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多元线性回归模型计算分析题

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多元线性回归模型计算分析题 1、某地区通过一个样本容量为722 的调查数据得到劳动力受教育年数的一个回归方程为 { EMBED Equ ation.3 |10.360.0940.1310.210iiiiedusibsmedufedu R2=0.214 式中,为劳动力受教育年数,为劳动力家庭中兄弟姐妹的个数,与分别为母亲与父亲受到教育的年数。问 (1)sibs 是否具有预期的影响?为什么?若与保持不变,为了使预测的受教育水平减少一年,需要增加多少? (2)请对的系数给予适当的解释。 (3)如果两个劳动力都没有兄弟姐妹,但其中一个的父母受教育的年数均为12 年,另一个的父母受教育的年数均为16 年,则两人受教育的年数预期相差多少年 2、考虑以下方程(括号内为标准差): (0.080) (0.072) (0.658) 其中:——年的每位雇员的工资 ——年的物价水平 ——年的失业率 要求:(1)进行变量显著性检验; (2)对本模型的正确性进行讨论,是否应从方程中删除?为什么? 3、以企业研发支出(R&D)占销售额的比重(单位:%)为被解释变量(Y),以企业销售额(X1)与利润占销售额的比重(X2)为解释变量,一个容量为32 的样本企业的估计结果如下: 其中,括号中的数据为参数估计值的标准差。 (1)解释ln(X1)的参数。如果X1 增长 10%,估计Y 会变化多少个百分点?这在经济上是一个很大的影响吗? (2)检验 R&D 强度不随销售额的变化而变化的假设。分别在 5%和 10%的显著性水平上进行这个检验。 (3)利润占销售额的比重 X2 对R&D 强度 Y 是否在统计上有显著的影响? 4、假设你以校园内食堂每天卖出的盒饭数量作为被解释变量,以盒饭价格、气温、附近餐厅的盒饭价格、学校当日的学生数量(单位:千人)作为解释变量,进行回归分析。假设你看到如下的回归结果(括号内为标准差),但你不知道各解释变量分别代表什么。 (2.6) (6.3) (0.61) (5.9) 试判定各解释变量分别代表什么,说明理由。 5、下表给出一二元模型的回归结果。 方差来源 平方和(SS) 自由度(d.f.) 来自回归(ESS) 65965 — 来自残差(RSS) _— — 总离差(TSS) 66042 14 求:(1)样本容量是多少?RSS 是多少?ESS 和RSS 的自由度各是多少? (2)和? (3)检验假设:解释变量总体上对无影响。你用什么假设检验?为什么? (4)根据以上信息,你能确定解释变量各自对的贡献吗? 6、在经典线性回归模型的基本假定下,对含有三个自变量的多元线性回归模型: ...

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