2022年《统计学》课后答案附录答案第6章-9章方差分析 .pdf

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1、第 6 章方差分析6.10215. 86574.401. 0FF(或01.00409.0valueP)，不能拒绝原假设。6.2579.48234.1501.0FF(或01.000001.0valueP)，拒绝原假设。6.34170.50984.1001.0FF(或01.0000685.0valueP)， 拒绝原假设。6.46823.37557.1105.0FF(或05.0000849.0valueP)， 拒绝原假设。6.58853.30684.1705.0FF(或05.00003.0valueP)，拒绝原假设。85.54 .14304.44LSDxxBA，拒绝原假设；85.58. 16.424

2、.44LSDxxCA，不能拒绝原假设；85.56.126.4230LSDxxCB，拒绝原假设。6.6 方差分析表中所缺的数值如下表：差异源SS df MS F P-value F crit 组间420 2 210 1.478 0.245946 3.354131 组内3836 27 142.07 总计4256 29 554131.3478.105.0FF(或05.0245946.0valueP)，不能拒绝原假设。第 7 章相关与回归分析7.1 （1）散点图（略），产量与生产费用之间正的线性相关关系。（2）920232.0r。（3）检验统计量2281.24222.142tt，拒绝原假设， 相关系数

3、显著。精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 1 页，共 9 页 - - - - - - - - - - 7.2 （1）散点图（略）。（2）8621.0r。7.3 （1）0?表示当0 x时y的期望值。（2）1?表示 x每变动一个单位y平均下降 0.5 个单位。（3）7)(yE。7.4 （1）%902R。（2）1es。7.5 （1）散点图（略）。（2）9489.0r。（3）xy00358.01181.0?。回归系数00358.0?1表示运送距离每增加1公里，运送时间平均增加0.00358天。7.6

4、(1) 散点图（略）。二者之间为高度的正线性相关关系。（2）998128.0r，二者之间为高度的正线性相关关系。（3） 估计的回归方程为：xy308683.06928.734?。 回归系数308683. 0?1表示人均 GDP 每增加 1 元，人均消费水平平均增加0.308683元。（4）判定系数996259.02R。表明在人均消费水平的变差中，有 99.6259%是由人均 GDP 决定的。（5）检验统计量61.6692.1331FF，拒绝原假设，线性关系显著。（6）1078.22785000308683.06928.734?5000y（元） 。（7）置信区间： 1990.749，2565.4

5、64；预测区间： 1580.463，2975.750。7.7 （1） 散点图（略），二者之间为负的线性相关关系。（2）估计的回归方程为：xy7 .41892.430?。回归系数7. 4?1表示航班精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 2 页，共 9 页 - - - - - - - - - - 正点率每增加 1%，顾客投诉次数平均下降4.7 次。（3）检验统计量3060.2959.42tt（P-Value=0.00110805.0） ，拒绝原假设，回归系数显著。（4）1892.54807. 418

6、92.430?80y（次） 。（5）置信区间：（37.660，70.619） ；预测区间：（7.572，100.707） 。7.8 Excel 输出的结果如下（解释与分析请读者自己完成）Multiple R 0.7951 R Square 0.6322 Adjusted R Square 0.6117 标准误差2.6858 观测值20 方差分析df SS MS F Significance F 回归分析1 223.1403 223.1403 30.9332 2.79889E-05 残差18 129.8452 7.2136 总计19 352.9855 Coefficients 标准误差t Sta

7、t P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 49.3177 3.8050 12.9612 0.0000 41.3236 57.3117 X Variable 1 0.2492 0.0448 5.5618 0.0000 0.1551 0.3434 7.9 （1）方差分析表中所缺的数值如下方差分析表变差来源df SS MS F Significance F 回归1 1422708.6 1422708.6 354.277 2.17E-09 精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - -

8、 - -第 3 页，共 9 页 - - - - - - - - - - 残差10 40158.07 4015.807 总计11 1642866.67 （2）%60.868660.067.164286660.14227082SSTSSRR。表明汽车销售量的变差中有 86.60%是由于广告费用的变动引起的。（3）9306.08660.02Rr。（4）xy420211.16891.363?。回归系数420211.1?1表示广告费用每增加一个单位，销售量平均增加1.420211个单位。（5）Significance F2.17E-0905.0，线性关系显著。7.10 xy3029.26254.13?；

9、%74.932R；8092.3es。7.11 （1）27。（2）4.41。（3）拒绝0H 。（4）7746.0r。（5）拒绝0H 。7.12 （1）05.18)(95.15yE。（2）349.19651.140y。7.13 xy24.1529.46?；045.685)(555.44140yE。7.14 21928. 10497. 003.25?xxy；预测 28.586。7.15 （略） 。7.16 （1）显著。（2）显著。（3）显著。精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 4 页，共 9 页 -

10、 - - - - - - - - - 7.17 （1）16039.16377.88?xy。（2）213010.12902.22301.83?xxy。（3）不相同。方程（ 1）中的回归系数6039. 1?1表示电视广告费用每增加 1 万元，月销售额平均增加1.6039 万元；方程（ 1）中的回归系数2902.2?1表示在报纸广告费用不变的条件下，电视广告费用每增加1 万元，月销售额平均增加2.2902万元。（4）%91.912R；%66.882aR。（5）1的 P-Value=0.0007，2的 P-Value=0.0098，均小于05.0，两个回归系数均显著。7.18 （1）216717.32

11、73865.225910. 0?xxy（2）回归系数3865.22?1表示降雨量每增加1 毫 mm，小麦收获量平均增加 22.3865kg/hm2； 回归系数6717.327?2表示温度每增加 1C0，小麦收获量平均增加 327.6717kg/mh2。（3）可能存在。7.19 （1）3211350.08210.08147. 07005.148?xxxy。（2）%75.892R；%83.872aR。（3）Significance F3.88E-0805.0， 不 显 著；2的P-Value=0.001305.0，不显著。第 8 章时间序列分析和预测8.1 （1）时间序列图（略）。（2）13.55

12、%。精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 5 页，共 9 页 - - - - - - - - - - （3）1232.90(亿元)。8.2 （1）时间序列图（略）。（2）1421.2(公斤/公顷)。（3）3.0时的预测值：18.13802001F，误差均方 291455；5.0时的预测值：23.14072001F，误差均方 239123。5.0更合适。8.3 （1）3 期移动平均预测值 630.33（万元） 。（2）3 .0时的预测值：95.56719F，误差均方 87514.7；4 .0时的预

13、测值：06.59119F，误差均方 62662.5；5.0时的预测值：54.60619F，误差均方 50236。5.0更合适（3）趋势方程tYt9288.2173.239?。估计标准误差6628.31Ys。8.4 （1）趋势图（略）。（2）趋势方程ttY16077.178.145?。20XX 年预测值 3336.89(亿元)。8.5 （1）趋势图（略）。（2）线性趋势方程tY9495.135202.69?，2000 年预测值 =585.65（万吨） 。8.6 线性趋势：tY6137.01613.374?；二次曲线：20337.08272.16442.381?ttY；三次曲线：320036.01

14、601.00030.15617.372?tttY。8.7 （1）原煤产量趋势图（略） 。（2）趋势方程20309.09674. 05824.4?ttYt，预测值28.11?2001Y（亿吨） 。8.8 （1）图形（略）。（2）移动平均法或指数平滑法。（3）移动平均预测 =72.49(万元)；指数平滑法预测 72.5(万元)( 4.0)。精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 6 页，共 9 页 - - - - - - - - - - 8.9 （1）略。（2）结果如下20XX 年/月时间编号季节指数

15、回归预测值最终预测值1 97 1.0439 3056.30 3190.48 2 98 0.9939 3077.50 3058.87 3 99 0.9593 3098.71 2972.48 4 100 0.9398 3119.92 2931.99 5 101 0.9439 3141.13 2964.88 6 102 0.9589 3162.33 3032.30 7 103 0.9287 3183.54 2956.43 8 104 0.9261 3204.75 2967.86 9 105 0.9814 3225.96 3166.05 10 106 1.0075 3247.16 3271.51 11

16、 107 1.0472 3268.37 3422.77 12 108 1.2694 3289.58 4175.95 8.10各季节指数如下1 季度2 季度3 季度4 季度季节指数0.7517 0.8513 1.2343 1.1627 季节变动图（略）。计算趋势：分离季节因素后的趋势方程为：tYt7064.16392.2043?。图形（略）周期波动图（略）。8.11各月季节指数如下1 月2 月3 月4 月5 月6 月0.6744 0.6699 0.7432 0.7903 0.8061 0.8510 7 月8 月9 月10 月11 月12 月0.7552 0.3449 0.9619 1.1992

17、1.8662 2.3377 季节变动图（略）。精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 7 页，共 9 页 - - - - - - - - - - 计算趋势：分离季节因素后的趋势方程为：tYt42449. 0159.119?。图形（略） 。周期波动图（略）。随机波动图（略）。第 9 章指数9.1 （1）%80.110v。 （2）%46.122pI。 （3）%48.90qI。 （4）13920元26190元-12270 元。9.2 （1）111.72%。 （2）111.60%。 （3）100.10%。

18、 （4）15.3 万元 15.1532万元+0.1468万元。9.3 （1）2.62%；8016 元。 （2）28.42%；124864 元。 （3）143.37%；132880元。9.4 （1）单位成本增长 11.11%。 （2）%11.111pI；%91.90qI。9.5结果如下表：年份缩减后的人均GDP 1990 1584.9 1991 1817.2 1992 2149.4 1993 2562.3 1994 3161.2 1995 4145.2 1996 5148.7 1997 5889.1 1998 6357.9 1999 6640.0 2000 7049.8 9.6%52.98pI，下跌 1.48%。精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 8 页，共 9 页 - - - - - - - - - - 文档编码：KDHSIBDSUFVBSUDHSIDHSIBF-SDSD587FCDCVDCJUH 欢迎下载 精美文档欢迎下载 精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 9 页，共 9 页 - - - - - - - - - -