《统计学》 第七章 相关分析与回归分析(补充例题)

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《统计学》-第7章-习题答案

《统计学》-第7章-习题答案

第七章思考与练习参考答案1.答:函数关系是两变量之间的确定性关系,即当一个变量取一定数值时,另一个变量有确定值与之相对应;而相关关系表示的是两变量之间的一种不确定性关系,具体表示为当一个变量取一定数值时,与之相对应的另一变量的数值虽然不确定,但它仍按某种规律在一定的范围内变化。

2.答:相关和回归都是研究现象及变量之间相互关系的方法。

相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度,但不能确定变量间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况;回归分析则可以找到研究变量之间相互关系的具体形式,并可变量之间的数量联系进行测定,确定一个回归方程,并根据这个回归方程从已知量推测未知量。

3.答:单相关系数是度量两个变量之间线性相关程度的指标,其计算公式为:总体相关系数,样本相关系数。

复相关系数是多元线性回归分析中度量因变量与其它多个自变量之间的线性相关程度的指标,它是方程的判定系数2R 的正的平方根。

偏相关系数是多元线性回归分析中度量在其它变量不变的情况下两个变量之间真实相关程度的指标,它反映了在消除其他变量影响的条件下两个变量之间的线性相关程度。

4.答:回归模型假定总体上因变量Y 与自变量X 之间存在着近似的线性函数关系,可表示为t t t u X Y ++=10ββ,这就是总体回归函数,其中u t 是随机误差项,可以反映未考虑的其他各种因素对Y 的影响。

根据样本数据拟合的方程,就是样本回归函数,以一元线性回归模型的样本回归函数为例可表示为:tt X Y 10ˆˆˆββ+=。

总体回归函数事实上是未知的,需要利用样本的信息对其进行估计,样本回归函数是对总体回归函数的近似反映。

两者的区别主要包括:第一,总体回归直线是未知的,它只有一条;而样本回归直线则是根据样本数据拟合的,每抽取一组样本,便可以拟合一条样本回归直线。

第二,总体回归函数中的0β和1β是未知的参数,表现为常数;而样本回归直线中的0ˆβ和1ˆβ是随机变量,其具体数值随所抽取的样本观测值不同而变动。

统计学:相关回归分析习题与答案

统计学:相关回归分析习题与答案

一、单选题1、下列哪种关系属于相关关系而非函数关系?()A.销售总额与销售量B.价格与销售量C.工资总额与人均工资D.圆的面积与半径正确答案:B解析: B、函数关系是指现象之间存在的确定性的数量依存关系。

2、若两个变量之间的线性相关系数为0.9,则()。

A.回归系数为0.81B.判定系数为0.81C.回归估计标准误为0.81D.判定系数为0.95正确答案:B3、下列指标一定非负的是()。

A.回归系数bB.相关系数rC.回归估计标准误S yxD.回归常数a正确答案:C4、在回归直线方程中y c=a+bx,b 是直线的斜率,表明()。

A.当x 增加一个单位时,y 增加a的数量B.当y 增加一个单位时,x 的平均增加量C.当y 增加一个单位时,x 增加b的数量D.当x 增加一个单位时,y 的平均增加量正确答案:D5、相关系数r与回归系数b的关系是()。

A. b=r×S x/S yB. b=r×S y/S xC. r=b×S y/S xD. 以上都不对正确答案:B6、当所有的观察值y都落在直线y c=a+bx上时,x与y之间的相关系数是()。

A. r=1B.r=-1C. |r|=1D.r=0正确答案:C解析:当r=1或r=-1时,表示变量之间为完全相关7、相关系数r=0表示()。

A.不存在相关关系B.两变量独立C.不存在线性相关关系D.存在平衡关系正确答案:C8、对相关系数的显著性检验,通常采用的是()。

A.Z检验B.F检验C.χ2检验D.T检验正确答案:D9、线性回归的检验中,检验整个方程显著性的是()。

A.F检验B.DW检验C.t检验D.R检验正确答案:A10、下列现象的相关密切程度高的是A.商品销售额与商业利润率之间的相关系数是0.62B.商品销售额与流通费用率之间的相关系数为-0.76C.某商店职工人数与商品销售额之间的相关系数为0.79D.流通费用率与商业利润率之间的相关系数是-0.89正确答案:D二、多选题1、下列属于负相关的现象是()。

第七章回归与相关分析练习及答案

第七章回归与相关分析练习及答案

第七章回归与相关分析一、填空题1.现象之间的相关关系按相关的程度分为、和;按相关的形式分为和;按影响因素的多少分为和。

2.两个相关现象之间,当一个现象的数量由小变大,另一个现象的数量,这种相关称为正相关;当一个现象的数量由小变大,另一个现象的数量,这种相关称为负相关。

3.相关系数的取值X围是。

4.完全相关即是关系,其相关系数为。

5.相关系数,用于反映条件下,两变量相关关系的密切程度和方向的统计指标。

6.直线相关系数等于零,说明两变量之间;直线相关系数等1,说明两变量之间;直线相关系数等于—1,说明两变量之间。

7.对现象之间变量的研究,统计是从两个方面进行的,一方面是研究变量之间关系的,这种研究称为相关关系;另一方面是研究关于自变量和因变量之间的变动关系,用数学方程式表达,称为。

8.回归方程y=a+bx中的参数a是,b是。

在统计中估计待定参数的常用方法是。

9. 分析要确定哪个是自变量哪个是因变量,在这点上它与不同。

10.求两个变量之间非线性关系的回归线比较复杂,在许多情况下,非线性回归问题可以通过化成来解决。

11.用来说明回归方程代表性大小的统计分析指标是。

12.判断一条回归直线与样本观测值拟合程度好坏的指标是。

二、单项选择题1.下面的函数关系是( )A销售人员测验成绩与销售额大小的关系 B圆周的长度决定于它的半径C家庭的收入和消费的关系 D数学成绩与统计学成绩的关系2.相关系数r的取值X围( )A -∞<r<+∞B -1≤r≤+1C -1<r<+1D 0≤r≤+13.年劳动生产率z(干元)和工人工资y=10+70x,这意味着年劳动生产率每提高1千元时,工人工资平均( )A增加70元 B减少70元 C增加80元 D减少80元4.若要证明两变量之间线性相关程度是高的,则计算出的相关系数应接近于( )A+1 B 0 C 0.5 D [1]5.回归系数和相关系数的符号是一致的,其符号均可用来判断现象( ) A线性相关还是非线性相关 B正相关还是负相关C完全相关还是不完全相关 D单相关还是复相关6.某校经济管理类的学生学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间建=a+b x。

统计学第七章 相关与回归分析

统计学第七章 相关与回归分析

(四)按变量之间的相关程度分为完全相关、不完全相 关和不相关。
二、相关关系的测定
(一)定性分析,相关表,相关图 判断现象间有无相关关系是一个定性认 识问题,单纯依靠数学方法是无法解决的。 因此,进行相关分析必须以定性分析为前 提,这就要求研究人员首先必须根据有关 经济理论,专业知识,实际经验和分析研 究能力等。对被研究现象在性质上作出定 性判断。 相关表是将相关变量的观察资料,按照 其对应关系和一定顺序排列而成的表格。
Se
y
2
a y b xy n2
(7- 12)
这个公式可以直接利用前面计算回归系 数和相关系数的现成资料。以表7-1的资 料计算如下:
Se y 2 a y b xy n2 56615-30.3 731-28.36 1213 10 2 65.02 8 2.85 (万件)
2

y- y R= 1- 2 y y



ˆ 式中,y 为y的多元线性趋势值或回归估计值。
若变量间呈曲线(非直线)相关,则应
计算相关指数来测定变量间相关的密切程度。
ˆ y y y y
2 2
Ryx
( 7-7)
R
ˆ y y
由表7-4资料计算相关系数如下:
r
n xy x y n x x
2 2
n y y
2 2
2
10 1213-15.1 731
2
10 26.25-15.1 10 56615-731 1091.9 1091.9 38.49 31789 6.2 178.3 1091.9 0.988 1105.5

统计学课后习题答案第七章相关分析与回归分析报告

统计学课后习题答案第七章相关分析与回归分析报告

统计学课后习题答案第七章相关分析与回归分析报告第七章相关分析与回归分析一、单项选择题1.相关分析是研究变量之间的A.数量关系B.变动关系C.因果关系D.相互关系的密切程度2.在相关分析中要求相关的两个变量A.都是随机变量B.自变量是随机变量C.都不是随机变量D.因变量是随机变量3.下列现象之间的关系哪一个属于相关关系?A.播种量与粮食收获量之间关系B.圆半径与圆周长之间关系C.圆半径与圆面积之间关系D.单位产品成本与总成本之间关系4.正相关的特点是A.两个变量之间的变化方向相反B.两个变量一增一减C.两个变量之间的变化方向一致D.两个变量一减一增5.相关关系的主要特点是两个变量之间A.存在着确定的依存关系B.存在着不完全确定的关系C.存在着严重的依存关系D.存在着严格的对应关系6.当自变量变化时, 因变量也相应地随之等量变化,则两个变量之间存在着A.直线相关关系B.负相关关系C.曲线相关关系D.正相关关系7.当变量X值增加时,变量Y值都随之下降,则变量X和Y之间存在着A.正相关关系B.直线相关关系C.负相关关系D.曲线相关关系8.当变量X值增加时,变量Y值都随之增加,则变量X和Y之间存在着A.直线相关关系B.负相关关系C.曲线相关关系D.正相关关系9.判定现象之间相关关系密切程度的最主要方法是A.对现象进行定性分析B.计算相关系数C.编制相关表D.绘制相关图10.相关分析对资料的要求是A.自变量不是随机的,因变量是随机的B.两个变量均不是随机的C.自变量是随机的,因变量不是随机的D.两个变量均为随机的11.相关系数A.既适用于直线相关,又适用于曲线相关B.只适用于直线相关C.既不适用于直线相关,又不适用于曲线相关D.只适用于曲线相关12.两个变量之间的相关关系称为A.单相关B.复相关C.不相关D.负相关13.相关系数的取值围是A.-1≤r≤1B.-1≤r≤0C.0≤r≤1D. r=014.两变量之间相关程度越强,则相关系数A.愈趋近于1B.愈趋近于0C.愈大于1D.愈小于115.两变量之间相关程度越弱,则相关系数A.愈趋近于1B.愈趋近于0C.愈大于1D.愈小于116.相关系数越接近于-1,表明两变量间A.没有相关关系B.有曲线相关关系C.负相关关系越强D.负相关关系越弱17.当相关系数r=0时,A.现象之间完全无关B.相关程度较小B.现象之间完全相关 D.无直线相关关系18.假设产品产量与产品单位成本之间的相关系数为-0.89,则说明这两个变量之间存在A.高度相关B.中度相关C.低度相关D.显著相关19.从变量之间相关的方向看可分为A.正相关与负相关B.直线相关和曲线相关C.单相关与复相关D.完全相关和无相关20.从变量之间相关的表现形式看可分为A.正相关与负相关B.直线相关和曲线相关C.单相关与复相关D.完全相关和无相关21.物价上涨,销售量下降,则物价与销售量之间属于A.无相关B.负相关C.正相关D.无法判断22.配合回归直线最合理的方法是A.随手画线法B.半数平均法C.最小平方法D.指数平滑法23.在回归直线方程y=a+bx中b表示A.当x增加一个单位时,y增加a的数量B.当y增加一个单位时,x增加b的数量C.当x增加一个单位时,y的平均增加量D.当y增加一个单位时, x的平均增加量24.计算估计标准误差的依据是A.因变量的数列B.因变量的总变差C.因变量的回归变差D.因变量的剩余变差25.估计标准误差是反映A.平均数代表性的指标B.相关关系程度的指标C.回归直线的代表性指标D.序时平均数代表性指标26.在回归分析中,要求对应的两个变量A.都是随机变量B.不是对等关系C.是对等关系D.都不是随机变量27.年劳动生产率(千元)和工人工资(元)之间存在回归方程y=10+70x,这意味着年劳动生产率每提高一千元时,工人工资平均A.增加70元B.减少70元C.增加80元D.减少80元28.设某种产品产量为1000件时,其生产成本为30000元,其中固定成本6000元,则总生产成本对产量的一元线性回归方程为:A.y=6+0.24xB.y=6000+24xC.y=24000+6xD.y=24+6000x29.用来反映因变量估计值代表性高低的指标称作A.相关系数B.回归参数C.剩余变差D.估计标准误差二、多项选择题1.下列现象之间属于相关关系的有A.家庭收入与消费支出之间的关系B.农作物收获量与施肥量之间的关系C.圆的面积与圆的半径之间的关系D.身高与体重之间的关系E.年龄与血压之间的关系2.直线相关分析的特点是A.相关系数有正负号B.两个变量是对等关系C.只有一个相关系数D.因变量是随机变量E.两个变量均是随机变量3.从变量之间相互关系的表现形式看,相关关系可分为A.正相关B.负相关C.直线相关D.曲线相关E.单相关和复相关4.如果变量x与y之间没有线性相关关系,则A.相关系数r=0B.相关系数r=1C.估计标准误差等于0D.估计标准误差等于1E.回归系数b=05.设单位产品成本(元)对产量(件)的一元线性回归方程为y=85-5.6x,则A.单位成本与产量之间存在着负相关B.单位成本与产量之间存在着正相关C.产量每增加1千件,单位成本平均增加5.6元D.产量为1千件时,单位成本为79.4元E.产量每增加1千件,单位成本平均减少5.6元6.根据变量之间相关关系的密切程度划分,可分为A.不相关B.完全相关C.不完全相关D.线性相关E.非线性相关7.判断现象之间有无相关关系的方法有A.对现象作定性分析B.编制相关表C.绘制相关图D.计算相关系数E.计算估计标准误差8.当现象之间完全相关的,相关系数为A.0B.-1C.1D.0.5E.-0.59.相关系数r =0说明两个变量之间是A.可能完全不相关B.可能是曲线相关C.肯定不线性相关D.肯定不曲线相关E.高度曲线相关10.下列现象属于正相关的有A.家庭收入愈多,其消费支出也愈多B.流通费用率随商品销售额的增加而减少C.产量随生产用固定资产价值减少而减少D.生产单位产品耗用工时,随劳动生产率的提高而减少E.工人劳动生产率越高,则创造的产值就越多11.直线回归分析的特点有A.存在两个回归方程B.回归系数有正负值C.两个变量不对等关系D.自变量是给定的,因变量是随机的E.利用一个回归方程,两个变量可以相互计算12.直线回归方程中的两个变量A.都是随机变量B.都是给定的变量C.必须确定哪个是自变量,哪个是因变量D.一个是随机变量,另一个是给定变量E.一个是自变量,另一个是因变量13.从现象间相互关系的方向划分,相关关系可以分为A.直线相关B.曲线相关C.正相关D.负相关E.单相关14.估计标准误差是A.说明平均数代表性的指标B.说明回归直线代表性指标C.因变量估计值可靠程度指标D.指标值愈小,表明估计值愈可靠E.指标值愈大,表明估计值愈可靠15.下列公式哪些是计算相关系数的公式16.用最小平方法配合的回归直线,必须满足以下条件A.∑(y-y c )=最小值B.∑(y-y c )=0C.∑(y-y c )2=最小值D.∑(y-y c )2=0E.∑(y-y c )2=最大值17.方程y c =a+bx222222)()(.)()())((...))((.y y n x x n y x xy n r E y y x x y y x x r D L L L r C L L L r B n y y x x r A xx xy xy yy xx xy yx ∑-∑?∑-∑∑?∑-∑=-∑?-∑--∑===--∑=σσA.这是一个直线回归方程B.这是一个以X为自变量的回归方程C.其中a是估计的初始值D.其中b是回归系数E.y c是估计值18.直线回归方程y c=a+bx中的回归系数bA.能表明两变量间的变动程度B.不能表明两变量间的变动程度C.能说明两变量间的变动方向D.其数值大小不受计量单位的影响E. 其数值大小受计量单位的影响19.相关系数与回归系数存在以下关系A.回归系数大于零则相关系数大于零B.回归系数小于零则相关系数小于零C.回归系数等于零则相关系数等于零D.回归系数大于零则相关系数小于零E.回归系数小于零则相关系数大于零20.配合直线回归方程的目的是为了A.确定两个变量之间的变动关系B.用因变量推算自变量C.用自变量推算因变量D.两个变量相互推算E.确定两个变量之间的相关程度21.若两个变量x和y之间的相关系数r=1,则A.观察值和理论值的离差不存在B.y的所有理论值同它的平均值一致C.x和y是函数关系D.x与y不相关E.x与y是完全正相关22.直线相关分析与直线回归分析的区别在于A.相关分析中两个变量都是随机的;而回归分析中自变量是给定的数值,因变量是随机的B.回归分析中两个变量都是随机的;而相关分析中自变量是给定的数值,因变量是随机的C.相关系数有正负号;而回归系数只能取正值D.相关分析中的两个变量是对等关系;而回归分析中的两个变量不是对等关系E.相关分析中根据两个变量只能计算出一个相关系数;而回归分析中根据两个变量只能计算出一个回归系数三、填空题1.研究现象之间相关关系称作相关分析。

【精品】统计学题目第七章相关与回归分析

【精品】统计学题目第七章相关与回归分析

1、填空题现象之间的相关关系按相关的程度分有________相关、________相关和_______相关;按相关的方向分有________相关和________相关;按相关的形式分有________相关和________相关;按影响因素的多少分有________相关和________相关。

2、对现象之间变量关系的研究中,对于变量之间相互关系密切程度的研究,称为_______;研究变量之间关系的方程式,根据给定的变量数值以推断另一变量的可能值,则称为_______。

3、完全相关即是________关系,其相关系数为________。

4、在相关分析中,要求两个变量都是_______;在回归分析中,要求自变量是_______,因变量是_______。

5、person相关系数是在________相关条件下用来说明两个变量相关________的统计分析指标。

6、相关系数的变动范围介于_______与_______之间,其绝对值愈接近于_______,两个变量之间线性相关程度愈高;愈接近于_______,两个变量之间线性相关程度愈低.当_______时表示两变量正相关;_______时表示两变量负相关.7、 当变量x 值增加,变量y 值也增加,这是________相关关系;当变量x值减少,变量y 值也减少,这是________相关关系。

8、 在判断现象之间的相关关系紧密程度时,主要用_______进行一般性判断,用_______进行数量上的说明。

9、 在回归分析中,两变量不是对等的关系,其中因变量是_______变量,自变量是_______量。

10、 已知13600))((=----∑y y x x ,14400)(2=--∑x x ,14900)(2=-∑-y y ,那么,x 和y 的相关系数r 是_______。

11、 用来说明回归方程代表性大小的统计分析指标是________指标。

12、 已知1502=xy σ,18=xσ,11=y σ,那么变量x 和y 的相关系数r 是_______.13、 回归方程bx a y c +=中的参数b 是________,估计特定参数常用的方法是_________.14、 若商品销售额和零售价格的相关系数为-0。

7统计学相关分析与回归分析

7统计学相关分析与回归分析

n n yi nb0 b1 xi i 1 i 1 n n n x y b x b x2 i i 0 i 1 i i 1 i 1 i 1
n n n n xi yi xi yi i 1 i 1 i 1 b 1 n n 2 2 n xi ( xi ) i 1 i 1 30 b0 y b1 x

回归分析:应用相关关系进行预测。
相关关系的识别

散点图 相关系数
10
相关系数

相关系数是对变量之间关系密切程度的度量。 对两个变量之间线性相关程度的度量称为简 单相关系数。 若相关系数是根据总体的全部数据计算的, 称为总体相关系数,记为ρ


若是根据样本数据计算的,则称为样本相关
系数,记为 r
8
相关分析的主要内容

确定现象之间有无相关关系,以及相关关系 的表现形态; 确定相关关系的密切程度(相关系数); 确定相关关系的数字模型,并进行参数估计 和假设检验;


回归预测,并分析估计标准误差。
9
相关与回归

相关与回归紧密联系。 相关分析:
发现变量之间是否存在相关性,
以及相关的强度和相关的方向。
1
n
1
n
10
10
ˆ b0 b1 x 117 9.74 x y
39
7 相关分析与回归分析

相关分析


回归分析
一元线性回归分析
1
相关分析的概念

社会经济现象中,一些现象与另一些现象之间往 往存在着依存关系,当我们用变量来反映这些现 象的的特征时,便表现为变量之间的依存关系。

《统计学》 第七章 相关分析与回归分析(补充例题)

《统计学》 第七章 相关分析与回归分析(补充例题)

第七章 相关分析与回归分析(3)当固定资产改变200万元时,总产值平均改变多少?(4)当固定资产为1300万元时,总产值为多少?(1)协方差——用以说明两指标之间的相关方向。

22))((n y x xy n ny y x x xy∑∑∑∑-=--=σ035.12640010098016525765915610>=⨯-⨯=计算得到的协方差为正数,说明固定资产和总产值之间存在正相关关系。

(2)相关系数用以说明两指标之间的相关方向和相关的密切程度。

∑∑∑∑∑∑∑---=])(][)([2222y y n x x n yx xy n r95.0)98011086657710()6525566853910(9801652576591561022=-⨯⨯-⨯⨯-⨯=计算得到的相关系数为0.95,表示两指标为高度正相关。

(3)222652556685391098016525765915610)(-⨯⨯-⨯=--=∑∑∑∑∑x x n y x xy n b 90.0141097651264003542575625566853906395152576591560==--=85.3921065259.0109801=⨯-=-=x b y a 回归直线方程为: x y 9.085.392ˆ+= (4)当固定资产改变200万元时,总产值平均改变多少?x y ∆=∆9.0,1802009.0|200=⨯=∆=∆x y 万元当固定资产改变200万元时,总产值平均增加180万元。

(5)当固定资产为1300万元时,总产值为多少?85.156213009.085.392|1300=⨯+==x y 万元当固定资产为1300万元时,总产值为1562.85万元。

例2、试根据下列资产总值和平均每昼夜原料加工量资料计算相关系数。

解:【分析】本题中“企业数”应看成资产总值和平均每昼夜原料加工量两变量的次数,在计算相关系数的过程,要进行“加权”。

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第七章 相关分析与回归分析
(3)当固定资产改变200万元时,总产值平均改变多少?(4)当固定资产为1300万元时,总产值为多少?
(1)协方差——用以说明两指标之间的相关方向。

2
2))((n y x xy n n
y y x x xy
∑∑∑∑-=
--=σ
035.126400100
9801
6525765915610>=⨯-⨯=
计算得到的协方差为正数,说明固定资产和总产值之间存在正相关关系。

(2)相关系数用以说明两指标之间的相关方向和相关的密切程度。

∑∑∑∑∑∑∑---=
]
)(][)([2222y y n x x n y
x xy n r
95.0)
98011086657710()6525566853910(9801
65257659156102
2
=-⨯⨯-⨯⨯-⨯=
计算得到的相关系数为0.95,表示两指标为高度正相关。

(3)
2
226525
5668539109801
6525765915610)(-⨯⨯-⨯=--=
∑∑∑∑∑x x n y x xy n b 90.014109765
12640035
42575625566853906395152576591560==--=
85.39210
6525
9.0109801=⨯-=
-=x b y a 回归直线方程为: x y 9.085.392ˆ+= (4)当固定资产改变200万元时,总产值平均改变多少?
x y ∆=∆9.0,1802009.0|200=⨯=∆=∆x y 万元
当固定资产改变200万元时,总产值平均增加180万元。

(5)当固定资产为1300万元时,总产值为多少?
85.156213009.085.392|1300=⨯+==x y 万元
当固定资产为1300万元时,总产值为1562.85万元。

例2、试根据下列资产总值和平均每昼夜原料加工量资料计算相关系数。

解:【分析】本题中“企业数”应看成资产总值和平均每昼夜原料加工量两变量的次数,在计算相关系数的过程,要进行“加权”。

相关系数
∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑---=
]
)(][)([2
2
2
2
f y f y f f x f x f yf
xf xyf f r 84.0)
331.2842()216001174000042(33
2160017960422
2
=-⨯⨯-⨯⨯-
⨯=
例3、检查5位同学统计学的学习时间与成绩分数如下表:
要求:(1)编制直线回归方程;(2)由此计算出学习时数与学习成绩之间的相关系数。

解:(1)bx a y c +=
2.540
3705310
4027405)(2
22=-⨯⨯-⨯=--=
∑∑∑∑∑x x n y x xy n b 4.205
40
2.55310=⨯-=
-=x b y a
回归直线方程为:
x y c 2.54.20+=
(2)
∑∑∑∑∑∑∑---=
]
)(][)([2222y y n x x n y
x xy n r 956.002
.8681.151300
)
310207005()403705(310402740522=⨯=
-⨯⨯-⨯⨯-⨯=
计算得到的相关系数为0.95,表示两指标为高度正相关。

956.09135.02===r r
说明学习时数x 与成绩得分y 之间有高度的相关关系。

要求:(1)编制直线回归方程;(2)计算估计标准误差;(3)对学习成绩的方差进行分解分析,指出总误差平方和中有多少比重可由回归方程来解释;(4)由此计算出学习时数与学习成绩之间的相关系数。

解:(1)bx a y c +=
2.540
3705310
4027405)(2
22=-⨯⨯-⨯=--=
∑∑∑∑∑x x n y x xy n b 4.205
40
2.55310=⨯-=
-=x b y a 回归直线方程为:
x
y c 2.54.20+=
(2)53.63
2740
2.53104.202070022
=⨯-⨯-=---=
∑∑∑n xy b y a y
S yx
(3)总误差分解列表如下:
635
==
y ∑∑∑-+-=-222
)()()(y y
y y y y c
c
1480=128+1352
9135.01480
1352
)
()(2
2
2
==
--=∑∑
y y y y r
c
计算总误差平方和中有91.35%可以由回归方程来解释,学习时数x 与成绩得分y 之间有高度的相关。

如果用理论分数c y 来估计实际分数y ,平均将发生6.53分的误差,这个数字与平均成绩62分对比约占10.5%。

(4)956.09135.02===r r
说明学习时数x 与成绩得分y 之间有高度的相关关系。

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