y1 1 x11 x12 x1p 0 13.1 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(2)随机误差项具有零均值和等方差，即高斯马尔柯夫条件(3)对于多元线性回归的正态分布假定条件的矩阵模型为~N( 0

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 RR SquareAdjusted 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410Coefficients标准误差t Stat P-value Lower 95%Upper

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 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SSB ．残差SS =回归SSC ．总SS =

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-

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

应用回归分析课后题答案

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：tt t t kt k t t D D D X X Y μαααβββ+

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 )=s 2 i=1,2, …,n Cov(εi, εj )=0 i≠j i,j= 1,2, …,n 假设3、随机误

第二章 一元线性回归分析思考与练习参考答案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 )=?2 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

第一章习题1.1变量间统计关系和函数关系的区别是什么？1.2回归分析与相关分析的区别和联系是什么？1.3回归模型中随机误差项的意义是什么？1.4线性回归模型中的基本假设是什么？1.5回归变量设置的理论依据是什么？在设置回归变量时应注意哪些问题？1.6收集、整理数据包括哪些基本内容？1.7构造回归理论模型的基本依据是什么？1.8为什么要对回归模型进行检验？1.

应用回归分析课后答案

自变量选择与逐步回归 5章第思考与练习参考答案5.1 自变量选择对回归参数的估计有何影响？答：回归自变量的选择是建立回归模型得一个极为重要的问题。如果模型中丢掉了重要的自变量, 出现模型的设定偏误，这样模型容易出现异方差或自相关性，影响回归的效果；如果模型中增加了不必要的自变量, 或者数据质量很差的自变量, 不仅使得建模计算量增大, 自变量之间信息有重叠，而

|第8章 非线性回归思考与练习参考答案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 αβε=+。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

应用回归分析课后答案

第6章多重共线性的情形及其处理思考与练习参考答案6.1 试举一个产生多重共线性的经济实例。答：例如有人建立某地区粮食产量回归模型，以粮食产量为因变量Y，化肥用量为X1，水浇地面积为X2，农业投入资金为X3。由于农业投入资金X3与化肥用量X1，水浇地面积X2有很强的相关性，所以回归方程效果会很差。再例如根据某行业企业数据资料拟合此行业的生产函数时，资本投入、劳

1、 变量间统计关系和函数关系的区别是什么答：函数关系是一种确定性的关系，一个变量的变化能完全决定另一个变量的变化；统计关系是非确定的，尽管变量间的关系密切，但是变量不能由另一个或另一些变量唯一确定。2、 回归分析与相关分析的区别和联系是什么答：联系：刻画变量间的密切联系；区别：一、回归分析中，变量y 称为因变量，处在被解释的地位，而在相关分析中，变量y 与

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

=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛yn y y 21⎝⎛111 12111xn x x 22212xn x x ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫xnp p x p x21 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛p βββ 10 +⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n εεε 21即y=x β+ε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（2)随机误差项具有零均

第一章回归分析概述1.2 回归分析与相关分析的联系与区别是什么？答：联系有回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。区别有 a.在回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的特殊地位。在相关分析中，变量x和变量y处于平等的地位，即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x与变量y的密切程度是一回事。b.相关分析中所涉及的变量y与变量x全是随机变量。而在回

2.1 一元线性回归模型有哪些基本假定？答：1. 解释变量 1x , ,2x ,p x 是非随机变量，观测值,1i x ,,2 i 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)(2 σεεε 这个条件称为高斯-马