回归分析、时间序列及统计指数.doc
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4、自己班号和学号的最后两位数字作为自己的分析数据,后面3-10只需在因变量上加上自己学号的最后两位数字作为自己的分析数据,下课前请上交每人所作的的内容(每人一份,命名为各自的学号和姓名)1.一家物流公司的管理人员想研究货物的运输距离和运输时间的关系,为此,他抽出了公司中最近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)的数据见Book8.5。(1) 绘制运送距离和运送时间的散点图,判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计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。(4) 计算判定系数,并解释其意义。(5
5、) 检验回归方程线性关系的显著性()(6) 如果运送距离为2000km,预测运送时间。运送距离x运送时间y8253.521511070455024801920313504.53251.5670312155答:(1)呈线性相关的关系形态(2)线性相关系数R=列 1列 2列 11列 20.9489431(3) y=0.0036x+202.39 R=0.9005(4)系数为R=0.948943.实际意义:在运送距离取值的变差中,有94.8943%的误差可以由运送距离与运送时间之间的线性关系来解释。(5)SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.948943R Square0.900
6、492Adjusted R Square0.888054标准误差0.480023观测值10方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析116.6816216.6816272.395852.79E-05残差81.8433790.230422总计918.525Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept0.1181290.3551480.332620.74797-0.700840.937101-0.700840.937101X Variable 10.0035850.0004218.5
7、085752.79E-050.0026130.0045570.0026130.004557(6)y=0.0036x+202.39当x=2000km y=0.0036*2000+202.39=209.59(天)3.下表是1981年2000年我国油菜籽单位面积产量数据(单位:kg/hm2)。年份单位面积产量年份单位面积产量19811451199112151982137219921281198311681993130919841232199412961985124519951416198612001996136719871260199714791988102019981272198910951999
8、14691990126020001519(1)绘制时间序列图描述其形态。(2)用5期移动平均法预测2001年的单位面积产量。(3)采用指数平滑法,分别用平滑系数和预测2001年的单位面积产量,分析预测误差,说明用哪一个平滑系数预测更合适?答:(1)(2)(3)0.3时,14511427.31349.511314.257170.57361293.48169.15641265.43695.470111263.80567.242281190.664150.78571161.965151.24161191.375161.45531198.46380.250881223.22475.236311248.
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