應(yīng)用回歸分析課后題答案(編輯修改稿)
2025-07-16 01:51 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 第五章 自變量選擇與逐步回歸 后退法：輸出結(jié)果系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版1(常量).638.533農(nóng)業(yè)x1.168.002工業(yè)x2.207.135建筑業(yè)x3.555.501人口x4.025.875最終消費(fèi)x5.672.130.000受災(zāi)面積x6.008.4992(常量).003農(nóng)業(yè)x1.130.000工業(yè)x2.131.035建筑業(yè)x3.525.456最終消費(fèi)x5.658.095.000受災(zāi)面積x6.007.4093(常量).002農(nóng)業(yè)x1.127.000工業(yè)x2.093.001最終消費(fèi)x5.657.094.000受災(zāi)面積x6.007.4604(常量).000農(nóng)業(yè)x1.124.000工業(yè)x2.088.001最終消費(fèi)x5.637.089.000a. 因變量: 財(cái)政收入yAnovae模型平方和df均方FSig.1回歸6.000a殘差14總計(jì)202回歸5.000b殘差15總計(jì)203回歸4.000c殘差16總計(jì)204回歸3.000d殘差17總計(jì)20a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 受災(zāi)面積x6, 建筑業(yè)x3, 人口x4, 農(nóng)業(yè)x1, 最終消費(fèi)x5, 工業(yè)x2。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 受災(zāi)面積x6, 建筑業(yè)x3, 農(nóng)業(yè)x1, 最終消費(fèi)x5, 工業(yè)x2。c. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 受災(zāi)面積x6, 農(nóng)業(yè)x1, 最終消費(fèi)x5, 工業(yè)x2。d. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 農(nóng)業(yè)x1, 最終消費(fèi)x5, 工業(yè)x2。e. 因變量: 財(cái)政收入y模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差更改統(tǒng)計(jì)量R 方更改F 更改df1df2Sig. F 更改1.998a.996.994.996614.0002.998b.996.995.000.026114.8753.998c.996.995.000.585115.4564.998d.996.995.000.574116.460a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 受災(zāi)面積x6, 建筑業(yè)x3, 人口x4, 農(nóng)業(yè)x1, 最終消費(fèi)x5, 工業(yè)x2。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 受災(zāi)面積x6, 建筑業(yè)x3, 農(nóng)業(yè)x1, 最終消費(fèi)x5, 工業(yè)x2。c. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 受災(zāi)面積x6, 農(nóng)業(yè)x1, 最終消費(fèi)x5, 工業(yè)x2。d. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 農(nóng)業(yè)x1, 最終消費(fèi)x5, 工業(yè)x2?；貧w方程為： 逐步回歸法：輸出結(jié)果模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差更改統(tǒng)計(jì)量R 方更改F 更改df1df2Sig. F 更改1.994a.989.988.989119.0002.996b.992.991.003118.0153.998c.996.995.004117.001a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 最終消費(fèi)x5。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 最終消費(fèi)x5, 農(nóng)業(yè)x1。c. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 最終消費(fèi)x5, 農(nóng)業(yè)x1, 工業(yè)x2。Anovad模型平方和df均方FSig.1回歸1.000a殘差19總計(jì)202回歸2.000b殘差18總計(jì)203回歸3.000c殘差17總計(jì)20a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 最終消費(fèi)x5。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 最終消費(fèi)x5, 農(nóng)業(yè)x1。c. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 最終消費(fèi)x5, 農(nóng)業(yè)x1, 工業(yè)x2。d. 因變量: 財(cái)政收入y系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.相關(guān)性B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版零階偏部分1(常量).000最終消費(fèi)x5.180.004.994.000.994.994.9942(常量).000最終消費(fèi)x5.311.049.000.994.832.135農(nóng)業(yè)x1.154.015.9873(常量).000最終消費(fèi)x5.637.089.000.994.866.112農(nóng)業(yè)x1.124.000.987工業(yè)x2.088.001.992a. 因變量: 財(cái)政收入y回歸方程為:(1)模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差1.908a.824.7362.000b.000.000a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), x6, x3, x2, x4, x5。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量)Anovac模型平方和df均方FSig.1回歸5.002a殘差10總計(jì)152回歸.0000.000..b殘差15總計(jì)15a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), x6, x3, x2, x4, x5。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量)c. 因變量: y系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版1(常量).040x2.677.081x3.842.782.018x4.001x5.050.099.923x6.0162(常量).000a. 因變量: y回歸方程為：(2)后退法：輸出結(jié)果模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差1.908a.824.7362.907b.824.759a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), x6, x3, x2, x4, x5。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量), x6, x3, x2, x4。Anovac模型平方和df均方FSig.1回歸5.002a殘差10總計(jì)152回歸4.000b殘差11總計(jì)15a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), x6, x3, x2, x4, x5。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量), x6, x3, x2, x4。c. 因變量: y系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版1(常量).040x2.677.081x3.842.782.018x4.001x5.050.099.923x6.0162(常量).022x2.706.003x3.486.760.001x4.000x6.003a. 因變量: y(3)逐步回歸模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差1.498a.248.1942.697b.485.4063.811c.657.572a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), x3。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量), x3, x5。c. 預(yù)測(cè)變量: (常量), x3, x5, x4。Anovad模型平方和df均方FSig.1回歸1.050a殘差14總計(jì)152回歸2.013b殘差13總計(jì)153回歸3.004c殘差12總計(jì)15a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), x3。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量), x3, x5。c. 預(yù)測(cè)變量: (常量), x3, x5, x4。d. 因變量: y系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版1(常量).000x3.704.498.0502(常量).220.830x3.913.004x5.737.0293(常量).757.464x3.782.001x5.003x4.030a. 因變量: y（4）兩種方法得到的模型是不同的，回退法剔除了x5，保留了x6, x3, x2, x4作為最終模型。而逐步回歸法只引入了x3。說(shuō)明了方法對(duì)自變量重要性的認(rèn)可不同的，這與自變量的相關(guān)性有關(guān)聯(lián)。相比之下，后退法首先做全模型的回歸，每一個(gè)變量都有機(jī)會(huì)展示自己的作用，所得結(jié)果更有說(shuō)服力第六章 多重共線(xiàn)性的情形及其處理解:由下表我們可以看出系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.共線(xiàn)性統(tǒng)計(jì)量B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版容差VIF1
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