第 11 章 一元线性回归分析11
1(1)散点图(略),产量与生产费用之间正的线性相关关系
(2)(3)检验统计量,拒绝原假设,相关系数显著
2 (1)散点图(略)
3 (1)表示当时的期望值
(2)表示每变动一个单位平均下降 0
4 (1)(2)11
5 一家物流公司的管理人员想讨论货物的运输距离和运输时间的关系,为此,他抽出了公司最近10 个卡车运货记录的随机样本,得到运送距离(单位:km)和运送时间(单位:天)的数据如下:运送距离 x825 215 1070 550 480 920 1350 325 670 1215运送时间 y3
0要求:(1)绘制运送距离和运送时间的散点图,推断二者之间的关系形态:(2)计算线性相关系数,说明两个变量之间的关系强度
(3)利用最小二乘法求出估量的回归方程,并解释回归系数的实际意义
解:(1)可能存在线性关系
(2)相关性 x 运送距离(km)y 运送时间(天)x 运送距离(km)Pearson 相关性1
949(**)显著性(双侧) 0
000N1010y 运送时间(天)Pearson 相关性
949(**)1显著性(双侧)0
000 N1010**
01 水平(双侧)上显著相关
有很强的线性关系
(3)系数(a)模型 非标准化系数标准化系数t显著性B标准误Beta1(常量)0
748x 运送距离(km)0
因变量: y 运送时间(天)回归系数的含义:每公里增加 0
6 下面是 7 个地区 2000 年的人均国内生产总值(GDP)和人均消费水平的统计数据: 地区 人均 GDP(元) 人均消费水平(元) 北京 辽宁 上海 江