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统计
题目

拟合优度[1]和统计检验拟合优度的度量:由表中可以看出本题中可决系数为0.,说明所建模型整体上对样本数据拟合度较好,即解释变量[2]“本市生产总值”对被解释变量“地方预算内财政收入”的绝大部分差异做出了解释。对回归系数的t检验:针对: 和:,由表中还可以看出,估计的回归系数的标准误差[3]和t值分别为:SE()=9.,t()=2.;的标准误差和t值分别为:SE()=0.,t()=26.10376。取ɑ=0.05,查t分布表得自由度[4]为n-2=18-2=16的临界值。因为t()=2.<,所以应拒绝: ;因为t()=26.10376>,所以应拒绝:。这表明,本市生产总值对地方预算内财政收入确有显著影响。2.41) . 模型设定[5]为了研究最终消费(Y)与国民总收入(X)的关系,作如下散点图从散点图可以看出最终消费(Y)和国民总收入(X)大体上呈现为线性关系[6],为分析最终消费随国民总收入变动的数量规律性,可以建立如下简单线性回归模型:(221.5775) (0.0457)t= (0.) (15.74411)=0.89526,F=247.8769(2).根据While检验,辅助函数为:,经经估计出现While检验结果,如表:从表中可以看出,=10.52295,由While检验知,在下,查分布表,得临界值,同时和的t检验值也显著,因为=10.52295>,表明模型确实存在异方差。分析该模型存在异方差的理由是,从数据可以看出,一是截面数据;二是各省市经济发展不平衡,使得一些省市农村居民收入高出其它省市很多,如上海市、北京市、天津市和浙江省等。而有的省就很低,如甘肃省、贵州省、云南省和陕西省等。(3).分别选用权数w1=1/x,w2=1/x^2,w3=1/sqr(x),经检验用权数的效果最好,用权数w3的结果如下:估计结果为:(190.6975) (0.)t = (2.) (14.58626)=0.,DW=1.,F=212.75915.4(1).(118.1625) (0.)t = (-5.) (17.34164)=0.91205,F=300.7324根据While检验,辅助函数为:,经经估计出现While检验结果,如表:从表中可以看出,=11.12883,由While检验知,在下,查分布表,得临界值,同时和的t检验值也显著,因为=11.12883>,表明模型确实存在异方差。(2).分别选用权数w1=1/x,w2=1/x^2,w3=1/sqr(x),经检验用权数的效果最好,用权数w3的结果如下:估计结果为:(87.89896) (0.)t = (-8.) (20.13992)=0.,DW=0.,F=405.61645.5(36196.79) (0.)t = (-0.80098) (20.82325)=0.,F=433.6076根据While检验,辅助函数为:,经经估计出现While检验结果,如表:从表中可以看出,=7.,由While检验知,在下,查分布表,得临界值,同时和的t检验值也显著,因为=7.>,表明模型确实存在异方差。分别选用权数w1=1/x,w2=1/x^2,w3=1/sqr(x),经检验用权数的效果最好,用权数w3的结果如下:估计结果为:(15289.93) (0.)t = (-0.) (17.60107)=0.,DW=2.,F=309.79785.6(18.07729) (0.)t = (3.) (70.33617)=0.,F=4947.177根据While检验,辅助函数为:,经经估计出现While检验结果,如表:从表中可以看出,=2.,由While检验知,在下,查分布表,得临界值,同时和的t检验值也显著,因为=2.>,表明模型确实存在异方差。分别选用权数w1=1/x,w2=1/x^2,w3=1/sqr(x),经检验用权数的效果最好,用权数w3的结果如下:估计结果为:(10.3865) (0.)t = (3.) (59.89897)=0.,DW=0.,F=3587.8876.1(1).根据数据其回归结果为:建立模型如下:(2.) (0.)t= (-3.) (125.3411)=0.,F=15710.39,DW=0.(2).其残差图如下:由残差图可知,残差的变动有系统模式,连续为正和连续为负,表明残差项可能存在一阶正自相关。对样本容量[7]为36、一个解释变量的模型、1%显著水平,查DW统计表可知,=1.026,=1.315,0<DW<,显然模型中存在自相关。(3) 对残差进行回归分析:回归方程为:对原模型进行广义差分,得广义差分方程:回归结果为:可得回归方程为:(1.) (0.)t= (-2.) (50.1682)=0.,F=2516.848,DW=2.其中=,=。由于使用了广义差分数据,样本容量减少了一个,为35个,查1%显著水平的DW统计表可知=1.195,=1.307,模型中DW>,说明模型在1%显著性水平[8]下广义差分模型已无自相关,不必再进行迭代。同时可见,可决系数,t,F统计量也均达到理想水平。由差分方程得:所以,最终模型为:6.3(1).根据数据其回归结果为:建立模型如下:(12.39919) (0.)t= (6.) (53.62068)=0.,F=2875.178,DW=0.其残差图如下:由残差图可知,残差的变动有系统模式,连续为正和连续为负,表明残差项可能存在一阶正自相关。对样本容量为19、一个解释变量的模型、1%显著水平,查DW统计表可知,=0.928,=1.132,0<DW<,显然模型中存在自相关。(2). 对残差进行回归分析:回归方程为:对原模型进行广义差分,得广义差分方程:回归结果为:可得回归方程为:(8.) (0.)t= (4.) (32.39512)=0.,F=1049.444,DW=1.其中=,=。由于使用了广义差分数据,样本容量减少了一个,为18个,查1%显著水平的DW统计表可知=0.902,=1.132,模型中DW>,说明模型在1%显著性水平下广义差分模型已无自相关,不必再进行迭代。同时可见,可决系数,t,F统计量也均达到理想水平。由差分方程得:所以,最终模型为:(3).其经济意义为:其经济意义为:北京市人均实际收入增加1元时,平均说来人均实际生活消费支出将增加0.元。6.4(1).根据数据其回归结果为:建立模型如下:(8.) (0.)t= (6.) (30.00846)=0.,F=900.5078,DW=0.其残差图如下:由残差图可知,残差的变动有系统模式,连续为正和连续为负,表明残差项可能存在一阶正自相关。对样本容量为25、一个解释变量的模型、1%显著水平,查DW统计表可知,=1.055,=1.211,0<DW<,显然模型中存在自相关。(2). 对残差进行回归分析:回归方程为:对原模型进行广义差分,得广义差分方程:回归结果为:可得回归方程为:(4.) (0.)t= (2.) (7.)=0.,F=51.1911,DW=2.37766其中=,=。由于使用了广义差分数据,样本容量减少了一个,为24个,查1%显著水平的DW统计表可知=1.037,=1.199,模型中DW>,说明模型在1%显著性水平下广义差分模型已无自相关,不必再进行迭代。同时可见,可决系数,t,F统计量也均达到理想水平。由差分方程得:所以,最终模型为:(3).模型说明日本工薪居民的边际消费倾向为0.,即收入每增加1元,平均说来消费增加0.元。

拟合优度[1]和统计检验

拟合优度的度量:由表中可以看出本题中可决系数为0.,说明所建模型整体上对样本数据拟合度较好,即解释变量[2]“本市生产总值”对被解释变量“地方预算内财政收入”的绝大部分差异做出了解释。

对回归系数的t检验:针对: 和:,由表中还可以看出,估计的回归系数的标准误差[3]和t值分别为:SE()=9.,t()=2.;的标准误差和t值分别为:SE()=0.,t()=26.10376。取ɑ=0.05,查t分布表得自由度[4]为n-2=18-2=16的临界值。因为t()=2.<,所以应拒绝: ;因为t()=26.10376>,所以应拒绝:。这表明,本市生产总值对地方预算内财政收入确有显著影响。

2.4

1) . 模型设定[5]

为了研究最终消费(Y)与国民总收入(X)的关系,作如下散点图

从散点图可以看出最终消费(Y)和国民总收入(X)大体上呈现为线性关系[6],为分析最终消费随国民总收入变动的数量规律性,可以建立如下简单线性回归模型:

(221.5775) (0.0457)

t= (0.) (15.74411)

=0.89526,F=247.8769

(2).根据While检验,辅助函数为:,经经估计出现While检验结果,如表:

从表中可以看出,=10.52295,由While检验知,在下,查分布表,得临界值,同时和的t检验值也显著,因为

=10.52295>,表明模型确实存在异方差。

分析该模型存在异方差的理由是,从数据可以看出,一是截面数据;二是各省市经济发展不平衡,使得一些省市农村居民收入高出其它省市很多,如上海市、北京市、天津市和浙江省等。而有的省就很低,如甘肃省、贵州省、云南省和陕西省等。

(3).分别选用权数w1=1/x,w2=1/x^2,w3=1/sqr(x),经检验用权数的效果最好,用权数w3的结果如下:

估计结果为:

(190.6975) (0.)

t = (2.) (14.58626)

=0.,DW=1.,F=212.7591

5.4

(1).

(118.1625) (0.)

t = (-5.) (17.34164)

=0.91205,F=300.7324

根据While检验,辅助函数为:,经经估计出现While检验结果,如表:

从表中可以看出,=11.12883,由While检验知,在下,查分布表,得临界值,同时和的t检验值也显著,因为

=11.12883>,表明模型确实存在异方差。

(2).分别选用权数w1=1/x,w2=1/x^2,w3=1/sqr(x),经检验用权数的效果最好,用权数w3的结果如下:

估计结果为:

(87.89896) (0.)

t = (-8.) (20.13992)

=0.,DW=0.,F=405.6164

5.5

(36196.79) (0.)

t = (-0.80098) (20.82325)

=0.,F=433.6076

根据While检验,辅助函数为:,经经估计出现While检验结果,如表:

从表中可以看出,=7.,由While检验知,在下,查分布表,得临界值,同时和的t检验值也显著,因为

=7.>,表明模型确实存在异方差。

分别选用权数w1=1/x,w2=1/x^2,w3=1/sqr(x),经检验用权数的效果最好,用权数w3的结果如下:

估计结果为:

(15289.93) (0.)

t = (-0.) (17.60107)

=0.,DW=2.,F=309.7978

5.6

(18.07729) (0.)

t = (3.) (70.33617)

=0.,F=4947.177

根据While检验,辅助函数为:,经经估计出现While检验结果,如表:

从表中可以看出,=2.,由While检验知,在下,查分布表,得临界值,同时和的t检验值也显著,因为=2.>,表明模型确实存在异方差。

分别选用权数w1=1/x,w2=1/x^2,w3=1/sqr(x),经检验用权数的效果最好,用权数w3的结果如下:

估计结果为:

(10.3865) (0.)

t = (3.) (59.89897)

=0.,DW=0.,F=3587.887

6.1

(1).根据数据其回归结果为:

建立模型如下:

(2.) (0.)

t= (-3.) (125.3411)

=0.,F=15710.39,DW=0.

(2).其残差图如下:

由残差图可知,残差的变动有系统模式,连续为正和连续为负,表明残差项可能存在一阶正自相关。

对样本容量[7]为36、一个解释变量的模型、1%显著水平,查DW统计表可知,=1.026,=1.315,0<DW<,显然模型中存在自相关。

(3) 对残差进行回归分析:

回归方程为:

对原模型进行广义差分,得广义差分方程:

回归结果为:

可得回归方程为:

(1.) (0.)

t= (-2.) (50.1682)

=0.,F=2516.848,DW=2.

其中=,=。

由于使用了广义差分数据,样本容量减少了一个,为35个,查1%显著水平的DW统计表可知=1.195,=1.307,模型中DW>,说明模型在1%显著性水平[8]下广义差分模型已无自相关,不必再进行迭代。同时可见,可决系数,t,F统计量也均达到理想水平。

由差分方程得:

所以,最终模型为:

6.3

(1).根据数据其回归结果为:

建立模型如下:

(12.39919) (0.)

t= (6.) (53.62068)

=0.,F=2875.178,DW=0.

其残差图如下:

由残差图可知,残差的变动有系统模式,连续为正和连续为负,表明残差项可能存在一阶正自相关。

对样本容量为19、一个解释变量的模型、1%显著水平,查DW统计表可知,=0.928,=1.132,0<DW<,显然模型中存在自相关。

(2). 对残差进行回归分析:

回归方程为:

对原模型进行广义差分,得广义差分方程:

回归结果为:

可得回归方程为:

(8.) (0.)

t= (4.) (32.39512)

=0.,F=1049.444,DW=1.

其中=,=。

由于使用了广义差分数据,样本容量减少了一个,为18个,查1%显著水平的DW统计表可知=0.902,=1.132,模型中DW>,说明模型在1%显著性水平下广义差分模型已无自相关,不必再进行迭代。同时可见,可决系数,t,F统计量也均达到理想水平。

由差分方程得:

所以,最终模型为:

(3).其经济意义为:其经济意义为:北京市人均实际收入增加1元时,平均说来人均实际生活消费支出将增加0.元。

6.4

(1).根据数据其回归结果为:

建立模型如下:

(8.) (0.)

t= (6.) (30.00846)

=0.,F=900.5078,DW=0.

其残差图如下:

由残差图可知,残差的变动有系统模式,连续为正和连续为负,表明残差项可能存在一阶正自相关。

对样本容量为25、一个解释变量的模型、1%显著水平,查DW统计表可知,=1.055,=1.211,0<DW<,显然模型中存在自相关。

(2). 对残差进行回归分析:

回归方程为:

对原模型进行广义差分,得广义差分方程:

回归结果为:

可得回归方程为:

(4.) (0.)

t= (2.) (7.)

=0.,F=51.1911,DW=2.37766

其中=,=。

由于使用了广义差分数据,样本容量减少了一个,为24个,查1%显著水平的DW统计表可知=1.037,=1.199,模型中DW>,说明模型在1%显著性水平下广义差分模型已无自相关,不必再进行迭代。同时可见,可决系数,t,F统计量也均达到理想水平。

由差分方程得:

所以,最终模型为:

(3).模型说明日本工薪居民的边际消费倾向为0.,即收入每增加1元,平均说来消费增加0.元。

题目解答

答案

拟合优度和统计检验

拟合优度的度量:由表中可以看出本题中可决系数为0.,说明所建模型整体上对样本数据拟合度较好,即解释变量“国民总收入”对被解释变量“最终消费”的绝大部分差异做出了解释。

对回归系数的t检验:针对: 和:,由表中还可以看出,估计的回归系数的标准误差和t值分别为:SE()=895.4040,t()=3.;的标准误差和t值分别为:SE()=0.,t()=54.82076。取ɑ=0.05,查t分布表得自由度为n-2=30-2=28的临界值。因为t()=3.>,所以应拒绝: ;因为t()=54.82076>,所以应拒绝:。这表明,国民总收入对最终消费确有显著影响。

2.5

1). 模型设定

选择“航班正点率”为解释变量(用X表示),“每10万乘客投诉一次的投诉率”为被解释变量(用Y表示)。为了研究航班正点率(X)与每10万乘客投诉一次的投诉率(Y)的关系,作如下散点图:

从散点图可以看出投诉率(Y)和航班正点率(X)大体上呈现为负相关关系,为分析投诉率随航班正点率变动的数量规律性,可以建立如下简单线性回归模型:

2). 估计参数

假定所建模型及其中的随机扰动项uᵢ满足各项古典假设,用EViews软件分析的回归结果如下表所示:

可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为

(1.)(0.)

(5.) (-4.)

R2 = 0. F=24.67361 n=9

从表中可以看出航班正点率对投诉率确有显著影响,本题中可决系数为0.,说明所建模型整体上对样本数据拟合度较好,即解释变量“航班正点率”对被解释变量“投诉率”的绝大部分差异做出了解释。

所估计的参数=6.,=-0.,说明航班正点率每下降一个百分点,平均说来可导致投诉率增加0.个百分点

2.6

1) . 模型设定

为了研究某年公益股票的每股账面价值(Y)与当年红利(X)的关系,作如下散点图

从散点图可以看出每股账面价值(Y)和当年红利(X)大体上呈现为一定的相关关系,为分析每股账面价值随当年红利变动的数量规律性,可以建立如下简单线性回归模型:

2). 估计参数

假定所建模型及其中的随机扰动项uᵢ满足各项古典假设,用EViews软件分析的回归结果如下表所示:

可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为

(3.)(1.)

(1.) (3.)

R2 = 0. n=16

3). 模型检验

相关问题

  • 下列关于回归分析的描述不正确的是()A. 回归分析模型可分为线性回归模型和非线性回归模型B. 回归分析研究不同变量之间存在的关系()C. 刻画不同变量之间关系的模型统称为线性回归模型D. 回归分析研究单个变量的变化情况

  • 以下几种数据挖掘功能中,〔〕被广泛的用于购物篮分析.A. 关联分析B. 分类和预测C. 聚类分析D. 演变分析

  • 可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果,下面对这一视角描述正确的A. 每个样本数据分别归属于与其距离最远的聚类质心所在聚类集合B. 每个簇类的质心累加起来最小C. 最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最大D. 每个簇类的方差累加起来最小

  • 设随机变量XY都服从N(0,1),则有()A. X+Y服从正态分布B. X+Y服从x^2分布 C. X^2和Y^2都服从x^2分布 D. (X^2)div (Y^2)服从F分布

  • {15分)常规情况下,下列不属于人口学变量的是A. 民族B. 收入C. 年龄D. 睡眠时间E. 性别

  • {1.5分)确定研究总体和样本时,不需要考虑A. 立题依据B. 样本量C. 抽样方法D. 目标总体E. 纳入及排除标准

  • 像从性不好的资料是()A. 由于死亡或者其他原因不能继续试验B. 能按照试验规定要求完成实验C. 重复参加试验D. 由于纳入标准不合格导致选择的研究对象不符合试验要求E. 能完成试验但是不能按照规定要求完成试验

  • 下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差和方差的计算方式完全一致C. 协方差衡量了多个变量的分布D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 44.2021年,我国人均预期寿命提高到了()。A. 78岁B. 79岁C. 78.2岁D. 79.2岁

  • 48皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 错误B. 正确

  • 假定用于分析的数据包含属性age.数据元组[1]中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。第二个箱子值为:A. 18.3B. 22。6C. 26。8D. 27。9

  • 重测信度用重测相关系数来表示,相关系数越趋近于下列哪一数值时,则重测信度越高A. 1B. 0.7C. 2D. 3

  • 请你从下表中找出1~100中所有质数.并数一数一共多少个. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

  • 皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 正确B. 错误

  • 下列哪项属于常见的池化方式。()A. 协方差池化B. 方差池化C. 反向传播D. 最大池化

  • 对研究对象制定明确的纳入标准和排除标准,是为了保证样本的A. 可靠性B. 可行性C. 代表性D. 合理性E. 科学性

  • 下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差衡量了多个变量的分布C. 协方差和方差的计算方式完全一致D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 下列哪项属于常见的池化方式。()A. 反向传播B. 最大池化C. 方差池化D. 协方差池化

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