【正文】 釋的那部分差異的大小被稱為回歸平方和（SSR）?！　SR=TSSSSE　　其中TSS是總平方和，表示因變量的總差異的大小?！　∫蜃兞磕軌虮蛔宰兞拷忉尩某潭扔冒俜直缺硎境鰜砭徒凶雠卸ㄏ禂?shù)（R2）?！　2 = 回歸平方和/總平方和=SSR/TSS　　R2的值是在0到1之間。R2表示了線性回歸直線對數(shù)據(jù)點（X，Y）的擬合程度。擬合的越好，R2越接近1。兩個變量之間存在完全的線性關(guān)系時。兩個變量間的相關(guān)性很弱或它們間不存在線性關(guān)系時，R2接近于0?！　∈褂没貧w分析作為一種預(yù)測工具時，需要考慮以下幾個注意事項：　　兩個變量間存在顯著的線性相關(guān)性并不能說明一個變量變化導(dǎo)致了另一個變量變化，即不能說明這兩個變量存在因果關(guān)系?！　〔贿^，回歸分析用于預(yù)測時，兩個變量的因果關(guān)系這一條件并不是必要的。重要的是回歸模型能夠準(zhǔn)確地反映兩個變量間的關(guān)系，并且這種關(guān)系是穩(wěn)定的?！　』貧w分析的應(yīng)用　　例：XYZ公司通過對它每月的制造費用成本進行回歸分析，得出如下的成本關(guān)系。　　C= 80,000美元+ 12 M美元　　其中C是每月的制造費用成本，M是機器小時。估計的回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)差是6,000美元。生產(chǎn)一盒公司產(chǎn)品需要的標(biāo)準(zhǔn)制造時間為四個機器小時。XYZ根據(jù)機器小時將制造費用分?jǐn)偟疆a(chǎn)品上，該公司正常情況下每年的生產(chǎn)量為50,000盒。　　問題：如果某月計劃生產(chǎn)5,000盒產(chǎn)品，那么估計的變動制造費用成本是多少? 　　【答疑編號10010506：針對該題提問】　　答案：在成本計算式C= 80,000美元+ 12 M美元中， 80,000美元是固定成本部分，而12 M美元是變動成本部分。因此本題所求變動制造費用成本為12美元5,000盒4機器小時/盒= 240,000美元。　　總結(jié)一下，因變量和一個自變量之間成直線、線性關(guān)系時，用來進行預(yù)測和估計的方法就叫做簡單線性回歸模型?；灸Ｐ蜑閅i = β0 +β1Xi + ei。因變量能夠被自變量解釋的程度用百分比表示出來就叫做判定系數(shù)（R2）。R2的值是在0到1之間。模型設(shè)定的越好，R2越接近1。　?。?）多元回歸分析　　多元回歸分析是分析一個因變量同兩個或更多變量之間關(guān)系的方法，同時也是簡單回歸分析的擴展。在簡單回歸分析中，只存在一個自變量（獨立變量）。而在多元回歸分析中存在一個以上的自變量（獨立變量）?！　”热纾课莸膬r格是因變量，而自變量很多，例如房屋所占平方大小、房屋建造距今時間、臥室的數(shù)量和浴室的數(shù)量等等。　　從理論上說，用于計算回歸模型樣本的容量至少要比自變量的數(shù)量多一個。也是說，對于一個擁有四個自變量的模型，必須的最小樣本的數(shù)量是五個。實務(wù)中，樣本數(shù)量應(yīng)該至少是自變量數(shù)量的四倍。否則，模型是毫無意義的。　　例：一所大學(xué)的管理委員會認(rèn)為標(biāo)準(zhǔn)化測試的分?jǐn)?shù)、高中績點以及高中課程的嚴(yán)格程度是預(yù)測本科績點最重要的變量。預(yù)測本科績點的最佳方法是：　　　　　　　　　　【答疑編號10010507：針對該題提問】　　答案：（a）多元回歸分析能夠使我們考慮三個變量。選項b不正確，因為指數(shù)平滑是一種時間序列方法。選項c不正確。在雙變量回歸分析中只有一個自變量，而我們有三個。選項d不正確，自回歸模型也使用雙變量回歸分析?！　∨c簡單回歸類似，多元回歸也使用多元判定系數(shù)R2。計算方法如下：　　R2 = 回歸平方和/總平方和=SSR/TSS　　例：，表明因變量中75%的差異能夠被模型中所有的自變量所解釋?！　〔⒉皇撬械淖宰兞慷寄軌蚪忉屢蜃兞康牟町?。t檢驗?zāi)軌驒z驗每個自變量作用是否顯著。t檢驗可以檢驗任何一個自變量的顯著性。而F檢驗可以檢驗整體回歸模型的顯著性?！　∮糜陬A(yù)測的回歸模型應(yīng)只包含顯著的自變量。如果不顯著的自變量存在，必須移除這些自變量后才能用回歸模型進行預(yù)測?！　】偨Y(jié)一下，因變量同一個以上的自變量的回歸分析是多元回歸分析。回歸時，樣本數(shù)量應(yīng)該至少是自變量數(shù)量的四倍?！　。?）回歸模型中存在多重共線性的癥狀　　當(dāng)模型中的自變量之間存在強相關(guān)性時，就會出現(xiàn)多重共線性的狀況。多重共線性對回歸模型具有負(fù)面的影響回歸系數(shù)的符號與預(yù)期的符號相反，并會對t檢驗產(chǎn)生影響?！　?dǎo)致多重共線性的自變量對于模型不是必須的，因此可以移除出去同時不會對模型產(chǎn)生任何削弱作用?！　∫韵铝谐龆嘀毓簿€性在回歸模型中的癥狀：　　回歸系數(shù)的符號不正確　　有新的變量加入模型中后，加入之前的回歸系數(shù)的值發(fā)生變化　　之前對因變量有顯著影響的自變量在模型中加入新的變量后，對因變量的影響變得不顯著　　模型中加入新變量后估計的標(biāo)準(zhǔn)差增大?！　。?）回歸模型中的啞元變量　　當(dāng)回歸模型的自變量是名義變量或序數(shù)變量時，我們稱之為定性自變量。例如，在一個預(yù)測利潤的模型中，客戶的性別（男性或女性）就是名義變量?！　榱私o定性變量分配數(shù)值，我們在回歸模型中加入了啞元變量。加入啞元變量的規(guī)則是：如果定性變量有兩個類型（例如，男性或女性），那么增加一個啞元變量；對于兩個以上的類型，需要增加的啞元變量數(shù)為類型數(shù)減一（例如，對于五個類型，增加四個啞元變量）。啞元變量的取值是零或一，他們在回歸模型中將反映定性變量對因變量的影響。比如對于性　　別，加入一個啞元變量，男性取1，女性取0?！　。?）回歸方法　　從總體上說，建立回歸模型有兩種方法：（1）普通回歸；（2）逐步回歸。 　　在普通回歸法中，所有的自變量被一次性選到模型中。逐步回歸法通過后向消除法或前向選擇法逐步進行最小二乘回歸。　?。ˋ）后向消除法。后向消除逐步回歸法首先用所有自變量建立普通回歸模型，然后逐步剔除不顯著的自變量。被保留的自變量的系數(shù)應(yīng)顯著異于零。其優(yōu)點是能夠使經(jīng)理有機會在剔除不顯著的變量之前觀察所有的自變量。　?。˙）前向選擇法。前向選擇法與后向消除法的方向相反。它首先選擇一個高度顯著、與因變量高度相關(guān)的自變量。然后，根據(jù)對因變量未解釋變化的解釋能力來選擇第二個自變量?！　。?）計量經(jīng)濟學(xué)　　將統(tǒng)計方法應(yīng)用到經(jīng)濟數(shù)據(jù)中的學(xué)科被稱為計量經(jīng)濟學(xué)。它分析經(jīng)濟變量之間的關(guān)系。計量經(jīng)濟學(xué)中通常使用多元回歸分析?！　”热纾罱l(fā)生的事件使一個電力公司已有的時間序列模型無法用于預(yù)測目前的實際情況。這個公司需要建立一個新的經(jīng)濟計量模型，以在各個因素的基礎(chǔ)上預(yù)測電力的需求。這些因素有：（1）服務(wù)的類型，（2）人口增長情況，以及（3）所服務(wù)地區(qū)的失業(yè)率。因為存在三個自變量，所以使用多元回歸?！　±簩?jīng)濟變量之間的關(guān)系進行的統(tǒng)計分析被稱為：　　　　　　　　　　【答疑編號10010508：針對該題提問】　　答案：（b）經(jīng)濟計量學(xué)使用統(tǒng)計方法來研究經(jīng)濟數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。選項a不正確，因為宏觀經(jīng)濟學(xué)和微觀經(jīng)濟學(xué)不使用統(tǒng)計分析。他們是對經(jīng)濟理論的分類。宏觀經(jīng)濟學(xué)處理的是經(jīng)濟總體的行為，例如GNP和就業(yè)水平。選項c不正確，因為微觀經(jīng)濟學(xué)處理的是經(jīng)濟個體的行為，例如消費者和公司。選項d不正確，因為社會經(jīng)濟學(xué)是將社會因素和經(jīng)濟因素聯(lián)系起來的學(xué)科?！　　　∶舾行苑治鲇糜谠u估輸入值的變化如何影響模型或系統(tǒng)的輸出值?！　±?，銀行經(jīng)理使用敏感性分析方法，可以判斷利率變化一個百分點，資產(chǎn)組合最優(yōu)比例會相應(yīng)發(fā)生什么變化。　　敏感性分析還可以應(yīng)用于制造、線性規(guī)劃、財務(wù)、網(wǎng)絡(luò)以及存貨等方面。　　例題：在動態(tài)環(huán)境中建立的本量利模型決定了估計變量可以在限制范圍內(nèi)變化。用估計變量的所有可能值對模型進行的測試被稱為（?。！　　　　　　　　　　敬鹨删幪?0010601：針對該題提問】　　答案：A　　解析：敏感性分析揭示了一個或多個輸入變量的變化對于輸出結(jié)果的影響。選項B統(tǒng)計估計是指參數(shù)估計。選項C統(tǒng)計假設(shè)檢驗是指有關(guān)估計參數(shù)假設(shè)的檢驗。選項D時間序列研究涉及預(yù)測數(shù)據(jù)隨時間變化的情況?！　　　∧M模型的主要目標(biāo)是描述真實系統(tǒng)的行為?！　∮嬎銠C模擬模型的步驟包括：　?。?）建立一個計算機模擬模型，模仿或模擬真實世界的系統(tǒng)。　?。?）進行一系列的計算機運行或試驗，了解模擬模型的行為。　?。?）改變模型的設(shè)計，確定修改是否有助于改進系統(tǒng)績效。在這一步中會提出如果問題。因此，模擬模型有助于經(jīng)理預(yù)測未來?！　±}：方案戰(zhàn)略，例如如果，則，可以同（?。┮黄鹗褂茫?　　　　　　　　　　【答疑編號10010602：針對該題提問】　　答案：D　　解析：如果，則的方案戰(zhàn)略是模擬的核心。選項A統(tǒng)計抽樣不包括方案戰(zhàn)略。選項B經(jīng)濟計量預(yù)測是使用經(jīng)濟學(xué)知識來預(yù)測所選數(shù)據(jù)的行為。選項C等候理論是用來解決排隊等候問題的?！　⊥ǔＧ闆r下，計算機模擬器被用來執(zhí)行計算機的模擬程序。計算機程序中運行的模擬器會實施數(shù)學(xué)運算，追蹤模擬的結(jié)果?！　±?，可以模仿繁忙街道交叉路口的交通流量，確定改進交通情況所需要的交通信號的數(shù)量?！　∧７麓尕浵到y(tǒng)的性態(tài)，確定最優(yōu)訂貨數(shù)量和再訂貨點?！　∮嬎銠C模擬最重要的是蒙特卡羅模擬。在該模擬中，模型的輸入值，例如到達(dá)一個服務(wù)中心的顧客數(shù)目，街道交叉路口的交通流量，是通過隨機數(shù)產(chǎn)生的?！　±}：由于對新產(chǎn)品的需求受到很多因素、這些因素之間的交互作用、這些因素不同值的概率的影響，市場部門開發(fā)了一種計算機程序來預(yù)測需求。通過使用隨機數(shù)步驟來為不同的因素賦值，我們就可以估計出這項新產(chǎn)品需求的分布。這種估計新產(chǎn)品需求分布的方法被稱為（　）?！　　　　　　　　　　敬鹨删幪?0010603：針對該題提問】　　答案：A　　解析：在模擬方法中，概率過程首先被模型化。然后在模型中多次輸入不同值，以估計所關(guān)注變量可能結(jié)果的分布。使用隨機數(shù)步驟來產(chǎn)生輸入值的模擬被稱為蒙特卡羅模擬。選項B線性規(guī)劃作為數(shù)學(xué)工具，是用來使既定約束下的目標(biāo)最大化或最小化的。選項C相關(guān)性分析作為統(tǒng)計技術(shù)，是用來研究變量間的關(guān)備選系的。選項D差異分析是用來制定決策的，它比較在兩種或兩種以上的替代方法間產(chǎn)生的成本（或收入）的區(qū)別?！　∧M是用來描述現(xiàn)實世界系統(tǒng)的行為的方法。當(dāng)模型的輸入值是運用隨機概率分布產(chǎn)生的時，這一模擬被稱為蒙特卡羅模擬?！　±}：一家公司要決定是否采購一臺自動化的機器以生產(chǎn)某種產(chǎn)品。這一決定的期望凈現(xiàn)金流量取決于幾個因素、這些因素的交互作用、以及這些因素處于不同水平的概率。公司用于評估這一決策的凈現(xiàn)金流分布、以及因素水平的變化導(dǎo)致的凈現(xiàn)金流變化的方法是（?。?。　　　　　　　　　　【答疑編號10010604：針對該題提問】　　答案：A　　解析：模擬是用來描述現(xiàn)實世界系統(tǒng)的行為的方法。這種方法常常使用計算機程序來實施模擬計算。敏感性分析可以檢查結(jié)果如何隨著模型參數(shù)的變化而變化?！　±}：一條大型捕魚作業(yè)船擁有捕魚船下面存在蝦群的間隔、時間及可能性的相關(guān)信息。為了更好的使用這些信息預(yù)測發(fā)船的時間和地點，應(yīng)當(dāng)使用（?。┓椒??！　　　　　　　　　　敬鹨删幪?0010605：針對該題提問】　　答案：A　　解析：建立模擬模型的目的是理解現(xiàn)實的行為。使用模型得出的特征可以對真實系統(tǒng)做出推論。選項B最小二乘法是使用一個因變量、一個或多個自變量的預(yù)測方法。選項C等候方法是用來平衡期望的服務(wù)水平與提供更多服務(wù)的成本之間的關(guān)系。選項D不它是一種使用主觀權(quán)重，根據(jù)時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)測的方法?！　±}：作為風(fēng)險分析的一部分，內(nèi)部審計師希望運用過去三十個月的銷售數(shù)據(jù)來預(yù)測公司下個月銷售增長的百分比。組織內(nèi)影響銷售數(shù)量的重大變動是在過去九個月中發(fā)生的。最有效的分析方法是： 　　　　　　　　　　【答疑編號10010606：針對該題提問】　　答案：B　　解析：指數(shù)平滑法會對最近的銷售數(shù)據(jù)賦予最大的權(quán)重。選項A非加權(quán)平均不會給最近的銷售數(shù)據(jù)賦予更多的權(quán)重。選項C等候理論是用來確定等候時間的。選項D線性回歸分析不會給最近的銷售數(shù)據(jù)賦予更多的權(quán)重?！　±}：銀行的內(nèi)部審計師建立了多元回歸模型，用來估計商業(yè)貸款的利息收入，已經(jīng)使用了多年。在本年度中，審計師使用模型并發(fā)現(xiàn)R平方的值下降較快，但是模型看上去沒有問題。以下哪一項結(jié)論是合理的（?。！　　　　　　　　　　敬鹨删幪?0010607：針對該題提問】　　答案：C　　解析：R平方顯示了由自變量解釋的因變量（利息收入）的變化程度。在本例中，可以由模型來解釋的利息收入變化部分變小了，因此必然是模型之外其它的一些因素導(dǎo)致利息收入的變化?！　±}：許多公司用場地位置模型預(yù)測待開發(fā)地區(qū)未來的銷售情況（Y）。一些可使用的解釋變量包括：區(qū)域內(nèi)的人口密度（X1）、交通流量（X2）、競爭者數(shù)量（X3）以及進入或退出某一區(qū)域是否容易（X4）。一個簡化的計算機分析輸出為：　　因變量：Y　　N：12　　R：.986　　R 平方：.972　　標(biāo)準(zhǔn)誤差：3800　　變量　　　系數(shù)　　常量　　　124，000　　X1　　　　5　　X2　　　　350　　X3　　　　1，700　　X4　　　　4，000　　【答疑編號10010608：針對該題提問】　?。?）使用的方法是（　）　　　　，多元參數(shù)　　　　　　答案：C　　解析：存在X1到X4四個自變量，因此是多元回歸分析。只有一個自變量的回歸分析被稱為一元回歸分析?！　。?）因變量與自變量之間的關(guān)系可以描述為（　）。　　　　　　　　　　答案：A　　解析： 因為X3的系數(shù)是負(fù)的，X3與Y是負(fù)向關(guān)系。因為其它三個系數(shù)是正的，XX2和X4與Y是正相關(guān)?！　。?）變量 X4不是普通的變量，因為進入某一區(qū)域或者有問題，或沒有。我們可以定義0為進入沒有問題，1為進入有問題。這種變量被稱為（　）?！　　　　　　　　　〈鸢福築　　解析：虛擬變量值為一和零，他們在回歸分析中代表定性變量（X4）?！　。?）根據(jù)計算機輸出的結(jié)果，如果交通流量增加一個單位，銷售會（?。！　?，700　　　　　　，000　　答案：B　　解析： X2的系數(shù)為350，因此