应用回归分析整理课后习题参考答案

第二章 一元线性回归分析

思考与练习参考答案

2.1 一元线性回归有哪些基本假定?

答： 假设1、解释变量X 是确定性变量，Y 是随机变量；

假设2、随机误差项ε具有零均值、同方差和不序列相关性： E(εi )=0 i=1,2, …,n Var (εi )=σ2 i=1,2, …,n Cov(εi, εj )=0 i≠j i,j= 1,2, …,n 假设3、随机误差项ε与解释变量X 之间不相关： Cov(X i , εi )=0 i=1,2, …,n

假设4、ε服从零均值、同方差、零协方差的正态分布 εi ~N(0, σ2 ) i=1,2, …,n 2.2 考虑过原点的线性回归模型 Y i =β1X i +εi i=1,2, …,n

误差εi （i=1,2, …,n ）仍满足基本假定。求β1的最小二乘估计 解： 得：

2.3 证明（2.27式），∑e i =0 ，∑e i X i =0 。

证明：∑∑+-=-=n

i

i i n

i X Y Y Y Q 1

21021

))??(()?(ββ

其中：

即： ∑e i =0 ，∑e i X i =0

211

1

2)?()?(i n

i i n

i i

i e X Y Y Y Q β∑∑==-=-=

01????i i

i

i i

Y X e Y Y ββ=+=-0

1

00??Q

Q

β

β

??==??

2.4回归方程E （Y ）=β0+β1X 的参数β0，β1的最小二乘估计与最大似然估计在什

么条件下等价?给出证明。

答：由于εi ~N(0, σ2 ) i=1,2, …,n

所以Y i =β0 + β1X i + εi ~N （β0+β1X i , σ2 ) 最大似然函数：

使得Ln （L ）最大的0?β，1?β就是β0，β1的最大似然估计值。 同时发现使得Ln （L ）最大就是使得下式最小，

∑∑+-=-=n

i

i i n i X Y Y Y Q 1

2102

1

))??(()?(ββ

上式恰好就是最小二乘估计的目标函数相同。值得注意的是：最大似然估计是在εi ~N (0, σ2 )的假设下求得，最小二乘估计则不要求分布假设。

所以在εi ~N(0, σ2 ) 的条件下， 参数β0，β1的最小二乘估计与最大似然估计等价。

2.5 证明0

?β是β0的无偏估计。 证明：)1[)?()?(1

110∑∑==--=-=n

i i xx i n i i

Y L X X X Y n E X Y E E ββ )] )(1

([])1([1011i i xx i n i i xx i n

i X L X X X n E Y L X X X n E εββ++--=--=∑∑==

1010)()1

(])1([βεβεβ=--+=--+=∑∑==i xx i n

i i xx i n

i E L X X X n

L X X X n E 2.6 证明 证明：

)] ()1([])1([)?(102110i i xx i n

i i xx i n

i X Var L X X X n

Y L X X X n Var Var εβββ++--=--=∑∑== ()

)

1()1()?(2

2

2

1

2

2

xx n

i i

L X n X X

X n

Var +=-+=∑=σσβ

2

2221

2]1[])(2)1[(σσxx xx i xx i n

i L X n L X X X nL X X X n +=-+--=∑=

2.7 证明平方和分解公式：SST=SSE+SSR

证明：

2.8 验证三种检验的关系，即验证： （1）2

1)2(r r n t --=

；（2）22

2

1

??)2/(1/t L n SSE SSR F xx ==-=σ

β 证明：（1）

?t ======

（2）

2

2

2

22011111

1

1

1

??????()()(())(())n

n

n

n

i i

i i xx i i i i SSR y y x y y x x y x x L βββββ=====-=+-=+--=-=∑∑∑∑2212?/1

?/(2)xx L SSR F t SSE n βσ

∴===-

2.9 验证（2.63）式：2

211σ)L )x x (n ()e (Var xx i i ---=

证明：

11

222

2

222

???var()var()var()var()2cov(,)???var()var()2cov(,())()()11[]2[]()1[1]i i i i i i i i

i

i

i

i i xx xx

i xx

e y y

y y y y y x y y x x x x x x n L n L x x n L β

ββσσσσ

=-=+-=++-+---=++-+-=--

()()

∑∑==-+-=-=n i i

i i n i i Y Y Y Y Y Y SST 1

212

]?()?[()

()

()

∑∑∑===-+--+-=n

i i

i n

i i i i n

i i

Y Y Y Y Y Y Y Y 1

2

1

12

)??)(?2?(

)()

SSE

SSR )Y ?Y Y Y ?n

1

i 2

i

i n

1

i 2

i +=-+-=∑∑==

其中：2

22221

111))(1()(1)

)(,()()1,())(?,(),())(?,(σσσββxx

i xx i n

i i xx i i i n

i i i i

i i i i L x x n L x x n y L x x y Cov x x y n y Cov x x y Cov y y Cov x x y y Cov -+=-+=--+=-+=-+∑∑==

2.10 用第9题证明2?2

2-=

∑n e i

σ是σ2的无偏估计量

证明：

2

2

211

221122

11??()()()22()111var()[1]221

(2)2n n i i i i n n i i i i xx E E y y E e n n x x e n n n L n n σσσσ=====-=---==----=

-=-∑∑∑∑

2.14 为了调查某广告对销售收入的影响，某商店记录了5个月的销售收入y （万元）和广告费用x （万元），数据见表2.6，要求用手工计算： 表2.6

（1） 画散点图（略）

（2） X 与Y 是否大致呈线性关系？ 答：从散点图看，X 与Y 大致呈线性关系。 （3） 用最小二乘法估计求出回归方程。

计算表

（4） 求回归标准误差

先求SSR （Q e ）见计算表。 所以

第三章

3.3证明 随机误差项ε的方差σ2

的无偏估计。 证明:

2

212

2

2

2

21

1

1

1

1

2

22

1

111

?(),111()()(1)(1)()(1)1

?()()1n i i n n n

n

n

i

i ii ii

ii i i i i i n

i i SSE e e e n p n p n p E e D e h h n h n p E E e n p σσσ

σ

σσσ======='===------∴==-=-=-=--∴==--∑∑∑∑∑∑∑

3.4 一个回归方程的复相关系数R=0.99，样本决定系数R 2=0.9801，我们能判断这个回归方程就很理想吗？ 答：不能断定这个回归方程理想。因为：

1. 在样本容量较少，变量个数较大时，决定系数的值容易接近1，而此时可能F 检验或者关于回归系数的t 检验，所建立的回归方程都没能通过。

2. 样本决定系数和复相关系数接近于1只能说明Y 与自变量X1,X2,…,Xp 整体上的线性关系成立，而不能判断回归方程和每个自变量是显著的，还需进行F 检验和t 检验。

3. 在应用过程中发现，在样本容量一定的情况下，如果在模型中增

()1?2--=p n SSE σ

加解释变量必定使得自由度减少，使得 R 2往往增大，因此增加解释变量（尤其是不显著的解释变量）个数引起的R 2的增大与拟合好坏无关。

3.7 验证

证明：多元线性回归方程模型的一般形式为：

01122p p y x x x ββββε

=+++

++

其经验回归方程式为

01122?????p p

y x x x ββββ=++++，

又01122????p p

y x x x ββββ=----， 故111222????()()()p p p

y y x x x x x x βββ=+-+-++-， 中心化后，则有111222????()()()i p p p

y y x x x x x x βββ-=-+-++-，

=

令21

(),1,2,,n

jj ij j i L x x i n ==-=∑，1,2,,j p =

12()????

p

x x y x x βββ-=+++

样本数据标准化的公式为

1,2,

,

ij i x x y x y i n *

*-=

=

=，1,2,,j p =

则上式可以记为

1

1

2

2

1122??????i i i p

ip

i i p ip

L y x x x L x x x βββ

βββ*

*

**

******=++

+=?+?++?

2

1

??*,1,2,...,)n

jj j i j p

L X β====-∑j

j

i j 其中: (X

则有

??,1,2,,j

j

j p β*== 3.11 研究货运总量y （万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2（亿元）、居民非商品支出x3（亿元）的关系。数据见表3.9（略）。 （1）计算出y ，x1，x2，x3的相关系数矩阵。 SPSS 输出如下：

则相关系数矩阵为： 1.0000.5560.7310.7240.556 1.0000.1130.3980.731

0.113 1.0000.5470.724

0.3980.547

1.000r ?????

?=??????

（2）求出y 与x1，x2，x3的三元回归方程。

对数据利用SPSS 做线性回归，得到回归方程为

123?348.38 3.7547.10112.447y

x x x =-+++ （3）对所求的方程作拟合优度检验。

由上表可知，调整后的决定系数为0.708，说明回归方程对样本观测值的拟合程度较好。

（4）对回归方程作显著性检验；

原假设：0:3210===βββH

F 统计量服从自由度为（3，6）的F 分布，给定显著性水平α=0.05，查表得76.4)6.3(05.0=F ,由方查分析表得，F 值=8.283>4.76，p 值=0.015，拒绝原假设0H ，由方差分析表可以得到8.283,0.0150.05F P ==<，说明

在置信水平为95%下，回归方程显著。 （5）对每一个回归系数作显著性检验；

做t 检验：设原假设为0:0=i H β，

i t 统计量服从自由度为n-p-1＝６的t 分布，给定显著性水平0.05，查

得单侧检验临界值为1.943，X1的t 值=1.942<1.943，处在否定域边缘。 X2的t 值＝2.465>1.943。拒绝原假设。

由上表可得，在显著性水平0.05α=时，只有2x 的P 值<0.05,通过检验，即只有2x 的回归系数较为显著 ；其余自变量的P 值均大于0.05，即x1，x2的系数均不显著。

第四章

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

p

pw w w w x x y βββ????110+++= （3） 多元回归模型加权最小二乘法的方法:

首先找到权数i w ，理论上最优的权数i w 为误差项方差2i σ的倒数,即

2

2011

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

21

i

i w σ

=

（4）

误差项方差大的项接受小的权数，以降低其在式（2）平方和中的作用; 误差项方差小的项接受大的权数，以提高其在平方和中的作用。由（2）式求出的

加权最小二乘估计pw w w βββ?,,?,?10 就是参数p βββ,,,10 的最小方差线性无偏估计。

一个需要解决的问题是误差项的方差2i σ是未知的,因此无法真正按照式（4）选取权数。在实际问题中误差项方差2i σ通常与自变量的水平有关(如误差项方差

2i σ随着自变量的增大而增大),可以利用这种关系确定权数。例如2i σ与第j 个自

变量取值的平方成比例时, 即2i σ=k 2

ij x 时,

这时取权数为

21

ij

i x w

=

（5）

更一般的情况是误差项方差2i σ与某个自变量j x (与|e i |的等级相关系数最大

的自变量)取值的幂函数m ij x 成比例，即2i σ=k m

ij x ,其中m 是待定的未知参数。此

时权数为

m ij

i x w 1

=

（6） 这时确定权数i w 的问题转化为确定幂参数m 的问题，可以借助SPSS 软件解决。

4.5（4.5）式一元加权最小二乘回归系数估计公式。 证明：

2

2011

1

???()()N N

w i i i i i i

i i Q w y y w y x ββ===-=--∑∑22011

1

???()()N N

w i i i i i i

i i Q w y y w y x ββ===-=--∑∑

w

w w i

n i i

w i w i

n

i i

x y x x

w y y x x

w 1021

1

1

??)

()

)((?βββ-=---=∑∑==

4.6验证（4.8）式多元加权最小二乘回归系数估计公式。

证明：对于多元线性回归模型 ,y =X β+ε （1）

2()0,cov(,)E σ'?==εεεW ，即存在异方差。设

,00

n w '=??=

? ???

W DD D ， 用-1D 左乘（1）式两边，得到一个新的的模型：

---111D y =D X β+D ε，即***y =X β+ε。

因为22()()()E E E σσ---''''''====1-11-11-1εεD εεD D εεD D WD I ， 故新的模型具有同方差性，故可以用广义最小二乘法估计该模型，得

111?()()()**-**------''''''''===1111w

βX X X y X D D X X D D y X WX X Wy 原式得证。

4.7 有同学认为当数据存在异方差时，加权最小二乘回归方程与普通最小二乘回归方程之间必然有很大的差异，异方差越严重，两者之间的差异就越大。你是否同意这位同学的观点？说明原因。

答：不同意。当回归模型存在异方差时，加权最小二乘估计（WLS ）只是普通最小二乘估计（OLS ）的改进，这种改进可能是细微的，不能理解为WLS 一定会得到与OLS 截然不同的方程来，或者大幅度的改进。实际上可以构造这样的

01

00??Q

Q

ββ??==??

数据，回归模型存在很强的异方差，但WLS 与OLS的结果一样。加权最小二乘法不会消除异方差，只是消除异方差的不良影响，从而对模型进行一点改进。第五章

5.4 试述前进法的思想方法。

答：前进法的基本思想方法是：首先因变量Y对全部的自变量x1,x2,...,xm建立m个一元线性回归方程, 并计算F检验值，选择偏回归平方和显著的变量（F值最大且大于临界值）进入回归方程。每一步只引入一个变量，同时建立m－1个二元线性回归方程，计算它们的F检验值，选择偏回归平方和显著的两变量变量（F值最大且大于临界值）进入回归方程。在确定引入的两个自变量以后，再引入一个变量，建立m－2个三元线性回归方程，计算它们的F检验值，选择偏回归平方和显著的三个变量（F值最大）进入回归方程。不断重复这一过程，直到无法再引入新的自变量时，即所有未被引入的自变量的F检验值均小于F检验临界值Fα(1,n-p-1)，回归过程结束。

5.5 试述后退法的思想方法。

答：后退法的基本思想是：首先因变量Y对全部的自变量x1,x2,...,xm建立一个m元线性回归方程, 并计算t检验值和F检验值，选择最不显著（P值最大且大于临界值）的偏回归系数的自变量剔除出回归方程。每一步只剔除一个变量，再建立m－1元线性回归方程，计算t检验值和F检验值，剔除偏回归系数的t检验值最小（P值最大）的自变量，再建立新的回归方程。不断重复这一过程，直到无法剔除自变量时，即所有剩余p个自变量的F检验值均大于F检验临界值F α(1,n-p-1)，回归过程结束。

5.6前进法、后退法各有哪些优缺点？

答：前进法的优点是能够将对因变量有影响的自变量按显著性一一选入，计算量小。前进法的缺点是不能反映引进新变量后的变化，而且选入的变量就算不显著也不能删除。后退法的优点是是能够将对因变量没有显著影响的自变量按不显著性一一剔除，保留的自变量都是显著的。后退法的缺点是开始计算量大，当减少一个自变量时，它再也没机会进入了。如果碰到自变量间有相关关系时，前进法和后退法所作的回归方程均会出现不同程度的问题。

5.7 试述逐步回归法的思想方法。

答：逐步回归的基本思想是有进有出。具体做法是将变量一个一个的引入，当每引入一个自变量后，对已选入的变量要进行逐个检验，当原引入变量由于后面变量的应纳入而变得不再显著时，要将其剔除。引入一个变量或从回归防方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行F检验，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著的变量。这个过程反复进行，直到无显著变量引入回归方程，也无不显著变量从回归方程中剔除为止。这样就避免了前进法和后退法各自的缺陷，保证了最后得到的回归子集是最优回归子集。

5.8 在运用逐步回归法时，α进和α出的赋值原则是什么？如果希望回归方程中多保留一些自变量，α

进

应如何赋值？

答：原则是要求引入自变量的显著水平α

进小于剔除自变量的显著性水平α

出

，否

则可能出现死循环；若想回归方程多保留自变量，可以增大α

进

的值，使得更多

自变量的P值在α

进的范围内，但要注意，α

进

的值不得超过α

出

的值。

应用回归分析课后习题

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，认定在给定的显着性水平 下，自变量x1,x2, xp 对因变量y 无显着影响，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着影响；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

文学概论课后习题答案

第九章{概念）1、现实型文学：也称为现实主义文学。是一种侧重以写实的方式再现客观现实的文学形态。它的基本特征是：再现性和逼真性。 2、理想型文学：一种侧重以直接抒情的方式表现主观理想的文学形态。它的基本特征是：表现性和虚幻性。 3、象征型文学：侧重以暗示的方式寄寓了审美意蕴的文学形态。它的基本特征是：暗示性和朦胧性。 4、诗：词语凝练、结构跳跃、富有节奏和韵律。高度集中地反映生活和抒发思想感情的文学体裁。 5、小说：通过完整的故事情节和具体的环境描写，以塑造人物为中心来反映社会生活的文体。 6、剧本：侧重以人物台词为手段，集中反映矛盾冲突的文学体裁。 7、散文：一种体裁广泛、结构灵活，注重抒写真实感受、境遇的文学体裁。广义的散文是既包括诗歌以外的一切文学作品，也包括一般科学著作、论文、应用文章。狭义的散文即文学意义上的散文，是指与诗歌、小说、剧本等并列的一种文学样式，包括抒情散文、叙事散文、杂文、游记等。文学散文是一种题材广泛，结构灵活，注重抒写真实感受、境遇的文学体裁。 8、报告文学：以真人真事基础上塑造艺术形象，及时反映现实生活的文学体裁。 （思考题）1、谈谈象征型文学与现实型文学、理想型文学的区别象征型文学是寄寓意蕴，以变形描写来拟人（物）的形象，是现代派文学，来表现哲理的。 现实型文学是再现生活重视细节描写，虚构而见不出虚构，表现现实主义反映生活本质的。 理想型文学是表现理想以夸张幻想来再造的虚构幻想的形象表现浪漫主义的反映理想。 或（现实型与理想型文学的意义就在其形象自身，而象征型文学突出文学形象的意义的超越性；现实型文学是通过对生活现象的直接描绘反映现实，理想型文学往往以直抒胸臆的方式表现情感态度。而象征型文学则偏以间接的方式去暗示客观规律和主观感受；象征型文学淡化具体时间与空间，突出了朦胧性。) 2、诗歌、小说、散文、剧本的基本特征 诗歌的基本特征是：1、（高度的概括）；2强性大(强烈的抒情性) 3、音乐性（停顿、平仄和押韵） 小说的基本特征：1.深入细致的人物刻画 2、完整复杂的情节叙述 3、具体充分的环境描写 散文的基本特征：1、选材广泛，现实性很强 2、形式自由，手法多样 3、形聚，构思精湛（形散：选材五光十色，联想自由驰骋，手法多种多样，结构灵活多变；神聚：立意深远，一线串珠。）4、真人真事，事情实感。 剧本的基本特征：1、浓缩地反映现实生活，人物事件事件、地点高。2、尖锐紧张的戏剧冲突 3、人物台词要个性化口语并富有动作性。（个性化语言要符合人物的思想性格、身份地位教养;口语化既有意境又有潜台词；动作性：人物语言要传达内在的动作心理活动；引起更多的外部动作，推动情节的发展到新的层面。） 第十章{概念}1典型作为文学形象的高级形态之一。是文学言语系统中显

26、回归分析测试题及答案

中级经济师基础知识 第 1题：单选题(本题1分) 某公司产品当产量为1000单位时，其总成本为4000元；当产量为2000单位时，其总成本为5000，则设产量为x，总成本为y，正确的一元回归方程表达式应该是（ ）。 A、y = 3000 + x B、y = 4000 + 4x C、y = 4000 + x D、y = 3000 + 4x 【正确答案】：A 【答案解析】： 本题可列方程组：设该方程为y = a + bx，则由题意可得：4000 = a + 1000b5000 = a + 2000b 解该方程，得b=1，a=3000，所以方程为y = 3000 + x 第 2题：单选题(本题1分) 在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。 A、使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小 B、使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小 C、使得观测值与估计值之间的乘积和最小 D、使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小 【正确答案】：D 【答案解析】： 较偏较难的一道题目。最小二乘法就是使得因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数的一种方法 第 3题：多选题(本题2分) 关于相关分析和回归分析的说法，正确的的有（） A、相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化 B、相关分析研究变量间相关的方向和相关的程度 C、相关分析中需要明确自变量和因变量 D、回归分析研究变量间相互关系的具体形式 E、相关分析和回归分析在研究方法和研究目的有明显区别 【正确答案】：BDE 【答案解析】： 相关分析与回归分析在研究目的和方法上具有明显的区别。 （1）、相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度，无法从一个变量的变化来推测另一变量的变化情况。 （2）、回归分析是研究变量之间相关关系的具体形式

应用回归分析课后答案

应用回归分析课后答案 第二章一元线性回归 解答：EXCEL结果: SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R R Square Adjusted R Square 标准误差 观测值5 方差分析 df SS MS F Significance F 回归分析125 残差3 总计410 Coefficients标准误差t Stat P-value Lower 95%Upper 95%下限%上限% Intercept X Variable 15 RESIDUAL OUTPUT 观测值预测Y残差 1 2 3 4 5 SPSS结果：（1）散点图为：

（2）x 与y 之间大致呈线性关系。 （3）设回归方程为01y x ββ∧ ∧ ∧ =+ 1β∧ = 12 2 1 7()n i i i n i i x y n x y x n x -- =- =-=-∑∑ 0120731y x ββ-∧- =-=-?=- 17y x ∧ ∴=-+可得回归方程为 （4）22 n i=1 1()n-2i i y y σ∧∧=-∑ 2 n 01i=1 1(())n-2i y x ββ∧∧=-+∑ =222 22 13???+?+???+?+??? （10-（-1+71））（10-（-1+72））（20-（-1+73））（20-（-1+74））（40-（-1+75）） []1 169049363 110/3= ++++= 1 330 6.13 σ∧=≈ （5）由于2 11(, )xx N L σββ∧ :

t σ ∧ == 服从自由度为n-2的t分布。因而 /2 |(2)1 P t n α α σ ?? ?? <-=- ?? ?? 也即： 1/211/2 (p t t αα βββ ∧∧ ∧∧ -<<+=1α - 可得 1 95% β∧的置信度为的置信区间为（7-2.3537+2.353即为：（，） 2 2 00 1() (,()) xx x N n L ββσ - ∧ + : t ∧∧ == 服从自由度为n-2的t分布。因而 /2 (2)1 P t n α α ∧ ?? ?? ?? <-=- ?? ?? ?? ?? ?? 即 0/200/2 ()1 pβσββσα ∧∧∧∧ -<<+=- 可得 1 95%7.77,5.77 β∧- 的置信度为的置信区间为（） （6）x与y的决定系数 2 21 2 1 () 490/6000.817 () n i i n i i y y r y y ∧- = - = - ==≈ - ∑ ∑ （7）

应用回归分析,第8章课后习题参考答案

第8章 非线性回归 思考与练习参考答案 8.1 在非线性回归线性化时，对因变量作变换应注意什么问题？ 答：在对非线性回归模型线性化时，对因变量作变换时不仅要注意回归函数的形式， 还要注意误差项的形式。如： (1) 乘性误差项，模型形式为 e y AK L αβε =， (2) 加性误差项，模型形式为y AK L αβ ε = + 对乘法误差项模型（1）可通过两边取对数转化成线性模型，（2）不能线性化。 一般总是假定非线性模型误差项的形式就是能够使回归模型线性化的形式，为了方便通常省去误差项，仅考虑回归函数的形式。 8.2为了研究生产率与废料率之间的关系，记录了如表8.15所示的数据，请画出散点图，根据散点图的趋势拟合适当的回归模型。 表8.15 生产率x （单位/周） 1000 2000 3000 3500 4000 4500 5000 废品率y （%） 5.2 6.5 6.8 8.1 10.2 10.3 13.0 解：先画出散点图如下图： 5000.00 4000.003000.002000.001000.00x 12.00 10.00 8.006.00 y

从散点图大致可以判断出x 和y 之间呈抛物线或指数曲线，由此采用二次方程式和指数函数进行曲线回归。 （1）二次曲线 SPSS 输出结果如下： Model Summ ary .981 .962 .942 .651 R R Square Adjusted R Square Std. E rror of the Estimate The independent variable is x. ANOVA 42.571221.28650.160.001 1.6974.424 44.269 6 Regression Residual Total Sum of Squares df Mean Square F Sig.The independent variable is x. Coe fficients -.001.001-.449-.891.4234.47E -007.000 1.417 2.812.0485.843 1.324 4.414.012 x x ** 2 (Constant) B Std. E rror Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. 从上表可以得到回归方程为：72? 5.8430.087 4.4710y x x -=-+? 由x 的系数检验P 值大于0.05，得到x 的系数未通过显著性检验。 由x 2的系数检验P 值小于0.05，得到x 2的系数通过了显著性检验。 （2）指数曲线 Model Summ ary .970 .941 .929 .085 R R Square Adjusted R Square Std. E rror of the Estimate The independent variable is x.

应用回归分析第2章课后习题参考答案

2.1 一元线性回归模型有哪些基本假定？ 答：1. 解释变量 1x ,Λ,2x ,p x 是非随机变量，观测值,1i x ,,2Λi x ip x 是常数。 2. 等方差及不相关的假定条件为 ? ? ? ? ? ? ??????≠=====j i n j i j i n i E j i i ,0),,2,1,(,),cov(,,2,1, 0)(2ΛΛσεεε 这个条件称为高斯-马尔柯夫(Gauss-Markov)条件，简称G-M 条件。在此条件下，便可以得到关于回归系数的最小二乘估计及误差项方差2σ估计的一些重要性质，如回归系数的最小二乘估计是回归系数的最小方差线性无偏估计等。 3. 正态分布的假定条件为 ???=相互独立 n i n i N εεεσε,,,,,2,1),,0(~212ΛΛ 在此条件下便可得到关于回归系数的最小二乘估计及2σ估计的进一步结果，如它们分别是回归系数的最及2σ的最小方差无偏估计等，并且可以作回归的显著性检验及区间估计。 4. 通常为了便于数学上的处理，还要求,p n >及样本容量的个数要多于解释变量的个数。 在整个回归分析中，线性回归的统计模型最为重要。一方面是因为线性回归的应用最广泛；另一方面是只有在回归模型为线性的假设下，才能的到比较深入和一般的结果；再就是有许多非线性的回归模型可以通过适当的转化变为线性回归问题进行处理。因此，线性回归模型的理论和应用是本书研究的重点。 1. 如何根据样本),,2,1)(;,,,(21n i y x x x i ip i i ΛΛ=求出p ββββ,,,,210Λ及方差2σ的估计; 2. 对回归方程及回归系数的种种假设进行检验； 3. 如何根据回归方程进行预测和控制，以及如何进行实际问题的结构分析。 2.2 考虑过原点的线性回归模型 n i x y i i i ,,2,1,1Λ=+=εβ误差n εεε,,,21Λ仍满足基本假定。求1β的最小二 乘估计。 答：∑∑==-=-=n i n i i i i x y y E y Q 1 1 2112 1)())(()(ββ

最全毛概慕课课后题答案

2016慕课毛概最全答案 第一章 1.1.马克思主义中国化的科学内涵 1 毛泽东在明确提出“使马克思主义中国化”的命题和任务是在 A、遵义会议 B、中共六届六中全会 C、中共七大 D、中共七届二中全会 正确答案：B 我的答案：B 得分：16.7分 2 在党的七大上，对“马克思主义中国化”、“中国化的马克思主义”两大科学命题加以阐释的党的领导人是 A、毛泽东 B、周恩来 C、邓小平 D、刘少奇 正确答案：D 我的答案：D 得分：16.7分 3 中国共产党确定毛泽东思想为指导思想的会议是 A、遵义会议 B、党的第七次全国代表大会 C、党的第八次全国代表大会 D、中共十一届六中全会 正确答案：B 我的答案：B 得分：16.7分 4 马克思主义中国化的理论成果的精髓是 A、实事求是 B、毛泽东思想 C、邓小平理论 D、“三个代表”重要思想 正确答案：A 我的答案：A 得分：16.7分 5 中国共产党在把马克思列宁主义基本原理与中国革命实际相结合的过程中，在学风问题上曾经反对过的主要错误倾向是

A、投降主义 B、经验主义 C、教条主义 D、冒险主义 正确答案：BC 我的答案：AC 得分：0.0分 6 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系都是中国化的马克思主义，它们都 A、体现了马克思列宁主义的基本原理 B、包含了中国共产党人的实践经验 C、揭示了中国革命的特殊规律 D、包含了中华民族的优秀思想 正确答案：ABD 我的答案：AB 得分：8.4分 1.2.毛泽东主义的科学内涵和形成条件 1 在毛泽东思想活的灵魂的几个基本方面中，最具特色、最根本的原则是 A、实事求是 B、群众路线 C、理论联系实际 D、独立自主 正确答案：A 我的答案：A 得分：20.0分 2 下面关于毛泽东思想的论述不正确的是pA、毛泽东思想是毛泽东同志个人正确思想的结晶 B、毛泽东思想是马克思主义中国化第一次历史性飞跃的理论成果 C、毛泽东思想是中国革命和建设的科学指南 D、毛泽东思想是中国共产党和中国人民宝贵的精神财富 正确答案：A 我的答案：A 得分：20.0分 3 毛泽东思想的核心和精髓是 A、武装斗争 B、统一战线 C、党的建设 D、实事求是 正确答案：D 我的答案：D 得分：20.0分 4 毛泽东思想形成的标志是 A、实事求是 B、遵义会议

土木工程概论习题汇总(答案)

土木工程概论复习题汇总 一；填空题。 1.砖按生产工艺分烧结砖和非烧结砖。 2.砂一般分为天然砂和人工砂。 3.配置混凝土时应优先选用中砂。精品文档，超值下载 4.所谓灰是指石灰和石膏。 5.土木工程中使用的钢材是指线材和型材。 6.水泥按其用途及性能分为通用水泥、专用水泥、特性水泥。 7.普通混凝土是由水泥、粗骨料、细骨料、和水拌合，经硬化而成的一种人造石材。 8.绝热材料按其成分分为无机材料和有机材料。 9.将上部结构的荷载传给土地基，连接上部结构与地基土的下部结构称为基础。

10.常用工程地质测绘方法有相片成图法和实地测绘法。 11.通常把位于天然地基上，埋置深度小于5m的一般基础以及埋深度虽超过5m，但小于基础宽 度的大尺寸基础，统称为天然地基上的浅基础。 12.刚性基础通常由砖、毛石、素混凝土、和灰土等材料做成。 13.建筑物的基础分为刚性基础和柔性基础，钢筋混凝土基础属于柔性基础。 14.浅基础一般分为单独基础，条形基础、伐板基础和箱形基础、壳体基础。 15.埋置深度大于5米或大于基础宽度的基础，称为深基础。 16.桩按荷载传递方式分为端承桩和摩擦桩。 17.建筑物的基本构建可分为梁、板、柱、拱。 18.梁和板都是工程结构中的受弯构件。 19.梁按支撑方式可分为简支梁、悬臂梁和连续梁。 20.柱是工程结构中的受压构件。 21.框架结构承受竖向荷载能力强，但承受水平荷载能力差。 22.当前我国的公路等级按照其使用任务、功能和适应的交通量分为5个等级。 23.城市道路分为快速路、主干道、次干道、支路等四大类。 24.公路线路的类型及特点主要分为沿河线、越岭线、山坡线、山脊线等四大种类。 25.公路路面按其力学性质一般分为刚性路面和柔性路面等。 26.公路交通标志有三大类；指示标志、警告标志、禁令标志等。

回归分析练习试题和参考答案解析

1 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据： 求：(1)人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，绘制散点图，并说明二者之间的关系形态。 (2)计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。 (3)求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。 (4)计算判定系数，并解释其意义。 α=)。 (5)检验回归方程线性关系的显著性(0.05 (6)如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平。 (7)求人均GDP为5000元时，人均消费水平95％的置信区间和预测区间。 解：（1）

可能存在线性关系。 （2）相关系数： 系数a 模型非标准化系数标准系数 t Sig. 相关性 B标准误差试用版零阶偏部分 1(常量).003 人均GDP.309.008.998.000.998.998.998 a. 因变量: 人均消费水平 有很强的线性关系。 （3）回归方程：734.6930.309 y x =+ 系数a 模型非标准化系数标准系数t Sig.相关性

回归系数的含义：人均GDP没增加1元，人均消费增加元。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规范排版。 系数(a) 模型非标准化系数标准化系数 t显著性B标准误Beta 1（常量） 人均GDP（元） %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%（4） 模型汇总 模型R R 方调整 R 方标准估计的误 差 1.998a.996.996 a. 预测变量: (常量), 人均GDP。 人均GDP对人均消费的影响达到%。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规范排版。 模型摘要 模型R R 方调整的 R 方估计的标准差

简单线性回归分析思考与练习参考答案

第10章 简单线性回归分析 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1．如果两样本的相关系数21r r =，样本量21n n =，那么（ D ）。 A. 回归系数21b b = B ．回归系数12b b < C. 回归系数21b b > D ．t 统计量11r b t t = E. 以上均错 2．如果相关系数r =1，则一定有（ C ）。 A ．总SS =残差SS B ．残差SS =回归 SS C ．总SS =回归SS D ．总SS ＞回归SS E. 回归MS =残差MS 3．记ρ为总体相关系数，r 为样本相关系数，b 为样本回归系数，下列（ D ）正确。 A ．ρ=0时，r =0 B ．|r |＞0时，b ＞0 C ．r ＞0时，b ＜0 D ．r ＜0时，b ＜0 E. |r |=1时，b =1 4．如果相关系数r =0，则一定有（ D ）。 A ．简单线性回归的截距等于0 B ．简单线性回归的截距等于Y 或X C ．简单线性回归的残差SS 等于0 D ．简单线性回归的残差SS 等于SS 总 E ．简单线性回归的总SS 等于0 5．用最小二乘法确定直线回归方程的含义是（ B ）。 A ．各观测点距直线的纵向距离相等 B ．各观测点距直线的纵向距离平方和最小 C ．各观测点距直线的垂直距离相等 D ．各观测点距直线的垂直距离平方和最小 E ．各观测点距直线的纵向距离等于零 二、思考题 1．简述简单线性回归分析的基本步骤。 答：① 绘制散点图，考察是否有线性趋势及可疑的异常点；② 估计回归系数；③ 对总体回归系数或回归方程进行假设检验；④ 列出回归方程，绘制回归直线；⑤ 统计应用。 2．简述线性回归分析与线性相关的区别与联系。

体育慕课考试答案

1、20世纪70年代，人们就已发现，高达50%的疾病或死亡因素与什么有关？ 行为及不健康的生活方式 2哪一年在上海成立的精武体育会是当时影响最大，传播最广，维持时间最长的武术组织？1910 3.网球比赛的第一原则是什么？ 增加进攻（这个不确定，是根据网球老师说的选的） 4. 网球比赛中要赢得一局比赛，必须比对手多赢几分才可以？ 2分 5. 联合国报告认为什么将会是21世纪最严重的健康问题？ 体质下降 6. 国际羽联在哪一年正式恢复了我国的合法席位后，开始了我国羽毛球运动的鼎盛时期。1981 7. 哪一个季节人体脂肪合成速度最快？ 冬天 8. 哪一年被世界公认为现代足球的诞生日？ 1863 9. 下列哪位运动员是新中国历史上第一个获得世界锦标赛冠军的运动员？ 容国团 10.在哪届奥运会上，乒乓球成为正式比赛项目？ 汉城奥运会 11.篮球规则规定，篮圈离地垂直高度为多少？ 3.05米 12. 1895年，由美国人（）发明了排球运动。 威廉·G·摩根

13,。有助于提高肌肉力量的训练方法有哪些？ 卧推 14．下列不易于发展柔韧素质的练习时段或状态有哪些？（这个也不清楚，是看它字体颜色不一样）身体极其疲惫 15．20世纪50年代末期，巴西人创造了哪种阵型被誉为足球史上的第二次变革。 “四二四”阵形 16.曾经在NBA总决赛中受伤，坚持参加比赛最后获得冠军并取得最有价值称号的凯尔特人球星是（）？ 保罗皮尔斯 17.体育锻炼与传统心理治疗手段同样具有抗抑郁效能，是治疗抑郁症的（）手段；体育锻炼治疗抗抑郁症的效果与药物相比比较（）。 辅助；持久 18.在运动中不慎扭伤，下列做法不正确的是（） 马上揉搓患处 19.20XX年伦敦奥运会羽毛球囊括多少枚金牌？ 5 20.“让参与者成为享受运动，实现人生潜能的一代”是哪一个健康促进的愿景？ 为动而生 21.减小肚皮应采用哪一类运动？ 长时间低强度 22.棍多以抡、劈、扫、云等法为主，大多是横方向用力，动作幅度较大，其特点：一招一式虎虎生威，动如疾风骤雨，产生"棍打一大片"的效果。棍被称为（） 百兵之首 23.作为当下盛行的舞蹈元素，以人体中段（腰、腹、臀部）的各种动作为主，具有阿拉伯风情的舞蹈形式是（）。肚皮舞

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，则调整后的多重决定系数为（ D ） A. B. C. 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+i I （收入） B. d i Q （商品需求）=10+i I （收入）+i P （价格） C. s i Q （商品供给）=20+i P （价格） D. i Y （产出量）=0.6i L （劳动）0.4i 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 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 ) (n-k+1) (n-k-2) (n-k-1) (n-k+2) 7. 调整的判定系数 与多重判定系数 之间有如下关系( D ) A.2 211n R R n k -=-- B. 22111 n R R n k -=--- C. 2211(1)1n R R n k -=-+-- D. 2211(1)1n R R n k -=---- 8．关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是（ C ）。 A.只有随机因素 B.只有系统因素 C.既有随机因素，又有系统因素 、B 、C 都不对 9．在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k 为解释变量个数)：（ C ） A n ≥k+1 B n

应用回归分析,第4章课后习题参考答案

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

《数据库系统概论》课后习题及参考答案

课后作业习题 《数据库系统概论》课程部分习题及参考答案 第一章绪论（教材 41页） １．试述数据、数据库、数据库系统、数据库管理系统的概念。 数据： 描述事物的符号记录称为数据。数据的种类有文字、图形、图象、声音、正文等等。数据与其语义是不可分的。 数据库： 数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。 数据库系统： 数据库系统（ DBS）是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成。数据库系统由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员构成。 数据库管理系统： 数据库管理系统 (DBMS)是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。用于科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据。DBMS主要功能包括数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理功能、数据库的建立和维护功能。 ２．使用数据库系统有什么好处？ 使用数据库系统的好处是由数据库管理系统的特点或优点决定的。 使用数据库系统的好处很多，例如可以大大提高应用开发的效率，方便用户的使用，减轻数据库系统管理人员维护的负担等。 为什么有这些好处，可以结合第 5题来回答。

使用数据库系统可以大大提高应用开发的效率。因为在数据库系统中应用程序不必考虑数据的定义、存储和数据存取的具体路径，这些工作都由 DBMS来完成。 此外，当应用逻辑改变，数据的逻辑结构需要改变时，由于数据库系统提供了数据与程序之间的独立性。数据逻辑结构的改变是 DBA的责任，开发人员不必修改应用程序，或者只需要修改很少的应用程序。从而既简化了应用程序的编制，又大大减少了应用程序的维护和修改。 使用数据库系统可以减轻数据库系统管理人员维护系统的负担。因为 DBMS在数据库建立、运用和维护时对数据库进行统一的管理和控制，包括数据的完整性、安全性，多用户并发控制，故障恢复等等都由DBMS执行。 总之，使用数据库系统的优点是很多的，既便于数据的集中管理，控制数据冗余，可以提高数据的利用率和一致性，又有利于应用程序的开发和维护。 ３．试述文件系统与数据库系统的区别和联系。 文件系统与数据库系统的区别： 文件系统面向某一应用程序，共享性差、冗余度大，独立性差，纪录内有结构、整体无结构，应用程序自己控制。 数据库系统面向现实世界，共享性高、冗余度小，具有高度的物理独立性和一定的逻辑独立性，整体结构化，用数据模型描述，由数据库管理系统提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力。 文件系统与数据库系统的联系是： 文件系统与数据库系统都是计算机系统中管理数据的软件。 ５．试述数据库系统的特点。 数据库系统的主要特点有： 一、数据结构化 数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。 二、数据的共享性高，冗余度低，易扩充

回归分析练习题(有答案)

1.1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(x,y)的四组值分别是A(1,2),B(2,3),C(3,4),D(4,5)，则Y 与X 之间的回归直线方程为（ ）A ． y x 1=+ B ． y x 2=+ C ． y 2x 1=+ Ｄ． y x 1=-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（ ）

慕课测试题答案

1计算之树中，通用计算环境的演化思维是怎样概括的？________。 A.程序执行环境—由CPU-内存环境，到CPU-存储体系环境，到多CPU-多存储器环境，再到云计算虚拟计算环境 B.网络运行环境---由个人计算机、到局域网广域网、再到Internet C.元器件---由电子管、晶体管、到集成电路、大规模集成电路和超大规模集成电路 D.上述全不对 正确答案：A

2计算之树中，网络化思维是怎样概括的________。 A.局域网、广域网和互联网 B.机器网络、信息网络和人-机-物互联的网络化社会 C.机器网络、信息网络和物联网 D.局域网络、互联网络和数据网络 正确答案： B

3人类应具备的三大思维能力是指_____。 A.抽象思维、逻辑思维和形象思维 B.实验思维、理论思维和计算思维 C逆向思维、演绎思维和发散思维 D.计算思维、理论思维和辩证思维 正确答案：B

4如何学习计算思维？_____。 A.为思维而学习知识而不是为知识而学习知识 B.不断训练，只有这样才能将思维转换为能力 C.先从贯通知识的角度学习思维，再学习更为细节性的知识，即用思维引导知识的学习 D.以上所有 正确答案：D

5自动计算需要解决的基本问题是什么？_______。 A.数据的表示，数据和计算规则的表示 B.数据和计算规则的表示与自动存储 C数据和计算规则的表示、自动存储和计算规则的自动执行D.上述说法都不正确 正确答案：C

6计算机器的基本目标是什么？ _______。 A.能够辅助人进行计算，能够执行简单的四则运算规则 B.能够执行特定的计算规则，例如能够执行差分计算规则等 C.能够执行一般的任意复杂的计算规则 D.上述说法都不正确 正确答案：C

应用回归分析-第9章课后习题答案

第9章 含定性变量的回归模型 思考与练习参考答案 9.1 一个学生使用含有季节定性自变量的回归模型，对春夏秋冬四个季节引入4个0-1型自变量，用SPSS 软件计算的结果中总是自动删除了其中的一个自变量，他为此感到困惑不解。出现这种情况的原因是什么？ 答：假如这个含有季节定性自变量的回归模型为： t t t t kt k t t D D D X X Y μαααβββ++++++=332211110 其中含有k 个定量变量，记为x i 。对春夏秋冬四个季节引入4个0-1型自变量，记为D i ，只取了6个观测值，其中春季与夏季取了两次，秋、冬各取到一次观测值，则样本设计矩阵为： ????? ? ?? ?? ? ?=00011001011000101001 0010100011 )(6 165154143 132121 11k k k k k k X X X X X X X X X X X X D X, 显然，(X,D)中的第1列可表示成后4列的线性组合，从而(X,D)不满秩，参数无法唯一求出。这就是所谓的“虚拟变量陷井”，应避免。 当某自变量x j 对其余p-1个自变量的复判定系数2j R 超过一定界限时，SPSS 软件将拒绝这个自变量x j 进入回归模型。称Tol j =1-2 j R 为自变量x j 的容忍度（Tolerance ），SPSS 软件的默认容忍度为0.0001。也就是说，当2j R ＞0.9999时，自变量x j 将被自动拒绝在回归方程之外，除非我们修改容忍度的默认值。 ??? ??? ? ??=k βββ 10β??? ??? ? ??=4321ααααα

文学概论课后习题答案

第九章{概念)1、现实型文学:也称为现实主义文学。就是一种侧重以写 实的方式再现客观现实的文学形态。它的基本特征就是:再现性与逼真性。 2、理想型文学:一种侧重以直接抒情的方式表现主观理想的文学形态。它的基本特征就是:表现性与虚幻性。 3、象征型文学:侧重以暗示的方式寄寓了审美意蕴的文学形态。它的基本特征就是:暗示性与朦胧性。 4、诗:词语凝练、结构跳跃、富有节奏与韵律。高度集中地反映生活与抒发思想 感情的文学体裁。 5、小说:通过完整的故事情节与具体的环境描写,以塑造人物为中心来反映社会 生活的文体。 6、剧本:侧重以人物台词为手段,集中反映矛盾冲突的文学体裁。 7、散文:一种体裁广泛、结构灵活,注重抒写真实感受、境遇的文学体裁。广义的散文就是既包括诗歌以外的一切文学作品,也包括一般科学著作、论文、应用文章。狭义的散文即文学意义上的散文,就是指与诗歌、小说、剧本等并列的一种 文学样式,包括抒情散文、叙事散文、杂文、游记等。文学散文就是一种题材广 泛,结构灵活,注重抒写真实感受、境遇的文学体裁。 8、报告文学:以真人真事基础上塑造艺术形象,及时反映现实生活的文学体裁。 (思考题)1、谈谈象征型文学与现实型文学、理想型文学的区别？ 象征型文学就是寄寓意蕴,以变形描写来拟人(物)的形象,就是现代派文学,来表现哲理的。 现实型文学就是再现生活重视细节描写,虚构而见不出虚构,表现现实主义反映生活本质的。 理想型文学就是表现理想以夸张幻想来再造的虚构幻想的形象表现浪漫主义的 反映理想。 或(现实型与理想型文学的意义就在其形象自身,而象征型文学突出文学形象的意 义的超越性;现实型文学就是通过对生活现象的直接描绘反映现实,理想型文学往往以直抒胸臆的方式表现情感态度。而象征型文学则偏以间接的方式去暗示客观 规律与主观感受;象征型文学淡化具体时间与空间,突出了朦胧性。) 2、诗歌、小说、散文、剧本的基本特征？ 诗歌的基本特征就是:1、(高度的概括);2强性大(强烈的抒情性) 3、音乐性(停顿、平仄与押韵) 小说的基本特征:1、深入细致的人物刻画2、完整复杂的情节叙述3、具体充分的环境描写 散文的基本特征:1、选材广泛,现实性很强2、形式自由,手法多样3、形聚,构思精湛(形散:选材五光十色,联想自由驰骋,手法多种多样,结构灵活多变;神聚:立意深远,一线串珠。)4、真人真事,事情实感。 剧本的基本特征:1、浓缩地反映现实生活,人物事件事件、地点高。2、尖锐紧张的戏剧冲突3、人物台词要个性化口语并富有动作性。(个性化语言要符合人物的思想性格、身份地位教养;口语化既有意境又有潜台词;动作性:人物语言要传达内在的动作心理活动;引起更多的外部动作,推动情节的发展到新的层面。) 第十章{概念}1典型作为文学形象的高级形态之一。就是文学言语系统中显出特征的富于魅力的性格,她在叙事性作品中又称典型人物或典型性格。 2、意境:指抒情性作品中呈现出来的那种情景交融、虚实相生的形象系统,及其所诱发与开拓的审美意象空间。