一元线性回归模型作业,如何进行检验线性关系的显著性?如何进行预测

问题描述:

一元线性回归模型作业,如何进行检验线性关系的显著性?如何进行预测
某企业1981—1988年利润率与单位成本统计数据如下表:
年份\x05利润率y\x05单位成本x\x05年份\x05利润率\x05单位成本
1981\x0510\x0595\x051985\x0518\x0579
1982\x0513\x0588\x051986\x0520\x0575
1983\x0515\x0584\x051987\x0522\x0570
1984\x0516\x0582\x051988\x0525\x0566
根据表中数据,
(1)\x05配以适当的曲线模型;
(2)\x05对回归模型进行显著性检验(a=0.05);
(3)\x05若该企业1989年的单位成本为63元,预测1989年的利润率;
(4)\x05当企业1989年总产值为8000件时,利润总额为多少?
(1)设利润率为y,单位成本为x,绘制散点图,如下:
由绘制的散点图可见两者呈线性关系,可以建立一元线性回归模型.
设一元线性回归模型为:
y^ = a + bx
使用EXCLE工具分析可得:
SUMMARY OUTPUT\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05
\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05
回归统计\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05
Multiple R\x050.99751\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05
R Square\x050.995026\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05
Adjusted R Square\x050.994197\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05
标准误差\x050.37304\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05
观测值\x058\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05
\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05
方差分析\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05
 \x05df\x05SS\x05MS\x05F\x05Significance F\x05\x05\x05
回归分析\x051\x05167.04\x05167.04\x051200.358\x053.85E-08\x05\x05\x05
残差\x056\x050.834951\x050.139159\x05\x05\x05\x05\x05
总计\x057\x05167.875\x05 \x05 \x05 \x05\x05\x05
\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05
 \x05Coefficients\x05标准误差\x05t Stat\x05P-value\x05Lower 95%\x05Upper 95%\x05下限 95.0%\x05上限 95.0%
Intercept\x0558.47573\x051.193608\x0548.99073\x054.85E-09\x0555.55507\x0561.39638\x0555.55507\x0561.39638
X Variable 1\x05-0.51456\x050.014852\x05-34.6462\x053.85E-08\x05-0.5509\x05-0.47822\x05-0.5509\x05-0.47822
b^=—0.51456 a^=58.47573
回归预测模型为:y^=58.47573-0.51456x
(2)进行模型显著性检验
R=0.485 R0.05(6)=0.707
到底是有没有显著性呀?
如何进行预测?
1个回答 分类:数学 2014-09-22

问题解答:

我来补答
你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的;预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.
 
 
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