统计复习及答案.doc

一. 一家产品销售公司在30个地区设有销售分公司。为研究产品销售量(y)与该公司的销售价格（x1）、各地区的年人均收入(x2)、广告费用(x3)之间的关系，搜集到30个地区的有关数据。利用Excel得到下面的回归结果（）：方差分析表变差来源dfSSMSFSignificance F回归4008924.78.88341E-13残差总计2913458586.7参数估计表Coefficients标准误差t StatP-valueIntercept7589.10252445.02133.10390.00457X Variable 1-117.886131.8974-3.69580.00103X Variable 280.610714.76765.45860.00001X Variable 30.50120.12593.98140.00049（1） 将方差分析表中的所缺数值补齐。（2） 写出销售量与销售价格、年人均收入、广告费用的多元线性回归方程，并解释各回归系数的意义。（3） 检验回归方程的线性关系是否显著？（4） 计算判定系数，并解释它的实际意义。计算估计标准误差，并解释它的实际意义。方差分析表变差来源dfSSMSFSignificance F回归312026774.14008924.772.808.88341E-13残差261431812.655069.7总计2913458586.7 （2）多元线性回归方程为：。 表示：在年人均收入和广告费用不变的情况下，销售价格每增加一个单位，销售量平均下降117.8861个单位；表示：在销售价格和广告费用不变的情况下，年人均收入每增加一个单位，销售量平均增加80.6107个单位；表示：在年销售价格和人均收入不变的情况下，广告费用每增加一个单位，销售量平均增加0.5012个单位。 （3）由于Significance F=8.88341E-13拒绝原假设,因素A显著。 1分某汽车生产商欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果：方差分析表变差来源dfSSMSFSignificance F回归1A1422708.6C2.17E-09残差10220158.07B总计111642866.67参数估计表Coefficients标准误差t StatP-valueIntercept363.689162.455295.8231910.000168X Variable 11.4202110.07109119.977492.17E-09求A、B、C的值；销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的？销售量与广告费用之间的相关系数是多少？写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。检验线性关系的显著性 （a=0.05）解（1）A=SSR / 1=1422708.6 B=SSE / (n-2)=220158.07/10=22015.807 C=MSR / MSE=1422708.6/22015.807=64.6221 2分（2） 2分表明销售量的变差中有88.60%是由于广告费用的变动引起的。(3) 2分(4)估计的回归方程： 1分回归系数表示广告费用每增加一个单位，销售量平均增加1.420211个单位。 1分 （5）检验线性关系的显著性： H0 ：Significance F=2.17E-09=0.05拒绝H0，, 线性关系显著。 2分4、某企业三种产品的出口价及出口量资料如下：出口价出口量基期p0报告期p1基期q0报告期q1甲1001508082乙801408001000丙1201206065（1）计算拉氏出口量指数；(2)计算帕氏出口价指数解：4、随机抽查5家商场，得到广告支出（x）和销售额(y)资料如下：广告支出（万元）x12446销售额（万元）y2035506075附: =1830 =1769.65 73 980要求：. 计算估计的回归方程；检验线性关系的显著性（=0.05）。附F0.05(1,5)=6.61 F0.05(5,1)=230.2 F0.05(1,3)=10.13 F0.05(3,1)=215.7 F0.025(1,5)=10.01 F0.025(1,3)=17.44现有某地区的啤酒销量数据如下，年/季啤酒销售量(Y)年/季啤酒销售量(Y)2000/1252004/1292322423373554264382001/1302005/1312382433423544304412002/1292393504352003/130239351437为了计算季节指数，有如下步骤年/季啤酒销售量(Y)C比值y/c2000/12523233730.6251.208163426320.81252001/13033.3750.89887623834.51.10144934234.8751.20430143034.8750.8602152002/129360.80555623937.6251.03654535038.3751.30293243538.50.9090912003/13038.6250.77669923939135139.1251.30351443739.3750.9396832004/12940.250.72049724240.8751.02752335541.251.33333343841.6250.9129132005/13141.6250.74474524341.8751.0268663544411：第C列第一个数据30.625的计算依据是什么？写出30.625的计算过程2：试计算季节指数3：以2000年的数据计算分离了季节因素后的数据，并解释新得到的数据的意义