回归分析的基本思想及其初步应用
一、选择题 1. 某同学由x 与y 之间的一组数据求得两个变量间的线性回归方程为y bx a =+，已知：数据x 的平
均值为2，数据
y 的平均值为3，则 ( )
A ．回归直线必过点（2，3）
B ．回归直线一定不过点（2，3）
C ．点（2，3）在回归直线上方
D ．点（2，3）在回归直线下方
2. 在一次试验中，测得的四组值分别是，则Y 与X 之间的回归直线方程为（ ）A ． B ． C ． Ｄ．
3. 在对两个变量x ，
y 进行线性回归分析时，有下列步骤：
①对所求出的回归直线方程作出解释； ②收集数据(i x 、
i y ），1,2i =，…，n ；
③求线性回归方程； ④求未知参数； ⑤根据所搜集的数据绘制散点图
如果根据可行性要求能够作出变量,x y 具有线性相关结论，则在下列操作中正确的是（ ） A ．①②⑤③④ B ．③②④⑤① C ．②④③①⑤ D ．②⑤④③①
4. 下列说法中正确的是（ ）
A ．任何两个变量都具有相关关系
B ．人的知识与其年龄具有相关关系
C ．散点图中的各点是分散的没有规律
D ．根据散点图求得的回归直线方程都是有意义的
5. 给出下列结论：
（1）在回归分析中，可用指数系数2
R 的值判断模型的拟合效果，2
R 越大，模型的拟合效果越好； （2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好； （3）在回归分析中，可用相关系数r 的值判断模型的拟合效果，r 越小，模型的拟合效果越好；
（4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高． 以上结论中，正确的有（ ）个．
A ．1
B ．2
C ．3
D ．4 6. 已知直线回归方程为2 1.5y x =-，则变量x 增加一个单位时（
）
A.y 平均增加1.5个单位
B.y 平均增加2个单位
C.y 平均减少1.5个单位
D.
y 平均减少2个单位
7. 下面的各图中，散点图与相关系数r 不符合的是（ ）
8. 一位母亲记录了儿子3～9岁的身高，由此建立的身高与年龄的回归直线方程为?7.1973.93y
x =+，据此可以预测这个孩子10岁时的身高，则正确的叙述是（ ）
A ．身高一定是145.83cm
B ．身高超过146.00cm
C ．身高低于145.00cm
D ．身高在145.83cm 左右
9. 在画两个变量的散点图时，下面哪个叙述是正确的( ) (A)预报变量在x 轴上，解释变量在
y 轴上 (B)解释变量在x 轴上，预报变量在y 轴上
(C)可以选择两个变量中任意一个变量在x 轴上 (D)可以选择两个变量中任意一个变量在y 轴上
10. 两个变量
y 与x 的回归模型中，通常用2R 来刻画回归的效果，则正确的叙述是（ ）
A. 2R 越小，残差平方和小
B. 2R 越大，残差平方和大
C. 2
R 于残差平方和无关 D. 2
R 越小，残差平方和大 11. 两个变量
y 与x 的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数2R 如下 ，其中拟合效果
最好的模型是( )
A.模型1的相关指数2R 为
B.模型2的相关指数2R 为
C.模型3的相关指数2
R 为 D.模型4的相关指数2
R 为
12. 在回归分析中，代表了数据点和它在回归直线上相应位置的差异的是( ) A.总偏差平方和 B.残差平方和 C.回归平方和 D.相关指数R 2
13.工人月工资（元）依劳动生产率（千元）变化的回归直线方程为?6090y x =+，下列判断正确的是（ ） A.劳动生产率为1000元时，工资为50元 B.劳动生产率提高1000元时，工资提高150元 C.劳动生产率提高1000元时，工资提高90元 D.劳动生产率为1000元时，工资为90元
14. 下列结论正确的是（ ）
①函数关系是一种确定性关系；②相关关系是一种非确定性关系；③回归分析是对具有函数关系的两个变量进行统计分析的一种方法；④回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法． Ａ．①② Ｂ．①②③ Ｃ．①②④ Ｄ．①②③④
15. 已知回归直线的斜率的估计值为，样本点的中心为（4，5），则回归直线方程为（ ） Ａ．
Ｂ． Ｃ． Ｄ．
二、填空题
16. 在比较两个模型的拟合效果时，甲、乙两个模型的相关指数的值分别约为和，则拟合效果好的模型是 ．
17. 在回归分析中残差的计算公式为 ．
18. 线性回归模型（和为模型的未知参数）中，称为 ．
19. 若一组观测值（x 1,y 1）（x 2,y 2）…（x n ,y n ）之间满足y i =bx i +a+e i (i=1、2.…n)若e i 恒为0，则R 2
为_____
三、解答题
20. 调查某市出租车使用年限x 和该年支出维修费用
y （万元）
，得到数据如下：
（2）由（1）中结论预测第10年所支出的维修费用．（1
21()()()n
i i i n
i i x x y y b x x a y bx
==?
-?-?
?=?-??=-??∑∑）
21. 以下是某地搜集到的新房屋的销售价格y和房屋的面积x的数据：
（1）画出数据对应的散点图；
（2）求线性回归方程，并在散点图中加上回归直线；
150m时的销售价格.
（3）据（2）的结果估计当房屋面积为2
（4）求第2个点的残差。
答案
一、选择题
1. A
2. A
3. D
4. B
5. B
6. C
7. B
8. D
9. 解析：通常把自变量x 称为解析变量,因变量y 称为预报变量.选B
10. D 11. A 12. B 13. C 14. C 15. C
二、填空题 16. 甲
17. 列联表、三维柱形图、二维条形图 18. 随机误差
19. 解析: e i 恒为0，说明随机误差对y i 贡献为0.
答案:1.
三、解答题
20. 解析： （1
于是23.14
5905
453.112552
2
51
25
1=?-??-=
--=
∑∑==x
x y
x y
x b i i i i
i ， 08.0423.15=?-=-=bx y a
∴线性回归方程为：08.023.1^
+=+=x a bx y （2）当
x=10时，
38.1208.01023.1^=+?=y （万元）
即估计使用10年时维修费用是1238万元 回归方程为： 1.230.08y x =+ (2) 预计第10年需要支出维修费用12．38 万元．
21. 解析：（1）数据对应的散点图如图所示：
（2）1095151==∑=i i x x ，1570)(2
5
1
=-=∑=x x l i i xx ，
308))((,2.235
1
=--==∑=y y x x l y i i i xy
设所求回归直线方程为a bx y +=)
，
则1962.01570
308
≈=
=
xx
xy l l b 8166.11570
308
1092.23≈?
-=-=x b y a 故所求回归直线方程为8166.11962.0+=x y )
（3）据（2），当2
150x m =时，销售价格的估计值为：
2466.318166.11501962.0=+?=y )
（万元）
语文期末考试 试卷分析 一、试卷总体评价 本次高三语文试题在命制过程中严格依据2018年课标卷《考试说明》和《课程标准》的具体要求，在题型设置上紧扣2018年高考语文试题的变化特征，做到高度契合，目的在于引导学生认识高考语文，把握命题的基本特征，从而实现心中有数的测试目标，全卷总分150分，分为现代文阅读、古诗文阅读、语言文字应用以及写作等四个部分，注重考查学生的语文知识积淀和语文解题能力。通过考试后的成绩分析来看，达到了测试的预期目标，一方面，让学生明确了高考语文试题的基本特征和命题规律，有效检测了学生前期的学习状况，同时为教师了解学情，明确现状提供了依据，为后期高考语文一轮复习方案的制定提供了重要参考。 二、答卷存在的问题 (1)基础知识薄弱。病句、成语题普遍较差，据不完全统计，成语题的正确率不会高于20%，名句名篇默写平均分只有1.35分，如此低难度的题目考试效果却不十分理想，显示出的根本问题在于学生学习态度不端正，不肯下功夫去背诵，对语文学习总的时间投入过少。
(2)缺少规范意识。就高考语文而言，许多题目的解题具有一定的规律性，如“理解句子含义题”，在解题时就要树立表层含义，深层含义，主旨意义等三个角度，着重从关键词语，上下文语境，以及文章主题等三个角度去思考。许多同学在完成该题时缺少规范的表达，甚至于无所适从，不知道从何入手。 (3)应试技巧欠缺。如选择题不少同学选中某项，一见钟情后不再用别的选项来检验，以致出现差错。现代文阅读解题时不知道"回到文中"，对于主观题而言，尽量用原文有关词句回答问题，即使用自己的语言组织也要从原文找根据，树立起文本意识。 (4)文言能力较差。遇到文言翻译题，要么不会，要么翻译与原文大相径庭，要么翻译出的句子有明显的语病，达不到“信”、“达”的基本要求，该题得分率不到40%，提升空间很大。 （5）写作缺少结构。许多同学的写作毫无章法，不顾应试作文的特点，洋洋洒洒，下笔千言，结果大大超出了800字的范围，叫人产生视觉疲劳，反而出力不讨好。答题过程中字迹潦草，与整洁美观的卷面要求相差甚远，不仅扣掉显性的卷面清洁分1—2分，而且隐含的文面印象分也大打折扣。 四、应对措施 1、调动学生学习的积极性。针对大多数学生不重视语文学科的状况，要充分调动学生的学习积极性，提升课堂效率。
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：
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。
第7章岭回归 思考与练习参考答案 7.1 岭回归估计是在什么情况下提出的？ 答：当自变量间存在复共线性时，｜X’X｜≈0，回归系数估计的方差就很大，估计值就很不稳定，为解决多重共线性，并使回归得到合理的结果，70年代提出了岭回归(Ridge Regression,简记为RR)。 7.2岭回归的定义及统计思想是什么？ 答：岭回归法就是以引入偏误为代价减小参数估计量的方差的一种回归方法，其统计思想是对于（X’X）-1为奇异时，给X’X加上一个正常数矩阵 D, 那么X’X+D接近奇异的程度就会比X′X接近奇异的程度小得多，从而完成回归。但是这样的回归必定丢失了信息，不满足blue。但这样的代价有时是值得的，因为这样可以获得与专业知识相一致的结果。 7.3 选择岭参数k有哪几种方法？ 答：最优 是依赖于未知参数 和 的，几种常见的选择方法是： 岭迹法：选择 的点能使各岭估计基本稳定，岭估计符号合理，回归系数没有不合乎经济意义的绝对值，且残差平方和增大不太多；
方差扩大因子法： ，其对角线元 是岭估计的方差扩大因子。要让 ； 残差平方和：满足 成立的最大的 值。 7.4 用岭回归方法选择自变量应遵循哪些基本原则？ 答：岭回归选择变量通常的原则是： 1. 在岭回归的计算中，我们通常假定涉及矩阵已经中心化和标准化了，这样可以直接比较标准化岭回归系数的大小。我们可以剔除掉标准化岭回归系数比较稳定且绝对值很小的自变量； 2. 当k值较小时，标准化岭回归系数的绝对值并不很小，但是不稳定，随着k的增加迅速趋近于零。像这样岭回归系数不稳定、震动趋于零的自变量，我们也可以予以剔除； 3. 去掉标准化岭回归系数很不稳定的自变量。如果有若干个岭回归系数不稳定，究竟去掉几个，去掉那几个，要根据去掉某个变量后重新进行岭回归分析的效果来确定。
二年级道德与法治期末考试试卷分析 袁庄乡中心小学二.一班李喜玲 一、试卷的评价 （一）试卷的基本情况 《道德与法治》考试时间为60分钟。本学科期末考试的题型填空题、选择题、辨析题、连线题、简答题，这五个部分组成。 （二）试卷的基本特点 1、基础性强。试题立足于基础知识，与学生的生活和学习密切相关，以重点知识来设计题目。重在考查学生对道德法制基础知识的掌握情况。 2、标高适度。基于目前小学生的学习能力，试卷没出现较大的偏题、怪题。整卷的试题难度应该说是比较适中的。 3、题目设计具有简明性。题意指向明确，题目的表述较清楚，简单明了，学生审题时一目了然。 二、试卷成绩情况 这张试卷主要考察小学二年级上册道德与法制的内容。从总体考试成绩来看，班平均分87.9，优秀率65%，及格率为96.8%， 三、针对考试内容进行分析 1、首先，第一部分是填空题，共计20分，得分率为80%左右，当然，这和平时教师的教及作业有着密切的联系（学习指导），这也说明老师和学生在平时的课堂教学中特别注重对基础知识的把握。 2、其次，第二部分为判断题，共计20分。本题先对某个观点进行判断，其次再说明理由此题得分率为60％左右，相对来说比较低。这也说明学生在答题时没有认真审题。 3、第三部分选择题，共计20分，本题主要考察学生的阅读能力、分析能力、思考能力、查找答案的能力等，每位学生的水平不一，结果丢分较多。这充分反映了考生政治学习与考试的各项基本技能和综合能力有待提高。 4、第四部分连线，共计12，分此题做的较好，没有失分现象。 5、第五部分为简答题，共计28分，本题主要考察学生上课认真听讲和做笔记的能力。一般来说，简答题考的就是课本上原原本本的知识点，认真听讲和认真做笔记的同学则容易拿满分。但此题失分较多其主要表现在： （1）考生的基本功有待提高，错别字现象、字迹模糊不清现象、语言表达不通顺现象等依然存在。说明学生的基本功不扎实。基础打的不牢。 （2）考生理解题意、分析问题、解决问题能力不强。答卷中答非所问，文字表达不切要点等现象也很严重。有许多同学做题不认真，没有认真审题，对题意理解不深，考虑问题不全面，造成不必要的丢分。 （3）考生的应试能力不强。很多学生不理解考试的问题，不能回答，造成失分。这就表明考生如何选择有效信息作答的应试能力有待提高。 总之，考生在答卷过程中所呈现出来的一系表象，为指导我们今后的道法教学和考试提供可贵的一手资料，我们应深刻剖析。这就要求我们在今后的教学中要注重学生综合能力的提高。 四、改进措施 1、注重培养学生阅读能力、分析能力、概括和综合能力。 2、加强学法指导，教师在教学中要教学生如何审题，如何寻找试题的关键词捕
一元线性回归模型案例分析 一、研究的目的要求 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。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35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，居民的收入水平、就业状况、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 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市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“城市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“城市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市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
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
y1 1 x11 x12 x1p 0 1 3.1 y2 1 x21 x22 x2p 1 + 2 即y=x + yn 1 xn1 xn2 xnp p n 基本假定 (1) 解释变量x1,x2…,xp 是确定性变量，不是随机变量，且要求 rank(X)=p+1 n 注 tr(H) h 1 3.4不能断定这个方程一定很理想，因为样本决定系数与回归方程中 自变量的数目以及样本量n 有关，当样本量个数n 太小，而自变量又较 多，使样本量与自变量的个数接近时， R 2易接近1,其中隐藏一些虚 假成分。 3.5当接受H o 时，认定在给定的显著性水平 下，自变量x1,x2, xp 对因变量y 无显著影响，于是通过x1,x2, xp 去推断y 也就无多大意 义，在这种情况下，一方面可能这个问题本来应该用非线性模型去描 述，而误用了线性模型，使得自变量对因变量无显著影响；另一方面 可能是在考虑自变量时，把影响因变量y 的自变量漏掉了，可以重新 考虑建模问题。 当拒绝H o 时，我们也不能过于相信这个检验，认为这个回归模型 已经完美了，当拒绝H o 时，我们只能认为这个模型在一定程度上说明 了自变量x1,x2, xp 与自变量y 的线性关系，这时仍不能排除排除我 们漏掉了一些重要的自变量。 3.6中心化经验回归方程的常数项为0,回归方程只包含p 个参数估计 值1, 2, p 比一般的经验回归方程减少了一个未知参数，在变量较 SSE (y y)2 e12 e22 1 2 1 E( ) E( - SSE* - n p 1 n p n 2 [D(e) (E(e ))2 ] 1 n (1 1 n 2 en n E( e 1 1 n p 1 1 n p 1 1 "1 1 n p 1 J (n D(e) 1 (p 1)) 1_ p 1 1 1 n p 1 2 2 n E(e 2 ) (1 h ) 2 1 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年的降到1980年,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 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 15037 1366 1989 … 17001 18 1519 1990 18718 1644 1991 【 21826 1893 1992 26937 2311 1993 . 35260 2998 1994 48108 4044 1995 — 59811 5046 1996 70142 5846 1997 ~ 78061 6420 1998 83024 6796 1999 【 88479 7159 2000 98000 7858 2001 [ 108068 8622 2002 119096 9398 2003 ： 135174 10542 2004 159587 12336 2005 、 184089 14040 2006 213132 16024 第3章 多元线性回归 思考与练习参考答案 3.1 见教材P64-65 3.2 讨论样本容量n 与自变量个数p 的关系，它们对模型的参数估计有何影响？ 答：在多元线性回归模型中，样本容量n 与自变量个数p 的关系是：n>>p 。如果n<=p 对模型的参数估计会带来很严重的影响。因为： 1. 在多元线性回归模型中，有p+1个待估参数β，所以样本容量的个数应该大于解释变量的个数，否则参数无法估计。 2. 解释变量X 是确定性变量，要求()1rank p n =+ 数学期末考试试卷分析 数学期末考试试卷分析 一、试题分析: 本次测试，考核知识内容全面，覆盖面广，重视了基础知识、基本技能，以及解决问题能力的考查,有一定的综合性和灵活性，能突出学生灵活运用知识能力的考评，以实现学用结合，学以致用的目的。本试卷通过不同形式，从不同侧面考查了学生对知识的掌握情况。从难易程度看，总体上说难易适度，结构合理。考试时间充沛，学生都能从容答题。 参考人数47 良好人数1 良好率100优秀人数32 优秀率6808 平均值9130 二、错题分析 （一）填空。本题注重于本册数学基础知识的题型，共有1小题，其 中第13题、14题和1题错得较多。第13题，从100到300的数中，有（）个十位和各位相同的数。多数学生填30，算成3段，实际上100-200，200-300是两段，学生知识迁移能力不强。第14题考查的内容是组合，少数学生出现错误，基本上是讲过的原题，少数学生基础不扎实。第14题是一道排列题，讲过好多遍，学生觉得自己会了，自己一做就出现错误。 （二）判断。本题共有题。考察小数、面积、年月日、等知识，学生正确率较高。 （三）选择题。本题共有题，得分率较高。错的比较多的是第题要使34×□的积是三位数，□中最大填几？部分学生分析能力不强。 （四）计算。本题分口算和笔算两部分，主要考查学生的计算能力。得分率较高。但也有个别学生做题比较粗心，如口算算错，笔算中进位、退位忘记，数字抄错，得数忘记写等等。 （五）比较大小。得分率较高。 （六）数据分析题。错误原因主要是小数计算出现问题。 （七）解决问题。第3题和第题的错误率较高，第三题要先求宽，用 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： 2204120202 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11242.85元，?最低的青海省仅为人均8192.56元，最高的上海市达人均19397.89元，上海是黑龙江的2.37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不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。 为了与“城镇居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 以下是2008年各地区城镇居民人均年消费支出和可支配收入表 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 第4章违背基本假设的情况 思考与练习参考答案 4.1 试举例说明产生异方差的原因。 答：例4.1：截面资料下研究居民家庭的储蓄行为 Y i=β0+β1X i+εi 其中：Y i表示第i个家庭的储蓄额，X i表示第i个家庭的可支配收入。 由于高收入家庭储蓄额的差异较大，低收入家庭的储蓄额则更有规律性，差异较小，所以εi的方差呈现单调递增型变化。 例4.2：以某一行业的企业为样本建立企业生产函数模型 Y i=A iβ1K iβ2L iβ3eεi 被解释变量：产出量Y，解释变量：资本K、劳动L、技术A，那么每个企业所处的外部环境对产出量的影响被包含在随机误差项中。由于每个企业所处的外部环境对产出量的影响程度不同，造成了随机误差项的异方差性。这时，随机误差项ε的方差并不随某一个解释变量观测值的变化而呈规律性变化，呈现复杂型。 4.2 异方差带来的后果有哪些？ 答：回归模型一旦出现异方差性，如果仍采用OLS估计模型参数，会产生下列不良后果： 1、参数估计量非有效 2、变量的显著性检验失去意义 3、回归方程的应用效果极不理想 总的来说，当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对Y的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效。 4.3 简述用加权最小二乘法消除一元线性回归中异方差性的思想与方法。 答：普通最小二乘估计就是寻找参数的估计值使离差平方和达极小。其中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差线性无偏估计。然而在异方差 的条件下，平方和中的每一项的地位是不相同的，误差项的方差大的项，在残差平方和中的取值就偏大，作用就大，因而普通最小二乘估计的回归线就被拉向方差大的项，方差大的项的拟合程度就好，而方差小的项的拟合程度就差。由OLS 求出的仍然是的无偏估计，但不再是最小方差线性无偏估计。所以就是：对较大的残差平方赋予较小的权数，对较小的残差平方赋予较大的权数。这样对残差所提供信息的重要程度作一番校正，以提高参数估计的精度。 加权最小二乘法的方法： 4.4简述用加权最小二乘法消除多元线性回归中异方差性的思想与方法。 答：运用加权最小二乘法消除多元线性回归中异方差性的思想与一元线性回归的类似。多元线性回归加权最小二乘法是在平方和中加入一个适当的权数i w ，以调整各项在平方和中的作用，加权最小二乘的离差平方和为： ∑=----=n i ip p i i i p w x x y w Q 1211010)( ),,,(ββββββ （2） 加权最小二乘估计就是寻找参数p βββ,,,10 的估计值pw w w βββ?,,?,?10 使式（2）的离差平方和w Q 达极小。所得加权最小二乘经验回归方程记做 22011 1 ???()()N N w i i i i i i i i Q w y y w y x ββ===-=--∑∑22 __ 1 _ 2 _ _ 02 222 ()() ?()?1 11 1 ,i i N w i i i w i w i w w w w w kx i i i i m i i i m i w x x y y x x y x w kx x kx w x σβββσσ==---=-= = ===∑∑1N i =1 1表示=或 七年级数学期末考试试卷分析 一、试卷分析： 从试卷卷面情况来看，考查的知识面较广，类型比较多样灵活，同时紧扣课本、贴近生活。既考查了学生对基础知识把握的程度，又考查了学生的实际应用、计算、思维以及解决问题的能力，不仅顾及了各个层次学生的水平，又有所侧重。这份试题尤其注重对基础知识的检测，以及学生综合运用知识的能力。 二、学生情况分析： 从本次考试成绩来看，相对期中考试有所上升。本班共有学生31人，参加考试31人，优秀人数：，优秀率；及格人数：及格率：；低分人数：低分率：；均分是分，最高分分，最低分分。主要原因是：学生粗心大意，做题不够细心，特别是计算题出错最多。后进生的基础太差，优生的成绩不够理想。 三、各题得分情况分析： 第一题：选择题（共10个小题，每小题3分，共30分）本题得21分以上的同学不多，主要是第7、8、10、12小题，学生失分严重。 第二题：填空题（共5个小题，每小题3分，共15分） 该题14、15小题绝大部分考生能有正确答案，但13、16、17两小题错误者占80％左右。这反映学生对问题缺乏综合分析和判断的能力。特别是第17小题，学生对数学语言意义的理解上存在一定问题。找规律大多数学生理解不了题意，找不到规律，说明平时教学中对数学 观察、理解、分析、建立思维方法培养训练意识仍有缺失。 第三题：解答题 18、20计算题及解方程（共18分）这是学生最好得分的题目，但也是易失分的题，后进生都做的较好，但解方程的第二小题失分率70%。这反映学生对于去分母这一知识掌握的还不够。计算题大多数学生计算能力强，能熟练应用解题技巧进行计算，但仍有少数学生粗心出错。 第19题：（共2个小题，共9分）这一题完成的较差，失分率只有85%，这说明学生在进行多项式加减时仍然忘记带括号和去括号法则的符号变化。 第22题：（共10分）本题考察学生对含有分母的方程(含有参数)的解法，学生在解方程过程中不能明确x,m的关系导致这个题失分严重 第23题：解决实际问题（共2小题，10分）该题得满得4分以上的占30%，0分的占10%，这说明学生的理解力，推理能力，逻辑思维力不强，对问题该如何正确回答理解不清导致丢分。 第24题：（共3小题，12分）该题考察学生对角平分线概念的理解，第（1）小题学生掌握较好，但是（2）（3）题失分严重，主要原因是对未知角度学生不能结合图形很好的转换，不能列出相关角的关系式。 四、改进的措施： 通过前面对试题的分析，在今后的教学中除了要把握好知识体 2018年期末考试试卷分析 2018年期末考试试卷分析 31.（1）试题分析 （一）试题评价 本题组是31题材料分析题的第（1）问，以初中生小奇一家致富为材料，设问为“结合材料，分析小奇家致富的主要原因是什么？”，分值为2分。本题主要考查国家精准扶贫、乡村振兴发展的知识，答案具有开放性和灵活性，学生可以从国家政策、个人努力、家乡资源三个角度组织语言回答，学生只要答到两个不同角度即可满分，试题难度适中。材料里也透露了部分答案的信息，如“国家加大对贫困地区基础设施的投入”，小奇家乡有自然风景优美，人文历史浓厚，学生通过审查材料也能获得答案信息，所以本题的设计较好地考查了学生的阅读能力，审题能力，分析能力，体现了考试大纲的要求。 （二）得分情况分析 本题总分2分，最高得分2分，最低得分0分，平均分1.5分，得分率75%，总体得分较好。 （三）学生答题常见错误 1、部分学生试卷留空白，或者书写差，字迹潦草看不清。 2、角度不全面，国家政策、个人努力、家乡资源三个角度只回答其中一个角度。 3、没有结合材料审题、答题，写的答案泛泛而谈，假大空，没有结合材料信息谈小奇家致富的主要原因。 （四）错误成因分析 1、考生阅读、理解材料的能力不高，对材料不重视，只看设问不看背景材料，不会从材料中筛选关键词，利用材料透露的信息组织答案，所写答案没有针对性。 2、部分考生语言组织能力不强，表达不完整，只写几个字，马虎应对；或者表达不简洁，直接抄材料不归纳，答案指向性不明，导致写了很多分数也不高。 （五）教学意见和建议 1、提高学生针对材料中的关键词组织答题语言的能力，建议在教学中加强学生审题能力和结合材料分析能力的训练，提高学生多角度、多角度、有针对性答题的能力。 2、针对不同设问，规范答题格式，培养学生材料和考点相结合的答题习惯，避免空谈材料或者长篇大论堆积考点，促使学生养成良好的答题习惯和答题规范。 31（2）小结 一、试题评价 本小题设问为：“如果你是小奇，用哪些理由说服父母选择这套方案？” 主要考查国情部分的核心知识点：“节能”“生态”“智能”，还有心理、道德、法律部分的“个性”“安全”“娱乐”，材料涉及网络、扶贫、乡村振兴、智能家居，范围涉及广泛，综合性强，要求紧扣材料，运用基础知识，具体化，材料化，知识化。 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） 应用回归分析试题(一) 1、对于一元线性回归y 0i X i i(i 1,2,..., n),E(J 0 , var( J cov( i, j) 0(i j)，下列说法错误的是 (A) 0，1的最小一乘估计? '0， ?都是无偏估计； (B) 0，1的最小一乘估计? 0， Q ?对y，y2，... ，y n是线性的； (C) 0，1的最小一乘估计 ? ， ?之间是相关的； (D)若误差服从正态分布，0，1的最小二乘估计和极大似然估计是不一样的 2、在回归分析中若诊断出异方差，常通过方差稳定化变化对因变量进行变换.如果误差方差与因变量y的期望成正比，则可通过下列哪种变换将方差常数化 1 (A) - ；(B) “ ；(C) ln( y 1) ；(D) In y. y 、 3、下列说法错误的是 (A) 强影响点不一定是异常值； (B) 在多元回归中，回归系数显着性的t检验与回归方程显着性的F检验是等价的； (C) 一般情况下，一个定性变量有k类可能的取值时，需要引入k-1个0-1型自变量； (D) 异常值的识别与特定的模型有关. 4、下面给岀了4个残差图，哪个图形表示误差序列是自相关的 (A) (B) (C) (D) 5、下列哪个岭迹图表示在某一具体实例中最小二乘估计是适用的 (A) (B) (C)(D) 二、填空题(每空2分，共20分) 2 2 1、考虑模型y X ，var( ) I n，其中X : n p，秩为p，0不一定 已知，则 ? ________________ , var （ ?） _________ ，若 服从正态分布，则 2、下表给岀了四变量模型的回归结果: 则残差平方和= ___________ ，总的观察值个数 = ___________ ，回归平方和的自由度 = ________ . 3、已知因变量 y 与自变量X i ，X 2， X 3，X 4，下表给岀了所有可能回归模型的 AIC 值，则最 优子集是 _______________________ . 4、 在诊断自相关现象时，若 DW 0.66，则误差序列的自相关系数 的估计值= _______ ，若 存在自相关现象，常用的处理方法有迭代法、 _____________ 、科克伦-奥克特迭代法. 5、 设因变量y 与自变量X 的观察值分别为 y 「y 2,..., y n 和x 1, x 2 ,..., x n ，则以x *为折点的折 线模型可表示为 ________________________ . 三、（共45分）研究货运总量y （万吨）与工业总产值x 1 （亿元）、农业总产值x 2 （亿元）、 居民非商品支岀X 3 （亿元）的线性回归关系.观察数据及残差值e i 、学生化残差SRE i 、删除 学生化残差SRE （i ）、库克距离D i 、杠杆值ch ii 见表 (n P)?2 ___________ ，其中?2是2的无偏估计多元线性回归模型案例分析
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