【正文】 6 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 109 167。 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 108 167。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(duì)因變量 y并沒有影響。 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 106 167。 最小二乘估計(jì)的性質(zhì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 104 167。 最小二乘估計(jì)的性質(zhì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 102 167。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 100 167。 最小二乘估計(jì)的性質(zhì) 一個(gè)估計(jì)量是無偏的 ,只揭示了估計(jì)量?jī)?yōu)良性的一個(gè)方面。 最小二乘估計(jì)的性質(zhì) 二、無偏性 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 98 167。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 96 167。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(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 87 一、普通最小二乘估計(jì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 88 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 89 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 90 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 91 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 92 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 93 由圖 20個(gè)樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)都很接近 ,這從直觀上說明回歸直線對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果是好的。 一元線性回歸模型 為了在今后的討論中充分利用矩陣這個(gè)處理線性關(guān)系的有力工具 ,我們這里將一元線性回歸的一般形 ()式用矩陣表示。 一元線性回歸模型 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 84 167。 一元線性回歸模型 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 82 167。 一元線性回歸模型 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 80 167。 一元線性回歸模型 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 78 167。 一元線性回歸模型 表 人均國(guó)民收入表 年份 人均國(guó)民收入（元） 人均消費(fèi)金額（元） 年份 人均國(guó)民收入（元） 人均消費(fèi)金額（元） 1986 963 497 1996 5846 2789 1987 1112 565 1997 6420 3002 1988 1366 714 1998 6796 3159 1989 1519 788 1999 7159 3346 1990 1644 833 2020 7858 3632 1991 1893 932 2020 8622 3869 1992 2311 1116 2020 9398 4106 1993 2998 1393 2020 10542 4411 1994 4044 1833 2020 12336 4925 1995 5046 2355 2020 14040 5439 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 76 167。 表 糧食產(chǎn)量與化肥施用量 化肥施用量 x(萬(wàn)噸 ) 糧食產(chǎn)量 y(萬(wàn)噸 ) 化肥施用量 x(萬(wàn)噸 ) 糧食產(chǎn)量 y(萬(wàn)噸 ) 化肥施用量 x(萬(wàn)噸 ) 糧食產(chǎn)量 y(萬(wàn)噸 ) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 74 167。表 20組糧食產(chǎn)量與化肥施用量的數(shù)據(jù)。那么它們之間到底有什么樣的關(guān)系呢 ? 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 73 167。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 72 167。 ? 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(guó)民收入與消費(fèi)額之間的關(guān)系 ,因?yàn)閲?guó)民收入是影響消費(fèi)的最主要因素 。 一元線性回歸模型 ? 一、一元線性回歸模型的實(shí)際背景 ? 在實(shí)際問題的研究中 ,經(jīng)常需要研究某一現(xiàn)象與影響它的某一最主要因素的影響。 預(yù)測(cè)和控制 167。 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 167。 一元線性回歸模型 167。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 將上表中合并后的需求量和周數(shù)數(shù)據(jù)按照與例 要求錄入 SPSS，并按相同步驟操作，得到輸出結(jié)果如下： 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 68 167。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 66 167。對(duì)本例來說，類區(qū)間已分好。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 例 某超級(jí)市場(chǎng)的庫(kù)存管理人員需掌握商品的庫(kù)存規(guī)律，制定某商品的庫(kù)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(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 64 167。 從“ Analyze”→“Nonparametric Tests”→“Chi Square”，打開 ChiSquare test對(duì)話框，把“注銷房間數(shù) [cancel]”選入 Test Variable List欄中，在 Expected Values欄中選擇 Values選項(xiàng)，并把表 314中合并后的理論頻數(shù)逐個(gè)輸入它右邊的輸入框中，每輸入一個(gè)值后按“ Add”按鈕，直到輸完所有的理論頻數(shù)為止，最后單擊“ OK”，得出分析結(jié)果如下： 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 62 167。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 然后，選擇“ Data”→“Weight Case” ，打開 Weight Case對(duì)話框。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 60 167。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 58 167。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 56 167。 一致性檢驗(yàn) 將本例表 312的數(shù)據(jù)按照與例 SPSS，并按相同步驟操作，得到輸出結(jié)果如下： 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 54 167。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 52 167。于是有（ 200）（ ） =70，（ 100）（ ） =35，（ 100）（ ） =35。則在每一個(gè)年齡小組中，喜歡 A類節(jié)目者的真正比例的最佳估計(jì)值應(yīng)為 140/400=。 一致性檢驗(yàn) 解：表 312中的預(yù)期頻數(shù)是運(yùn)用一致性檢驗(yàn)中的推理根據(jù)算出來的。調(diào)查結(jié)果在表 312中，括號(hào)內(nèi)是預(yù)期頻數(shù)。 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。 一致性檢驗(yàn) 在列聯(lián)表分析中，推算預(yù)期頻數(shù)的根據(jù)是 n個(gè)獨(dú)立事件協(xié)同出現(xiàn)的概率。 一致性檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 49 167。在按這種方式收集的樣本數(shù)據(jù)所構(gòu)成的列聯(lián)表中，我們借以指示不同總體的行或列都是固定的，因?yàn)闃颖救萘渴俏覀兪孪却_定的。這一樣本數(shù)據(jù)可列成像表 32那樣的列聯(lián)表。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 47 167。 一致性檢驗(yàn) 在社會(huì)經(jīng)濟(jì)和管理問題的研究中，人們經(jīng)常對(duì)探討這樣的命題感興趣：若干個(gè)總體就某種特征的看法是一致的。 列聯(lián)表分析 將本例表 311的數(shù)據(jù)按照與例 SPSS，并按相同步驟操作，得到輸出結(jié)果如下： 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 45 167。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)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 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 41 167