江苏开放大学物流运筹管理学习任务：形成性考核作业1（计分作业占比15%）.docx

江苏开放大学形成性考核作业课程代 课程名称评阅教师第1 次任务共 3 次任务江苏开放大学【实训资料】苏北地区近年来某种家电销售额与该地区职工工资总额情况发下表所示。试根 据表中数据建立一元线性回归预测模型，预测2017年的该家电服务器销售额（假设 2017年地区职工工资发放总额为10800万元）。年度2010201120122013201420152016工资总额32104380522063307320894010470销售额252291345411462531615【知识回顾】一元线性回归预测是回归预测的基础。若预测对象只受一个主要因素影响，并 且它们之间存在着明显的线性相关关系时，通常采用一元线性回归预测法。一元线性回归模型的一般公式如下：y = a + bx式中：y因变量；x自变量；a、b一一回归模型的参数。1 .相关关系的判断与分析将实际统计的数据点，画在直角坐标图上，观察这些数据点大致形成什么样的 图形。2 .建立回归方程并计算预测值对于所求出的直线方程式，希望其尽可能地与实际数据所表达的真实情况相接 近，即建立的方程式与实际变化情况拟合得最好。这样就要求对应于不同自变量x 的因变量的各个实际值与预测值之间的误差值为最小。因变量的各个实际值与预测值之间的误差值用公式表示为：ei=yi-yi=yi-abxi整理解得:b _筋Z巧乂 一 2巧Z .匕万尤一（2芍）2a = v-bx = 2乜3 .相关系数计算判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，即判断所建 立的一元线性回归模型是否符合实际，所选的变量之间是否具有显著的线性相关关 系。这就需要对建立的回归模型进行显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验 法。相关系数是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的一个指标，其计 算公式为：君（丫一方） = 几一（2%）（2丫）"Z（Xj一女）2（%一9）2 _（£）2小屯 y； 相关系数是一个重要的判定指标。从上式中可以看出，相关系数等于回归平方 和在总平方和中所占比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。它是用 来说明因变量y与自变量x之间的相关关系或相关程度。r的取值范围是：TW r W1,取正值，表明y与x正相关，即当x的值增大 时，y的值也随之增大；r取负值，表明y与x负相关，即当x的值增大时，的值 反而减小。如果r=±L表示所有的观测值全部落在回归直线上；如果r=0,则表 示自变量与因变量无线性关系。因此r值越接近1则说明自变量与因变量线性相关 程度高。【解法举例】如某大型电商公司市场部对最近6个月来公司市场运作资金的投入与公司实际 发货量进行了统计，统计数据如表所示。现假如该电商公司在第7个月市场运作资 金投入预计为10万元，试预测该物流公司第7个月的货运量。月份123456资金投入（万元）3528912发货量/46391214解决问题：万件1、相关关系的判断与分析Y发货量(万件)01234567865432109876543210IX 1X 1X 1X 1X IX IX9 10 11 12 13 14x资金投入（万元）2、计算系数6X39639X486X3273926X39639X486X327392=1. 143汽 一2%£%应玉2-（2王）24839=-1. 143X-=0. 571所以求得回归方程的一般表达式:y = 0.571 + 1.143x=0. 571+1. 143X10=12. 001 （万件）教师评阅结果:教师评分：课程名称： 物流运筹管理第1次任务评阅教师: