【正文】 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 102 167。 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 108 167。 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 相關(guān)系數(shù) r表示 x和 y的線性關(guān)系的密切程度。圖中 (c)這種極端情況 ,說明所有的樣本點(diǎn)分布雜亂無章 ,變量 x與 y之間沒有相關(guān)關(guān)系 ,即 r=0。 (e)表示 x與 y是正的線性相關(guān) , (f)表示 x與 y是負(fù)的線性相關(guān)。在第五章的多元線性回歸中 ,我們還將進(jìn)一步討論這個(gè)問題。 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 123 167。由于例 的糧食產(chǎn)量與化肥施用量數(shù)據(jù)已經(jīng)已建立了 excel數(shù)據(jù)文件，可以把數(shù)據(jù)直接粘貼到 SPSS中，再加入變量名。以上只是軟件默認(rèn)的輸出項(xiàng)目，還可以根據(jù)需要增加輸出項(xiàng)目。只有當(dāng)與模型中的殘差項(xiàng)有關(guān)的假定滿足時(shí) ,我們才能放心地運(yùn)用回歸模型。如果殘差都落在變化幅度不大的一條帶子內(nèi) ,也就可說明回歸模型滿足基本假設(shè)。 殘差分析 圖 Excel軟件畫出的糧食產(chǎn)量與化肥施用量數(shù)據(jù)的殘差圖。 一、單值預(yù)測 單值預(yù)測就是用單個(gè)值作為因變量新值的預(yù)測值。 預(yù)測和控制 2．因變量新值的平均值的區(qū)間估計(jì) 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 150 167。 預(yù)測和控制 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 153 167。散點(diǎn)圖見前面圖 。 建模總結(jié)和應(yīng)注意的問題 第六步，回歸診斷，分析輸出結(jié)果。這大致符合現(xiàn)階段的實(shí)際情況。還包括是否要增加新的自變量 ,因?yàn)橛绊懩撤N經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的因素可能發(fā)生了變化 ,可能還有一些重要的因素需要考慮等。 建模總結(jié)和應(yīng)注意的問題 167 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/9/16 由圖 (a)可知 ,由直線作為 y與 x間關(guān)系的擬合是合適的 ,回歸方程刻畫出了變量 y與 x間的線性相關(guān)關(guān)系 。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問題 171 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/9/16 三、回歸系數(shù)的解釋問題 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 167。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 167。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問題 165 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/9/16 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 167。當(dāng)現(xiàn)階段的實(shí)際情況與建模時(shí)所用數(shù)據(jù)資料的背景發(fā)生較大變化時(shí) ,不能仍機(jī)械地死套公式 ,這時(shí)就應(yīng)對模型進(jìn)行修改。最常見的應(yīng)用之一就是因素分析。 建模總結(jié)和應(yīng)注意的問題 本例采用 SPSS軟件選中全部輸出統(tǒng)計(jì)量，輸出結(jié)果如下 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 156 167。 第二步，搜集數(shù)據(jù)。在控制通貨膨脹問題中 ,我們希望全國零售物價(jià)指數(shù)增長在 7%以內(nèi)等。 預(yù)測和控制 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 148 167。 殘差分析 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 141 167。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 135 167。 殘差分析 一般認(rèn)為 ,如果一個(gè)回歸模型滿足所給出的基本假定 ,所有殘差應(yīng)是在 e=0附近隨機(jī)變化 ,并在變化幅度不大的一條帶子內(nèi)。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 130 167。 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 其中 Sig就是 P值， Sig是 Significance（顯著性）的簡寫，這里只保留了三位小數(shù)，因而顯示為零。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 126 167。按要求錄入數(shù)據(jù)，點(diǎn)選數(shù)據(jù)分析項(xiàng)，在對話框中選擇回歸，根據(jù)對話框的提示做必要的操作，例： 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 121 167。特別是當(dāng) n=2時(shí) ,相關(guān)系數(shù)的絕對值總為 1。 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 當(dāng)變量 x與 y之間有線性統(tǒng)計(jì)關(guān)系時(shí) ,0＜ |r|＜ 1,如圖 (e)、(f)所示。r=1表示 x與 y之間完全負(fù)相關(guān) ,對應(yīng)點(diǎn)也都在一條直線上。 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 三、相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) 由于一元線性回歸方程討論的是變量 x與變量 y之間的線性關(guān)系 ,所以我們可以用變量 x與 y之間的相關(guān)系數(shù)來檢驗(yàn)回歸方程的顯著性。如果，則因變量 y與自變量 x之間并沒有真正的線性關(guān)系，也就是說自變量 x的變化對因變量 y并沒有影響。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 100 167。最大似然估計(jì)是利用總體的分布密度或概率分布的表達(dá)式及其樣本所提供信息建立起求未知參數(shù)估計(jì)量的一種方法。 一元線性回歸模型 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 82 167。 表 糧食產(chǎn)量與化肥施用量 化肥施用量 x(萬噸 ) 糧食產(chǎn)量 y(萬噸 ) 化肥施用量 x(萬噸 ) 糧食產(chǎn)量 y(萬噸 ) 化肥施用量 x(萬噸 ) 糧食產(chǎn)量 y(萬噸 ) 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 74 167。 ? 在消費(fèi)問題的研究中 ,影響消費(fèi)的因素很多 ,但我們可以只研究國民收入與消費(fèi)額之間的關(guān)系 ,因?yàn)閲袷杖胧怯绊懴M(fèi)的最主要因素 。 一元線性回歸模型 167。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 例 某超級市場的庫存管理人員需掌握商品的庫存規(guī)律，制定某商品的庫存計(jì)劃，為此該管理者統(tǒng)計(jì)了 1年中每周需求量如下： 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 64 167。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 58 167。于是有（ 200）（ ） =70，（ 100）（ ） =35，（ 100）（ ） =35。 例 一個(gè)廣告公司想知道 n組年齡不同的人所喜歡的電視節(jié)目是否不同。這一樣本數(shù)據(jù)可列成像表 32那樣的列聯(lián)表。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 43 167。 列聯(lián)表分析 例 某市商業(yè)系統(tǒng)為提高商業(yè)企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量，對本市的四個(gè)大商場進(jìn)行調(diào)查，征求顧客意見，共收回有效問卷 443張，每張問卷對某一商場按三種服務(wù)質(zhì)量（優(yōu)、中、差）評價(jià)，其結(jié)果用列聯(lián)表表示出來，見表 39。 列聯(lián)表分析 然后，選擇“ Data”→“Weight Case” ，打開Weight Case對話框，把“喜好人數(shù) [freq]”放入Frequency欄中，單擊“ OK”。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 27 167。在觀眾對電視廣告的關(guān)注情況的調(diào)查中，感興趣的是每個(gè)觀眾對電視廣告的關(guān)注情況是否與他來自城市還是農(nóng)村獨(dú)立。變量 brand表示品牌， 2和 3分別表示品牌甲、乙和丙；變量 freq表示購買人數(shù)。由于該問題有甲、乙、丙三類，所以，這個(gè)分布稱為多項(xiàng)概率分布，簡稱多項(xiàng)分布。 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 5 收集分類數(shù)據(jù)的目的是為了分析在各個(gè)類中數(shù)據(jù)的分布。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 2?2?2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2 ? 隨著市場經(jīng)濟(jì)在中國的深入發(fā)展，信息調(diào)查產(chǎn)業(yè)日益火暴。 一致性檢驗(yàn) 167。對這種頻數(shù)數(shù)據(jù)規(guī)律的深入研究就是現(xiàn)實(shí)對我們統(tǒng)計(jì)工作者提出的要求。 這些數(shù)據(jù)是否說明顧客對這三種礦泉水的喜好確實(shí)存在差異？ 解：為了解決這個(gè)問題，我們需要知道這些分類分布。首先將表 31中的數(shù)據(jù)按要求錄入，如表 32所示。如房地產(chǎn)商關(guān)心的是顧客選擇房子的類型是否與職業(yè)無關(guān)，或者說選擇何種房子與職業(yè)獨(dú)立。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 26 167。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 32 167。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 36 167。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 42 167。 一致性檢驗(yàn) 具體做法是，從我們感興趣的若干個(gè)總體中各抽一個(gè)隨機(jī)樣本，并確定每個(gè)樣本中落在每一個(gè)感興趣的類目中的受試驗(yàn)對象數(shù)。對于一致性檢驗(yàn)，推算預(yù)期頻數(shù)的根據(jù)是建立在這樣一個(gè)假定的基礎(chǔ)上的：如果 n個(gè)被抽樣總體是一致的，我們就能通過將 n個(gè)適當(dāng)?shù)臉颖韭?lián)合起來的方法，來求得某一給定總體的某個(gè)個(gè)體落在感興趣變量的某一給定類目中的概率的最佳估計(jì)值。對每一個(gè)樣本合計(jì)數(shù)乘以 ，便得出每一年齡小組中喜歡 A類節(jié)目者的預(yù)期頻數(shù)。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 目錄 上頁 下頁