多元线性回归模型计算分析题

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： ...