統(tǒng)計(jì)學(xué)部分課后答案(編輯修改稿)
2025-07-04 21:53 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 . 解：提出假設(shè)：不完全相等式中，為第個(gè)樣本的均值。在Excel中輸入相關(guān)數(shù)據(jù)，如下圖：利用單因素方差分析，可得從分析方差表中可以看到，由于 所以不拒絕原假設(shè)，即不能認(rèn)為3個(gè)總體的均值之間存在顯著差異。4. 解: 對兩個(gè)因素分別提出如下假設(shè)： 行因素（品種）為 列因素（施肥方案）為在Excel中輸入相關(guān)數(shù)據(jù)，如下圖： 利用無重復(fù)雙因素分析，可得從分析方差表中可以看到，由于， 所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為品種對收獲量有顯著影響。由于，所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為施肥方案對收獲量有顯著影響。思考與練習(xí)（第七章）思考題1. 相關(guān)分析與回歸分析的區(qū)別和聯(lián)系是什么？答：相關(guān)與回歸分析是研究變量之間不確定性統(tǒng)計(jì)關(guān)系的重要方法，相關(guān)分析主要是判斷兩個(gè)或兩個(gè)以上變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，并分析變量間相關(guān)關(guān)系的形態(tài)和程度?；貧w分析主要是對存在相關(guān)關(guān)系的現(xiàn)象間數(shù)量變化的規(guī)律性作出測度。但它們在研究目的和對變量的處理上有明顯區(qū)別。它們均是統(tǒng)計(jì)方法，不能揭示現(xiàn)象之間的本質(zhì)關(guān)系。3．什么是總體回歸函數(shù)和樣本回歸函數(shù)？它們之間的區(qū)別是什么？ 答：答：以簡單線性回歸模型為例，總體回歸函數(shù)是總體因變量的條件期望表現(xiàn)為自變量的函數(shù)：，或?？傮w回歸函數(shù)是確定的和未知的，是回歸分析所估計(jì)的對象。樣本回歸函數(shù)是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)所估計(jì)出的因變量與自變量之間的函數(shù)關(guān)系：或?；貧w分析的目的是用樣本回歸函數(shù)來估計(jì)總體回歸函數(shù)。它們的區(qū)別在于，總體回歸函數(shù)是未知但是確定的，而樣本回歸函數(shù)是隨樣本波動而變化；總體回歸函數(shù)的參數(shù), 是確定的，而樣本回歸函數(shù)的系數(shù),b是隨機(jī)變量；總體回歸函數(shù)中的誤差項(xiàng)i u 不可觀察的，而樣本回歸函數(shù)中的殘差項(xiàng)i e 是可以觀察的。4．什么是機(jī)誤差項(xiàng)和殘差？它們之間的區(qū)別是什么？ 答：隨機(jī)誤差項(xiàng)表示自變量之外其他變量的對因變量產(chǎn)生的影響，是不可觀察的，通常要對其給出一定的假設(shè)。殘差項(xiàng)指因變量實(shí)際觀察值與樣本回歸函數(shù)計(jì)算的估計(jì)值之間的偏差，是可以觀測的。它們的區(qū)別在于，反映的含義是不同且可觀察性也不同，它們的聯(lián)系可有下式:5．為什么在對參數(shù)進(jìn)行最小二乘估計(jì)之前，要對模型提出一些基本的假定？ 答：最小二乘法只是尋找估計(jì)量的一種方法，其尋找到的估計(jì)量是否具有良好的性質(zhì)則依賴模型的一些基本的假定。只有在一系列的經(jīng)典假定下，最小二乘估計(jì)量才是BLUE。11．為什么用可決系數(shù)能夠度量回歸方程對樣本數(shù)據(jù)的擬合程度？為什么對多元線性回歸的多重可決系數(shù)要作修正？
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