統(tǒng)計分析與spss的應用(第五版)課后練習答案(第9章)(編輯修改稿)
2025-07-17 02:56 本頁面
【文章內容簡介】 .000a. 因變量：糧食總產(chǎn)量(y萬噸)糧食總產(chǎn)量回歸方程：Y=+++一家產(chǎn)品銷售公司在30個地區(qū)設有銷售分公司。為研究產(chǎn)品銷售量(y)與該公司的銷售價格（x1）、各地區(qū)的年人均收入(x2)、廣告費用(x3)之間的關系，搜集到30個地區(qū)的有關數(shù)據(jù)。進行多元線性回歸分析所得的部分分析結果如下：Model Sum of SquaresDfMean SquareFSig.RegressionResidualTotal29 Unstandardized CodfficientstSig.B(Constant)X1X2X31） 將第一張表中的所缺數(shù)值補齊。2） 寫出銷售量與銷售價格、年人均收入、廣告費用的多元線性回歸方程，并解釋各回歸系數(shù)的意義。3） 檢驗回歸方程的線性關系是否顯著？4） 檢驗各回歸系數(shù)是否顯著？5） 計算判定系數(shù)，并解釋它的實際意義。6） 計算回歸方程的估計標準誤差，并解釋它的實際意義。（1）模型平方和自由度均方F顯著性1回歸3殘差26總計29（2）Y= X1++（3）回歸方程顯著性檢驗：整體線性關系顯著（4）回歸系數(shù)顯著性檢驗：各個回歸系數(shù)檢驗均顯著（5）略（6）略對參加 SAT 考試的同學成績進行隨機調查，獲得他們閱讀考試和數(shù)學考試的成績以及性別數(shù)據(jù)。通常閱讀能力和數(shù)學能力具有一定的線性相關性，請在排除性別差異的條件下，分析閱讀成績對數(shù)學成績的線性影響是否顯著。方法：采用進入回歸策略。步驟：分析224?；貧w224。線性224。將MathSAT導入因變量、其余變量導入自變量224。確定。結果如下： 已輸入/除去變量a模型已輸入變量已除去變量方法1Gender, Verbal SATb.輸入a. 因變量：Math SATb. 已輸入所有請求的變量。模型摘要模型RR 平方調整后的 R 平方標準估算的錯誤1.710a.505.499a. 預測變量：（常量），Gender, Verbal SATANOVAa模型平方和自由度均方F顯著性1回歸2.000b殘差159總計161a. 因變量：Math SATb. 預測變量：（常量），Gender, Verbal SAT系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)t顯著性B標準錯誤貝塔1（常量）.000Verbal SAT.686.055.696.000Gender.190.001a. 因變量：Math SAT因概率P值小于顯著性水平（），所以表明在控制了性別之后，閱讀成績對數(shù)學成績有顯著的線性影響。試根據(jù)“”數(shù)據(jù)，利用SPSS曲線估計方法選擇恰當模型，對樣本期外的糧食總產(chǎn)量進行外推預測，并對平均預測誤差進行估計。采用二次曲線步驟：圖形224。舊對話框224。拆線圖224。簡單224。個案值224。定義224。將糧食總產(chǎn)量導入線的表征224。確定結果如下：再雙擊上圖224?！霸亍辈藛?24。添加標記
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