）？在分类问题中，混淆矩阵的作用是什么？答案混淆矩阵是用来评估分类模型的准确度，它可以将分类问题的结果与实际结果进行比较分析。
一般来说，混淆矩阵包含4个参数：真阳性（True Positive, TP）、假阳性（False Positive, FP）、真阴性（True Negative, TN）和假阴性（False Negative, FN）。
在分类问题中，混淆矩阵的作用主要有以下三个：1.衡量模型的质量。
通过混淆矩阵，我们可以计算出分类模型的准确率、精度、召回率等指标来评估模型的质量。
2.选择模型的阈值。
分类模型的阈值是指将不同的样本劃分到不同的分类中的界限值。
通过混淆矩阵，我们可以选择不同的阈值，以获得更好的模型表现。
3.确定模型需要改进的方面。
通过混淆矩阵，我们可以识别出模型中需要改进的方面，从而进一步优化模型。
应用多元分析期末复习练习题
多元复习1、多元统计分析是运用数理统计方法来解决多指标问题的理论和方法。
2、多元分析研究的是多个随机变量和相关关系的统计总体。
3、如果A与B是两个P×P维的方阵，则AB与BA有完全相同的特征值。
4、随机向量X的协方差矩阵一定是非负定矩阵。
5、若A为P阶对称矩阵，则存在正交矩阵T与对角矩阵∧，则三者的关系有A=T∧T’。
6、设x是多元向量，服从正太分布即X～，a为P维常熟向量，则其线性型a’x服从一元正态分布，即a’x～。
7、方差相同的两个随机变量的差与和是不相关关系。
8、协方差和相关系数是变量间离散程度的一种变量，并不能刻画变量间可能存在的关联程度的关系。
9、变量的类型按尺度划分为间隔变量、有序变量、名义变量类型。
10、公共因子方差与特殊因子方差之和为1。
11、聚类分析是建立一种分析方法，它将一批样品或变量按照它们在性质上的亲疏关系进行科学的分类。
12、聚类分析是分析如何对样品或变量进行量化分析，通常分为Q型聚类和R型聚类。
13、聚类分析中Q型聚类是对样品进行聚类，R型聚类是对变量进行聚类。
14、进行判别分析时，通常指定一种判别规则用来判定新样品的归属，常见的判别准则有：费希尔判别准则、贝叶斯判别准则。
15、费希尔判别法就是要找P个变量组成的线性判别函数使得各组内点的离差尽可能接近，而不同组间的点尽可能疏远。
16、当X～，则-)服从卡方分布，即-) ～。
17、威尔克斯统计量表达式：∧=。
18、霍特林统计量表达式：。
19、两个变量间的平方马氏距离：；总体的马氏距离：。
20、方差相等的两个随机变量的关系：。
21、几个变量间服从正态分布，各自独立，样品的均值向量服从正态分布。
22、从代数观点看主成分是P个原始相关变量的线性组合。
23、变量共同度是指因子载荷矩阵中的第i行元素的平方和。
24、因子分析是指把每个原始变量分为两部分因素，一部分是公共因子，另一部分是特殊因子。
1、判别分析的目标。
答：判别分析的目标有两个：一是根据已知所属组的样本给出判别函数，并制定判别规则，再依此判断（或预测）每一新样品应归属的组别。
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实用多元统计分析相尖习题练习题一、填空题1•人们通过各种实践，发现变量之间的相互矢系可以分成（相尖）和（不相尖）两种类型。
多元统计中常用的统计量有：样本均值、样本方差、样本协方差和样本相尖系数。
2•总离差平方和可以分解为（回归离差平方和）和（剩余离差平方和）两个部分，其中（回归离差平方和）在总离差平方和中所占比重越大，则线性回归效果越显著。
3 •回归方程显著性检验时通常采用的统计量是（S R/P）/[S E/ （n-p-1） ]O4•偏相尖系数是指多元回归分析中，（当其他变量固定时，给定的两个变量之间的）的相尖系数。
5. Spss中回归方程的建模方法有（一元线性回归、多元线性回归、岭回归、多对多线性回归）等。
6 •主成分分析是通过适当的变量替换，使新变量成为原变量的（线性组合），并寻求（降维）的一种方法。
7 •主成分分析的基本思想是（设法将原来众多具有一定相尖性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无矢的综合指标来替代原来的指标）。
8 •主成分表达式的系数向量是（相尖系数矩阵）的特征向量。
9 •样本主成分的总方差等于（1）。
10 •在经济指标综合评价中，应用主成分分析法，则评价函数中的权数为（方差贡献度）。
主成分的协方差矩阵为（对称）矩阵。
主成分表达式的系数向量是（相尖矩阵特征值）的特征向量。
11. SPSS 中主成分分析采用（analyze—data reduction — facyor）命令过程。
12•因子分析是把每个原始变量分解为两部分因素，一部分是（公共因子），另一部分为（特殊因子）。
13 •变量共同度是指因子载荷矩阵中（第i行元素的平方和）。
14 •公共因子方差与特殊因子方差之和为（1） o15 •聚类分析是建立一种分类方法，它将一批样品或变量按照它们在性质上的（亲疏程度）进行科学的分类。
16. Q型聚类法是按（样品）进行聚类，R型聚类法是按（变量）进行聚类。
17. Q型聚类统计量是（距离），而R型聚类统计量通常采用（相尖系数）。
18. 六种Q型聚类方法分别为（最长距离法）、（最短距离法）、（中间距离法）、（类平均法）、（重心法）、（离差平方和法）。
19•快速聚类在SPSS中由（k■均值聚类（analyze— classify— k means cluste））过程实现。
20. 判别分析是要解决在研究对象已（已分成若干类）的情况下，确定新的观测数据属于已知类别中哪一类的多元统计方法。
21. 用判别分析方法处理问题时，通常以（判别函数）作为衡量新样本点与各已知组别接近程度的指标。
22. 进行判别分析时，通常指定一种判别规则，用来判定新样本的归属，常见的判别准则有（Fisher准则）、（贝叶斯准则）。
23. 类内样本点接近，类间样本点疏远的性质，可以通过（类与类之间的距离）与（类内样本的距离）的大小差异表现出来，而两者的比值能把不同的类区别开来。
这（好）24. Fisher判别法就是要找一个由p个变量组成的（线性判别函数），使得各自组内点的（离差）尽可能接近，而不同组间点的尽可能疏远。
二、简答题1、简述复相矢系数与偏相尖系数。
答：复相矢系数：又叫多重相矢系数。
复相尖是指因变量与多个自变量之间的相尖矢系。
例如，某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相尖矢系。
偏相矢系数：又叫部分相尖系数。
部分相尖系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相尖矢系。
偏相尖系数是指多元回归分析中，当其他变量固定后，给定的两个变量之间的的相矢系数。
偏相尖系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。
复相矢系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。
2、简述逐步回归分析方法的具体实施步骤。
答：逐步回归过程如下：1 ）自变量的剔除；2）重新进行少一个自变量的多元线性回归分析；3）重新进行多一个自变量的多元线性回归分析；4）重新进行上述步骤，直至无法再删除和再引入自变量为止。
3、提取样本主成分的原则。
答：主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。
特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标，如果特征值小于1，说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大，因此，一般可以用特征值大于1作为纳入标准。
4、简述系统聚类法的基本思想及主要步骤。
答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。
系统聚类过程是：假设总共有n个样品（或变量），第一步将每个样品（或变量）独自聚成一类，共有n类；第二步根据所确定的样品（或变量）“距离”公式，把距离较近的两个样品（或变量）聚合为一类，其它的样品（或变量）仍各自聚为一类，共聚成n1类；第三步将“距离”最近的两个类进一步聚成一类，共聚成n 2类；……，以上步骤一直进行下去，最后将所有的样品（或变量）全聚成一类，也简称聚集法。
还有与以上方法相反的称分解法。
5、简述快速聚类（k —均值聚类）的基本思想及主要步骤。
答：基本思想：1・一个样品分配给最近中心（均值）的类中，将所有样品分成k个初始类。
2•通过欧式距离将每个样品划入离中心最近的类中，并对得到样品或失去样品的类重新计算中心坐标o 3•重复步骤2,直到所有样品都不能再分配时为止o6判别分析的分类。
答：判别分析是多元统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析方法。
判别分析按判别的组数来分，有两组判别分析和多组判别分析；按区分不同总体所用的数学模型来分，有线性判别和非线性判别；按判别对所处理的变量方法不同，有逐步判别、序贯判别等；按判别准则不同，有距离判别、贝叶斯判别（Bayes）、费歇（Fisher）判别等。
7、简述Fisher 判别规则及具体判别步骤。
答：Fisher 判别法的基本思想：从多个总体(类)抽取一定的样本，借助方差分析的思 想，建立P 个指标的线性判别函数，把待判样品代入线性判别函数，然后与临界值比 较，就可判样品属于哪个类。
■VFisher 判别法的具体算法步骤：由Fisher 线性判别式s 叫求解向量的 步骤：①把来自两类■训练样本集X 分成|和2两个子集X1和X2oXk M T— 计算各类的类内离散度矩阵Si，i=1,2 o④ 计算类内总离散度矩阵 S SiS 2o一.i- ■ 1⑤ 计算S 的逆矩阵S 。
•1 *⑥ 由 S IVb M 2求解。
三、计算题1・现收集了 92组合金钢中的碳含量X 及强度y,且求得:X 0.1255, y 45.7989 Lxx 0.3019 L xy 26.5126 L yy 2941.03(1) 求y 矢于x 的一元线性回归方程;⑵求y 与x 的相尖系数；(3)列出对方程作显著性检验的方差分析表；⑷在x=0.1时'求?的点估计。
Mi②由1Xk, Hi XkXi1, 2,计算Mi o③由XkMiXk XiL 26 5126網:力=亠=・ ............ = 87.8191 : 口二屮—占工=45月中幼・S7S151仁记=1).7776L 0.3019”A4hv ・-34.7776 + U8191 h ;即'y-34.7776 4 87 .8191 X(2KRy 与x 的f 目尖系毎平方和自由度均方F 值23283114I232831142與心3总计5269.3 j 91初在xNI.1时，求y 的虫估计。
由(1)知：尸=34.7776 + 57. S19Lz得当 xT 」时* y =: 34. 7776+ S7.8191 x 0. 1 = 43, 55962.某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育年数的一个回归方程为eda 10.36 0.094sibSj0.131 medUi 0.210 fedsR^O.214式中，edu 为劳动力受教育年数，sibs 为劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu 与fedu 分别为母 亲与父亲受到教育的年数。
问(1) 若medu 与fedu 保持不变，为了使预测的受教育水平减少一年，需要 sibs 增加多 少？ (2) 请对medu 的系数给予适当的解释。
(3)如果两个劳动力都没有兄弟姐妹，但其中一个的父母受教育的年数均为12年，另一个的父母受教育的年数均为16年，则两人受教育的年数预期相差多少年26.5126-0.3019x2941 .03-Q.8S9S赫计算两人受萌的10.3M,131x120210x12=14,45110.3640431xl«21M6=11816因出两人根敎育年®的差别为1: 816-14452=1.364操作：1出种不同射的玉米避行产is批实鑑假韻实軀鸵紂翩目画i A HWPl品种的平均声蚩是酩显苦差卑AM07A筍冋闻〈価拒细朝侵故环同品种的平妒毘有显著差异2⑴在醐坐标系下倆点图，并蜩丫矣于X的做矣親否卿；（幅馭旧対话框、就点，間单分布M 析’回归、线性、绕计里中选择相应的）rLW（2）茨出丫尖于X 的一元线性回归方程;根型菲标准出乐褻标准窮数 1 Sig.B标准昭试版I（常量〉 6.233.053117.624.000軍星X•田$.0031.00066-745.000a ”因变皐；鯛’丫=0.任JX ・6J83 ；（3 ＞吋所求得审回归方程作显蓍性检验！列出方羞分析表:Anowt ta 棍型平珀d.f均方F Wig.I回归14加114.6654454,915,000*□ 13 4.003息计U.6795&一预测变虽：〔常呈）：，重星｝ （ *X 因喪量：慣度丫C4 ）求出丫与犹间的棺尖緊输匚砖注重・Sit蚩虽叢Peairson 相矣摆11.000=显着性（叹侧）,000N56 氏虞H Fearson 相矢性1.000**1显著性（叹测）.000r»>• zr»>-sr!®-i;>rr和•在41水平（驳侧）上显善拒天・3求：(1)样本容量是多少？RSS是多少？ESS和RSS的自由度各是多少？2(2) 甲和R ?(3) 检验假设：解释变量总体上对丫有无影响。
你用什么假设检验？为什么？解：C1)样本容童为n=14.+1=15KSS 二ISS-ESS 二66042•&5965二77ES5的自宙度知<0RSS的自由度为:df =n 2142(2) R f=ESS TSS=fi5965 Sti042=0,9988=1 <1-K2)(II-1) (n-kJ>l-0.0012*1412-O.W86⑶应该采用方稈显著性检验'即T检验，理由是只有这样才能剽断瓦1、屯一起是否对T有影响o4. 在一项研究中，测量了376只鸡的骨骼，并利用相尖系数矩阵进行主成分分析，见F(1)计算前三个主成分各自的贡献率和累积贡献率。