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3机械与人单元回归单改进版

A.坩埚钳

B.剪刀

C.筷子

D.镊子

O

A F 1

F 2

F 3 F 4

《机械与人》——单元回归评价单

设计教师: 杨锦雄 审核教师: 陶所新 、___________ 编号: 03

初三______班 姓名_____________

一、填空题

1、某人用100N 的力提起了350N 的重物,那么他可能使用了( )

A.一个定滑轮

B.一个动滑轮

C.一个定滑轮和一个动滑轮组成的滑轮组

D.一支杠杆 2、如图,用测力计将长杆一端A 微微抬离地面,测力计示数是F 1; 同理,用测力计将长杆的另一端B 微微抬离地面,测力计示数是F 2 则长杆的重力是(测力计保持竖直向上)( ) A.(F 1+F 2)/2 B.F 1+F 2 C.F 1/F 2 D.F 1×F 2 3、如图所示,下列器件中属于省力杠杆的是( )

4、下列说法正确的是( )

A.杠杆一定能够省力

B.定滑轮既能省力又能改变力的方向

C.动滑轮既能省力又能改变力的方向

D.滑轮组既能省力又能改变力的方向

5、如图,在竖直向上大小为10N 的力F 的作用下,重物A 沿竖直方向匀速上升。已知重物A 上升速度 为0.2m/s ,不计滑轮重、绳重及摩擦,则物体的重力大小和滑轮上升的速度分别为( ) A .20N 0.4m/s B .20N 0.1m/s C .5N 0.4m/s D .5N 0.1m/s

6、甲升降机比乙升降机的机械效率高,它们分别把相同质量的物体匀速提升相同的高度。则( ) A.乙升降机提升重物做的有用功较多 B.甲升降机的电动机做的额外功较多 C.甲升降机的电动机做的总功较少 D.乙升降机的电动机做的总功较少

7、如图所示的简单机械,忽略各种摩擦及杠杆和滑轮的重力,当提起相同重物时,最省力的是( )

8、如图所示,要使杠杆处于平衡状态,在A 点分别作用的四个力中,最小的是( )

A.F 1

B.F 2

C.F 3

D.F 4

9、工厂为了搬运一个笨重的机器进车间,某工人设计了如图所示的四种方案(机器下方的小圆表示并排放置的

圆形钢管的截面)。其中最省力的方案是( )

10、如图(a )所示的杠杆是平衡的,在此杠杆支点两侧的物体下方分别 加挂一个物体,如图(b )所示,那么,以下说法中正确的是( ) A .杠杆仍然平衡 B .杠杆可能平衡

(第8题)

11、如图是指甲刀的结构图,关于指甲甲刀下面说法正确的是( ) A.指甲刀可以看成是一个省力杠杆和一个费力杠杆组成 B.指甲刀可以看成是一个省力杠杆和两个费力杠杆组成 C.指甲刀使用的越久,用它剪指甲就越省力

D.用指甲刀剪指甲时,大段地往下剪比小段地往下剪省力

12、如图,拉力F =125N,在10s 内将重物匀速提升2m,滑轮组的机械效率是80%。则下列说法正确的是( ) A.绳子自由端移动距离为6m B.物体重是375N

C.拉力F 做的功是250J

D.拉力F 的功率为25W

13、如图是胖子和瘦子两人用滑轮组锻炼身体的简易装置(不考虑轮重和摩擦)。使用时:⑴瘦子固定不动,胖子用力F A 拉绳使G 匀速上升;⑵胖子固定不动,瘦子用力F B 拉绳使G 匀速上升。下列说法中正确的是( ) A .F A < G B .F A > F B C .F B = 2G D . 以上说法都不对

14、小明用两个相同的滑轮组成不同的滑轮组(如图7所示),分别将同一物体匀速提高到相同高度,滑轮组的机械效率分别为η1、η2。下列关系正确的是(忽略绳重及摩擦)( )

A.F 1 >F 2,η1 =η2

B.F 1 >F 2,η1 >η2

C.F 1

D.F 1 η2

15、如图所示,用F=50N 的水平拉力,使重为200N 的物体A 水平向右匀速移动了3m ,在这个过程中( ) A.拉力F 做了150J 的功 B.拉力F 做了300J 的功 C.重力做了600J 的功 D.重力做了1200J 的功

16、图所示,已知物体A 和B 质量相等,A 在粗糙的水平地面,B 在光滑的斜面。现它们分别在同样大小的力F 作用下沿F 的方向分别移动了距离S ,则F 对物体做的功( ) A.对A 做的功多 B.对A 和B 做功一样多 C.对B 做的功多 D.条件不足,无法确定

17、在铁架台上固定一个由定滑轮和一个动滑轮组成的滑轮组,在绳子末端用竖直方向0.8N 的拉力使2N 重的物体匀速上升,下面说法正确的是( )

A.滑轮组的机械效率是83.3%

B.滑轮组的机械效率是66.7%

C.绳端移动速度与物体上升速度相同

D.绳端移动速度是物体上升速度的两倍

18、李婕同学用水桶从水井中提水做清洁,她在把水从井底提上来的过程中,下列说法中正确的是( ) A.对桶所做的功是有用功 B.对水所做的功是额外功 C.对水所做的功是有用功

D.对水所做的功是总功

19、如图所示,用一个重为9N 的动滑轮来提或物体,在实际工作中竖 直向上的拉力为30N ,则动滑轮的机械效率( ) A.一定等于85% B.一定大于85% C.一定小于85% D.以上情况都有可能

20、如图所示,用滑轮组把重力G 为400N 的石块匀速提高6m ,所用拉力F 为250N ,则滑轮组的机械效率为( )

A.60%

B.70%

C.80%

D.90%

21、一位父亲与他5岁的儿子磊磊一起上楼回家,对此,下列说法中错误的是( ) A.爬相同的楼梯,儿子体重小做的功少 B.爬相同的楼梯,父亲体重大做的功多

C.爬相同的楼梯,儿子先达,儿子的功率一定大

D.爬相同的楼梯, 父亲先到达,父亲的功率一定大 22、关于做功和功率的说法中正确的是( )

(第12题)

(第13题)

(第14题)

(第19题)

(第20题)

23、小球沿轨道由静止从A 处运动到D 处的过程中,忽略空气阻力和摩擦力,仅有动能和势能互相转化。( ) A.小球在A 处的动能等于在D 处的动能 B.小球在A 处的动能大于在D 处的动能 C.小球在B 处的机械能小于在C 处的机械能 D.小球在B 处的机械能等于在C 处的机械能

24、下列现象中物体动能和重力势能都发生变化的是( )

A.水平轨道上正在进站的列车

B.站在观光电梯上匀速下降的游客

C.站在商场自动扶梯上匀速上升的顾客

D.体育考试时,抛出的实心球从高处下落的过程

25、如图所示,是探究“动能的大小与什么因素有关?”实验的示意图。小球从a 处滚下,在c 处与小木块碰撞,并与小木块共同运动到d 处停下。下面的一些判断正确的是( ) A.从a 到b ,小球的势能不变,动能增大 B.从b 到c ,小球的势能增大,动能增大 C.到达c 处,小球的势能最小,动能最大

D.到达d 处,小球的动能为零,小木块的动能最大

26、神州号飞船在发射时,高度增大,速度增加,在这个过程中( ) A.动能增加,势能减小,机械能不变 B.动能不变,势能增加,机械能增加 C.动能增加,势能增加,机械能增加 D.动能增加,势能增加,机械能不变 二、填空题

1、在平直的公路上,马用200N 的水平拉力把重4000N 车向前移动了5m ,这个过程中,马拉车做的功是_________J ,车的重力做的功是__________J 。

2、起重机的钢绳吊着5000N 重的货物,先使货物匀速提高4m ,然后又使货物在水平方向上前进5m 。在此过程中钢绳的拉力一共做了__________J 的功。

3、功率是描述物体做功____________的物理量,计算公式是_________。40W 表示的意思是___________________,以这样的功率做功,1min 能做的功是_________J 。

4、甲、乙两台机器,它们的功率分别是50W 和10W ,在相同的时间里,甲做的功______乙做的功;完成相同的功,甲用的时间_______乙用的时间。(填“大于”、“小于”或“等于”)

5、甲、乙两人爬杆到顶,甲用了9s ,乙用了10s ,甲、乙体重之比是5:6,则他们爬杆的功率之比为__________。

6、在不计摩擦的情况下,用定滑轮把重力是500N 的物体以0.5m/s 的速度匀速提升到楼上,做功2500J ,人拉绳子的力为_______N,楼高________m ,人做功的功率是_______W 。

7、用滑轮组提起同一重物时,适当增加动滑轮个数(假设滑轮都是一样的),可以更加省_____,这时的滑轮组机械效率变______,原因是_____________________________。

8、用动力臂是阻力臂4倍的杠杆将重360N 的货物抬高20cm ,手向下压杠杆的力是100N ,手下降的高度是________cm ,人做的总功是__________J ,机械效率是__________ 。 9、用机械效率是70%的起重机,将重980N 的重物提高 5m ,起重机做的有用功是_______J,总功是_______J 。 10、用三种方法把沙子运上三楼,如右图所示,根据图 中数据算出三种方法所做有用功的大小均为_____J ; 其中一种方法做的总功最多,等于____________J 。 11、重为1000N 的小车,在拉力的作用下沿水平地面匀速前进 10m ,小车所受阻力为车重的0.3倍,则拉力对

小车做的功为________J ;小车重力做的功为________J 。

12、质量为60kg 的中学生从教学楼的一楼登上二楼,他做的功约为___J 。

(第10题)

14、一台起重机将重5000N的货物提高2m,如果额外功是2500J,则起重机做的有用功是_______J,做的总功

是___________J,该起重机的机械效率是_________。

15、一起重机将重为1.2×104N的钢材竖直匀速提升3m后,又沿水平方向匀速移动5m,

在整个过程中起重机对钢材做的功为___________J.

16、如图所示,用一动滑轮拉一物体A以0.5m/s的速度在水平面匀速运动,物体A重为20N,受到的摩擦力是

物重的0.2倍,水平拉力F为2.5N,则在2s内拉力做的功是_______J,滑轮的机械效率是_______(不计G动)。

17、如图所示,物体A重G=940N,动滑轮重G’=160N,用力F将物体A以1m/s的速度匀速竖直提升,若不

计绳重和摩擦,拉力F的大小是__________N,此装置的机械效率是________,拉力F在10s内所做的功是__________J。

18、小勇用如图所示滑轮组拉着物体匀速前进了0.2m,则绳子自由端移动的距离为________m。若物体与地面

的摩擦力为9N,则他所做的功是________J。如果小勇对绳的拉力F=4N,该滑轮组的机械效率为_______%。

19、一个工人用如图所示的滑轮组在4s内把重350N的货物匀速提起1m,所用的拉力是l00N.则拉力做功的功

率是_____W,此滑轮组的机械效率是________.

20、如图所示,在50N的水平拉力F作用下, 重800N的物体沿水平地面做匀速直线运动, 物体与地面间滑动摩

擦力为120N.则滑轮组的机械效率为_______ ;若物体的速度为0.2m/s,则1min内拉力做的功为________ J.

三、实验题

1、下图是小明同学斜面机械效率跟什么因素有关的实验装置。

实验时他用弹簧测力计拉着同一物块沿粗糙程度相同的斜面向上做匀速直线运动。实验的部分数据如下:

⑴小明探究的是斜面的机械效率跟__________________的关系。在第1次实验中,斜面的机械效率为________,

物块和斜面的内能增加了约_________J。

⑵分析表格中数据可以得出结论:在斜面粗糙程度相同时,斜面越陡,机械效率越______。若要探究斜面机械

效率跟斜面的粗糙程度的关系,应保持_________________不变。

2、在探究杠杆平衡条件的实验中:

⑴小明发现杠杆右端低左端高,要使它在水平位置平衡,应将杠杆右端的平衡螺母向____________调节。小明

调节杠杆在水平位置平衡的主要目的是___________________________、____________________________。

⑵如图甲所示,在杠杆左边A处挂四个相同钩码,

要使杠杆在水平位置平衡,应在杠杆右边B处挂同

样钩码____________个。

⑶如图乙所示,用弹簧测力计在C处竖直向上拉,

当弹簧测力计逐渐向右倾斜时,使杠杆仍然在水平

实验

次数

斜面的

倾斜程度

物块重量

G/N

斜面高度

h/m

沿斜面拉力

F/N

斜面长

s/m

机械

效率

1 较缓10 0.1 5.0 1

2 较陡10 0.

3 6.7 1 45%

3 最陡10 0.5 8.

4 1 60%

(第16题)(第17题)

(第18题)

(第19题) (第20题)

⑷某实验小组进行正确的实验操作后,得到的数据为F 1=6N ,L 1=20cm ,F 2=4N 和L 2=30cm 。该实验小组是否根据这组数据就能得出F 1L 1=F 2L 2结论?___________;理由是______________________________________。 ⑸有一组同学猜想杠杆的平衡条件可能是“动力+动力臂=阻力+阻力臂”。他们经过实验,获得了下述数据:F 1=4N ,L 1=5cm ,F 2=5N 和L 2=4cm 于是,他们认为自己的猜想得到了验证。你认为他们的实验过程存在什么问题?应怎样改正?问题:__________________________________________________________________; 改正:__________________________________________________________________。

3、在测定滑轮组机械效率的实验中,小刚同学测得的数据如下表所示:

钩码重(N ) 弹簧测力

计读数(N ) 钩码移动

的距离(m ) 弹簧测力计移

动的距离(m ) 有用功

(J ) 总功(J ) 机械效率 3

1.2

0.1

0.3

(1)实验中还需要使用的测量工具是____________、_____________。 (2)该实验需要测量的物理量(附字母表示)是____________和__________。 (3)在表中空白处分别写出有用功、总功和机械效率的值; (4)在右边方框中画出滑轮组及绕法;

(5)实验时,应使弹簧测力计_____________做___________运动。小刚同学在用弹簧测力计静止时进行读数,

则他这样得出的机械效率与实际值相比_________(填“偏小”、“偏大”或“相等”)。 (6)要想提高滑轮组的机械效率,下列做法合适的是( )

A 改变绕线的方法;

B 增加钩码的提升高度;

C 增加所挂钩码的个数;

D 减少钩码的提升高度。 4、在做“测滑轮组机械效率”的实验中,小强和同学们组装了如图所示的甲、乙两个滑轮组(每只滑轮重都相同,不计摩擦和绳重)。

(1)对于甲图所示的滑轮组,如果没有刻度尺,只要测出钩码重G ,然后竖直向上 匀速拉动弹簧秤使钩码升高,从弹簧秤上读出拉力值F ,即可算出该滑轮组的机械效率η=_______。 (2)比较甲、乙两滑轮组的机械效率,可知η甲 _____η乙(选填:>、<或=)。 (3)实验后小强猜想,对于同一滑轮组(例如图乙),它的机械效率也可能不是固定的,于是他用实验进行了探究,并证明自己的猜想是正确的。你认为小强应采用的正确方法是什

么?答:___________________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________________________。

5、某同学在做“测定滑轮组机械效率”的实验中,按下面的步骤操作:①如图甲所示,将滑轮

组安装好,记下钩码和弹簧测力计的位置,图中所挂钩码的重G 为1 N ;②如图乙所示,匀速拉动弹簧测力计使钩码G 升高,从弹簧测力计读出拉力F 的值是0.5 N ,钩码提升的高度h 可在图背景上的刻度线读出。

请你将有关的实验数据填入下表并算出该滑轮组的机械效率。(S 为弹簧测力计移动的距离)

G /N h /m

W 有/J

F /N

s /m

W 总/J

η/%

四、计算题:

1、水平地面上有一个质量为m 、边长为L 的实正方体A ,它在水平拉力F 的作用下做匀速直线运动,在时间t 内通

过的距离为s 。请你根据所学的力学知识,至少写出6项与物体A 有关的物理量,并用题目给出的已知量,写出其计算表达式。

2、如图所示,物体重180N,动滑轮重20N,绳重和摩擦不计.在拉力F的作用下,物体正以0.1m/s的速度匀速上升.

求:⑴拉力F;⑵拉力做功的功率;⑶动滑轮的机械效率.

3、一辆轿车在平直的高速公路上匀速行驶1.8km,轿车上的速度表如图所示,在此过程中

⑴轿车速度为多少km/h?合多少m/s?

⑵若轿车行驶过程中发动机的功率为40kW,则该车行驶中所受阻力多大?

⑶这段过程中轿车消耗汽油0.25kg,其发动机的效率多大?(q汽油=4.6×107J/kg)

4、如图是锅炉上的保险阀,当阀门受到的蒸汽压强超过安全值时,阀门被顶开,蒸汽跑出一部分,使锅炉内的

蒸汽压强减小,已知杠杆重可以忽略不计,OA与AB长度的比值为1:3,阀门的面积是3cm2,要保持锅炉内、外气体的压强差是1.2×105Pa,试求应将质量为多大的重物挂在杠杆的B点?

5、如图所示是润扬大桥工地上一台起重机吊臂上的滑轮组,它在50s内将重为2.4×104N的钢材匀速提高10m.已知

拉力F为104N.则这个过程中:

⑴拉力F做了多少功?拉力F的功率多大?

⑵滑轮组的机械效率多大?

⑶题中少了哪两个数据仍能求出滑轮组的机械效率?

A

F

6、小明在回家的路上,看到停在马路上吊车正在装卸货物,他看到很熟悉的滑轮。他非常兴奋,他问了师傅一

些问题:货物的净重2000N ,包装400N ,动滑轮重20N 。货物的外包装是一个底边长为0.4m 的正方形,高为0.2m 的长方体。

⑴货物在吊起之前,静止在水平地面上时,它对地面的压强是多大?

⑵在时间10s 内,把货物从一楼提到高为9m 的四楼上。(在不考虑摩擦的情况下)试求吊车的机械效率多大?电动机的电功率多大?

⑶另一帮人,正在用斜面往上拖另一个木箱子,木箱子重200N ,向上的拉力是80N ,已知斜面的长是高的3倍,斜面的机械效率是多大?

7、图中所示装置的机械效率是90%,物体A 在拉力F 的作用下,以1.5米/秒的速度在水平面上匀速移动了10s 。已知物体A 重200牛,A 运动时受的阻力是72牛,求有用功、总功及拉力F 的功率

8、在一次打捞工作中,工人要将一个体积为0.2m 3,,重1.56×104N 的箱子从水面下4m 的地方拉起,

采用了如图所示的装置,滑轮组的效率为80%,问 ⑴箱子在未打捞时受到的压强是多大?

⑵箱子在水中受到的浮力是多大?

⑶箱子刚露出水面人对箱子做了多少功?

⑷要将箱子拉起,在箱子未露出水面前,人的拉力至少是多少?

⑸箱子拉出水面后,工人在4S 内将箱子提高了2m ,工人的功率是多少?

9、如图是小亮为村里的养牛场设计的牲畜自动饮水器的示意图,设计储水箱A 的蓄水深度为0.5m ,阀门K 处出水

口的横截面积为6×10-4m 2,支点O 到浮球球心的距离为O 到B 点距离的2倍,要求浮球浸入水中1/3时杠杆水平,K 处的活塞即能将出水口关闭。(g 取10N/kg )。

⑴若不考虑活塞、杆KB 、OC 及浮球的重力,小亮选用浮球的体积应为多大?

⑵实际上活塞、杆及浮球的重力是需要考虑的,若考虑它们的重力,你认 为采取哪些措施可保证饮水正常工作?(答出一种措施即可)

10、一质量为4t 的汽车陷入沼泽地,并且发动机出现了故障。如图所示,在电动机带动下用滑轮组把汽车拉出。设在整个拉出过程中,汽车的运动可看成匀速直线运动,速度为0.5m/s ,所受的阻力为2.4×104N ,移动的距离为4m ;电动机的电源电压为380V ,电流为50A ,电动机提供的拉力F 为104N 。求这个过程中: ⑴滑轮组对汽车所做的有用功;⑵滑轮组的机械效率;⑶电动机消耗的电能。

11、右图是某水上打捞船起吊装置结构示意简图。某次打捞作业中,该船将沉没于水下深 处的一只密封货箱打捞出水面,已知该货箱体积为50 m3,质量是200t 。 (1)货箱完全浸没在水中时受到的浮力是多少?

(2)货箱完全出水后,又被匀速吊起1 m ,已知此时钢缆拉力F 为1×105 N ,则在

此过程中拉力F 所做的功是多少?起吊装置的滑轮组机械效率是多少?

(3)若货箱从刚露出水面到完全出水的过程中是被匀速提升的,请分析在此过程

中,货箱所受浮力和滑轮组机械效率的变化情况。(ρ

水=1.0×103 kg/m3,g=10N/kg ,不考虑风浪等的影响。)

电动机

F

最新第二章(简单线性回归模型)2-3答案

2.3拟合优度的度量 一、判断题 1.当 ()∑-2i y y 确定时,()∑-2 i y y ?越小,表明模型的拟合优度越好。(F ) 2.可以证明,可决系数2R 高意味着每个回归系数都是可信任的。(F ) 3.可决系数2R 的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。(F ) 4.任何两个计量经济模型的2R 都是可以比较的。(F ) 5.拟合优度2R 的值越大,说明样本回归模型对数据的拟合程度越高。( T ) 6.结构分析是2R 高就足够了,作预测分析时仅要求可决系数高还不够。( F ) 7.通过2R 的高低可以进行显著性判断。(F ) 8.2R 是非随机变量。(F ) 二、单项选择题 1.已知某一直线回归方程的可决系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为( B )。 A .±0.64 B .±0.8 C .±0.4 D .±0.32 2.可决系数2R 的取值范围是( C )。 A .2R ≤-1 B .2R ≥1 C .0≤2R ≤1 D .-1≤2R ≤1 3.下列说法中正确的是:( D ) A 如果模型的2R 很高,我们可以认为此模型的质量较好 B 如果模型的2R 较低,我们可以认为此模型的质量较差 C 如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量 D 如果某一参数不能通过显著性检验,我们不应该随便剔除该解释变量 三、多项选择题 1.反映回归直线拟合优度的指标有( ACDE )。 A .相关系数 B .回归系数 C .样本可决系数 D .回归方程的标准差 E .剩余变差(或残差平方和) 2.对于样本回归直线i 01i ???Y X ββ+=,回归变差可以表示为( ABCDE )。 A .2 2i i i i ?Y Y -Y Y ∑ ∑  (-) (-) B .2 2 1 i i ?X X β∑ (-) C .2 2 i i R Y Y ∑ (-) D .2 i i ?Y Y ∑(-) E .1 i i i i ?X X Y Y β∑ (-()-) 3.对于样本回归直线i 01i ???Y X ββ+=,?σ为估计标准差,下列可决系数的算式中,正确的有( ABCDE )。 A .2i i 2 i i ?Y Y Y Y ∑∑(-)(-) B .2i i 2 i i ?Y Y 1Y Y ∑∑ (-)-(-)

多元线性回归模型的案例分析

1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ,鸡肉价格P 1,猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/千 克 X/ 元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/千克 X/元 P 1/(元/ 千克) P 2/(元/ 千克) P 3/(元/千克) 1980 2.78 397 4.22 5.07 7.83 1992 4.18 911 3.97 7.91 11.40 1981 2.99 413 3.81 5.20 7.92 1993 4.04 931 5.21 9.54 12.41 1982 2.98 439 4.03 5.40 7.92 1994 4.07 1021 4.89 9.42 12.76 1983 3.08 459 3.95 5.53 7.92 1995 4.01 1165 5.83 12.35 14.29 1984 3.12 492 3.73 5.47 7.74 1996 4.27 1349 5.79 12.99 14.36 1985 3.33 528 3.81 6.37 8.02 1997 4.41 1449 5.67 11.76 13.92 1986 3.56 560 3.93 6.98 8.04 1998 4.67 1575 6.37 13.09 16.55 1987 3.64 624 3.78 6.59 8.39 1999 5.06 1759 6.16 12.98 20.33 1988 3.67 666 3.84 6.45 8.55 2000 5.01 1994 5.89 12.80 21.96 1989 3.84 717 4.01 7.00 9.37 2001 5.17 2258 6.64 14.10 22.16 1990 4.04 768 3.86 7.32 10.61 2002 5.29 2478 7.04 16.82 23.26 1991 4.03 843 3.98 6.78 10.48 (1) 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型: 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ (2) 请分析,鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析,过程如下: 输出结果如下:

多元线性回归讲解学习

简要回答题: 1. 在多元线性回归分析中,F检验和t检验有何不同? 答案: 在多元线性回归中,由于有多个自变量,F检验与t检验不是等价的。 F检验主要是检验因变量同多个自变量的整体线性关系是否显著,在k个自变量中,只要有一个自变量同因变量的线性关系显著,F检验就显著,但这不一定意味着每个自变量同因变量的关系都显著。检验则是对每个回归系数分别进行单独的检验,以判断每个自变量对因变量的影响是否显著。 知识点:多元线性回归 难易度:1 2. 在多元线性回归分析中,如果某个回归系数的t检验不显著,是否就意味着这个自变量与因变量之间的线性回归不显著为什么当出现这种情况时应如何处理? 答案: (1)在多元线性回归分析中,当t检验表明某个回归系数不显著时,也不能断定这个自变量与因变量之间线性关系就不显著。因为当多个自变量之间彼此显著相关时,就可能造成某个或某些回归系数通不过检验,这种情况称为模型中存在多重共线性。 (2)当模型中存在多重共线性时,应对自变量有所选择。变量选择的方法主要有向前选择、向后剔除和逐步回归等。 知识点:多元线性回归 难易度:2 计算分析题: 1. 一家餐饮连锁店拥有多家分店。管理者认为,营业额的多少与各分店的营业面积和服务人员的多少有一定关系,并试图建立一个回归模型,通过营业面积和服务人员的多少来预测营业额。为此,收集到10家分店的营业额(万元)、营业面积(平方米)和服务人员数(人)的数据。经回归得到下面的有关结果(a=)。 (2)写出多元线性回归方程。 (3)分析回归方程的拟合优度。 (4)对回归模型的线性关系进行显著性检验。

答案: (1)自变量是营业面积和销售人员数,因变量是营业额。 (2)多元线性回归方程为:。 (3)判定系数,表明在营业额的总变差中,有%可由营业额与营业面积和服务人员数 之间的线性关系来解释,说明回归方程的拟合程度较高。估计标准误差,表示用营业面积和服务人员数来预测营业额时,平均的预测误差为万元。 (4)从方差分析表可以看出,,营业额与营业面积和服务人员 数之间的线性模型是显著的。 知识点:多元线性回归 难易度:2 2. 机抽取的15家超市,对它们销售的同类产品集到销售价格、购进价格和销售费用的有关数据(单位:元)。设销售价格为y、购进价格为、销售费用为,经回归得到下面的有关结果(a=): df SS MS F Significance F — 2 回归 残差12& 总计14 P-value Coefficients标准误差~ t Stat Intercept X Variable 1! X Variable 2 (2)计算判定系数,并解释其实际意义。 (3)计算估计标准误差,并解释其意义。 (4)根据上述结果,你认为用购进价格和销售费用来预测销售价格是否都有用请说明理由。 答案: (1)多元线性回归方程为:。偏回归系数表示:在销售费用不变的条件下,购进价格每增加1元,销售价格平均增加元;偏回归系数表示:在购进价格不变的条件下,销售费用每增加1元,销售价格平均增加元。 (2)判定系数,表明在销售价格总变差中,有%可由销售价格与购进价格和销售费用之间的线性关系来解释,说明回归方程的拟合程度一般。

(完整版)第二章(简单线性回归模型)2-2答案

2.2 简单线性回归模型参数的估计 一、判断题 1.使用普通最小二乘法估计模型时,所选择的回归线使得所有观察值的残差和达到最小。(F) 2.随机扰动项和残差项是一回事。(F ) 3.在任何情况下OLS 估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。(F ) 4.满足基本假设条件下,随机误差项i μ服从正态分布,但被解释变量Y 不一定服从正态分 布。 ( F ) 5.如果观测值i X 近似相等,也不会影响回归系数的估计量。 ( F ) 二、单项选择题 1.设样本回归模型为i 01i i ??Y =X +e ββ+,则普通最小二乘法确定的i ?β的公式中,错误的是( D )。 A . ()() () i i 1 2 i X X Y -Y ?X X β--∑∑= B .() i i i i 12 2i i n X Y -X Y ? n X -X β∑∑∑∑∑= C .i i 122i X Y -nXY ?X -nX β∑∑= D .i i i i 12x n X Y -X Y ?βσ∑∑∑= 2.以Y 表示实际观测值,?Y 表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使( D )。 A .i i ?Y Y 0∑(-)= B .2 i i ?Y Y 0∑ (-)= C .i i ?Y Y ∑(-)=最小 D .2 i i ?Y Y ∑ (-)=最小 3.设Y 表示实际观测值,?Y 表示OLS 估计回归值,则下列哪项成立( D )。 A .?Y Y = B .?Y Y = C .?Y Y = D .?Y Y = 4.用OLS 估计经典线性模型i 01i i Y X u ββ+=+,则样本回归直线通过点( D )。 A .X Y (,) B . ?X Y (,) C .?X Y (,) D .X Y (,) 5.以Y 表示实际观测值,?Y 表示OLS 估计回归值,则用OLS 得到的样本回归直线i 01i ???Y X ββ+=满足( A )。 A .i i ?Y Y 0∑(-)= B .2 i i Y Y 0∑ (-)= C . 2 i i ?Y Y 0∑ (-)= D .2i i ?Y Y 0∑ (-)= 6.按经典假设,线性回归模型中的解释变量应是非随机变量,且( A )。 i u i e

经典线性回归模型

2 经典线性回归模型 §2.1 概念与记号 1.线性回归模型是用来描述一个特定变量y 与其它一些变量x 1,…,x p 之间的关系。 2. 称特定变量y 为因变量 (dependent variable )、 被解释变量 (explained variable )、 响应变量(response variable )、被预测变量(predicted variable )、回归子 (regressand )。 3.称与特定变量相关的其它一些变量x 1,…,x p 为自变量(independent variable )、 解释变量(explanatory variable )、控制变量(control variable )、预测变量 (predictor variable )、回归量(regressor )、协变量(covariate )。 4.假定我们观测到上述这些变量的n 组值:( ) ip i i x x y , , , 1 L (i=1,…,n)。称 这n 组值为样本(sample )或数据(data )。 §2.2 经典线性回归模型的假定 假定 2.1(线性性(linearity)) i ip p i i x x y e b b b + + + + = L 1 1 0 (i=1,…,n)。 (2.1) 称方程(2.1)为因变量y 对自变量x 1,…,x p 的线性回归方程(linear regression equation ),其中 ( ) p , k k , , 1 0 L = b 是待估的未知参数(unknown parameters ), ( ) n i i , , 1 L = e 是满足一定限制条件的无法观测的误差项(unobserved error term ) 。称自 变量的函数 ip p i x x b b b + + + L 1 1 0 为回归函数(regression function )或简称为回归 (regression )。称 0 b 为回归的截距(ntercept),称 ( ) p k k , , 1 L = b 为自变量的回归系数 (regression coefficients ) 。某个自变量的回归系数表示在其它条件保持不变的情况下,

一元线性回归模型案例分析

一元线性回归模型案例分析 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展,人民生活水平不断提高,居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时,还应看到全国各地区经济发展速度不同,居民消费水平也有明显差异。例如,2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元,最高的上海市达人均10464元,上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费,由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异,并不是城市居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入,其他因素虽然对居民消费也有影响,但有的不易取得数据,如“居民财产”和“购物环境”;有的与居民收入可能高度相关,如“就业状况”、“居民财产”;还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大,如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型,即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应,选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

第二章(简单线性回归模型)2-2答案教学文稿

第二章(简单线性回归模型)2-2答案

2.2 简单线性回归模型参数的估计 一、判断题 1.使用普通最小二乘法估计模型时,所选择的回归线使得所有观察值的残差和达到最小。(F) 2.随机扰动项i u 和残差项i e 是一回事。(F ) 3.在任何情况下OLS 估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。(F ) 4.满足基本假设条件下,随机误差项i μ服从正态分布,但被解释变量Y 不一定服从正态分 布。 ( F ) 5.如果观测值i X 近似相等,也不会影响回归系数的估计量。 ( F ) 二、单项选择题 1.设样本回归模型为i 01i i ??Y =X +e ββ+,则普通最小二乘法确定的i ?β的公式中,错误的是( D )。 A . ()() () i i 1 2 i X X Y -Y ?X X β--∑∑= B . () i i i i 1 2 2i i n X Y -X Y ?n X -X β ∑∑∑∑∑= C .i i 122i X Y -nXY ?X -nX β∑∑= D .i i i i 12 x n X Y -X Y ?βσ∑∑∑= 2.以Y 表示实际观测值,?Y 表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使( D )。 A .i i ?Y Y 0∑(-)= B .2 i i ?Y Y 0∑ (-)= C .i i ?Y Y ∑(-)=最小 D .2 i i ?Y Y ∑ (-)=最小 3.设Y 表示实际观测值,?Y 表示OLS 估计回归值,则下列哪项成立( D )。 A .?Y Y = B .?Y Y = C .?Y Y = D .?Y Y = 4.用OLS 估计经典线性模型i 01i i Y X u ββ+=+,则样本回归直线通过点( D )。 A .X Y (,) B . ?X Y (,) C .?X Y (,) D .X Y (,) 5.以Y 表示实际观测值,?Y 表示OLS 估计回归值,则用OLS 得到的样本回归直线

多元线性回归模型案例分析

多元线性回归模型案例分析 ——中国人口自然增长分析一·研究目的要求 中国从1971年开始全面开展了计划生育,使中国总和生育率很快从1970年的降到1980年,接近世代更替水平。此后,人口自然增长率(即人口的生育率)很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系,与经济生活息息相关,为了研究此后影响中国人口自然增长的主要原因,分析全国人口增长规律,与猜测中国未来的增长趋势,需要建立计量经济学模型。 影响中国人口自然增长率的因素有很多,但据分析主要因素可能有:(1)从宏观经济上看,经济整体增长是人口自然增长的基本源泉;(2)居民消费水平,它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度,由于教育年限的高低,相应会转变人的传统观念,可能会间接影响人口自然增长率(4)人口分布,非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。 二·模型设定 为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌,选择人口增长率作为被解释变量,以反映中国人口的增长;选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表;选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。 从《中国统计年鉴》收集到以下数据(见表1): 表1 中国人口增长率及相关数据

, 设定的线性回归模型为: 1222334t t t t t Y X X X u ββββ=++++ 三、估计参数 利用EViews 估计模型的参数,方法是: 1、建立工作文件:启动EViews ,点击File\New\Workfile ,在对 话框“Workfile Range ”。在“Workfile frequency ”中选择“Annual ” (年 年份 @ 人口自然增长率 (%。) 国民总收入 (亿元) 居民消费价格指数增长 率(CPI )% 人均GDP (元) 1988 15037 1366 1989 … 17001 18 1519 1990 18718 1644 1991 【 21826 1893 1992 26937 2311 1993 . 35260 2998 1994 48108 4044 1995 — 59811 5046 1996 70142 5846 1997 ~ 78061 6420 1998 83024 6796 1999 【 88479 7159 2000 98000 7858 2001 [ 108068 8622 2002 119096 9398 2003 : 135174 10542 2004 159587 12336 2005 、 184089 14040 2006 213132 16024

多元线性回归实例分析

SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析!(一) 多元线性回归,主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原理差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方程为: 毫无疑问,多元线性回归方程应该为: 上图中的x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止,代表有P个自变量,如果有“N组样本,那么这个多元线性回归,将会组成一个矩阵,如下图所示: 那么,多元线性回归方程矩阵形式为: 其中:代表随机误差,其中随机误差分为:可解释的误差和不可解释的误差,随机误差必须满足以下四个条件,多元线性方程才有意义(一元线性方程也一样) 1:服成正太分布,即指:随机误差必须是服成正太分别的随机变量。 2:无偏性假设,即指:期望值为0 3:同共方差性假设,即指,所有的随机误差变量方差都相等 4:独立性假设,即指:所有的随机误差变量都相互独立,可以用协方差解释。 今天跟大家一起讨论一下,SPSS---多元线性回归的具体操作过程,下面以教程教程数据为例,分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系,建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示:

点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面:

将“销售量”作为“因变量”拖入因变量框内,将“车长,车宽,耗油率,车净重等10个自变量拖入自变量框内,如上图所示,在“方法”旁边,选择“逐步”,当然,你也可以选择其它的方式,如果你选择“进入”默认的方式,在分析结果中,将会得到如下图所示的结果:(所有的自变量,都会强行进入) 如果你选择“逐步”这个方法,将会得到如下图所示的结果:(将会根据预先设定的“F统计量的概率值进行筛选,最先进入回归方程的“自变量”应该是跟“因变量”关系最为密切,贡献最大的,如下图可以看出,车的价格和车轴跟因变量关系最为密切,符合判断条件的概率值必须小于0.05,当概率值大于等于0.1时将会被剔除)

(完整版)第二章(简单线性回归模型)2-2答案

2.2简单线性回归模型参数的估计 、判断题 1. 使用普通最小二乘法估计模型时, (F ) 2. 随机扰动项u i 和残差项e i 是一回事。 (F ) 3. 在 任何情况下OLS 估计量都是待估参数的最 优线性无偏估计。 (F ) 布。 5.如果观测值X i 近似相等,也不会影响回归系数的估计量 】、单项选择题 1.设样本回归模型为 Y i =" ? X i +e i D )。 A. ?= ■ 1 X i X X i X Y i -Y ? X i Y i -nXY c. - X i 2-nX 2 2 ?以 丫表示实际观测值 ,Y?表示回归估计值, 则普通最小二乘法确定的 ?的公式中, 错误的是 ?n X i Y i - X i Y i i n X i 2- X i 2 ?_ n X i Y i - X i Y i i 1 2 x 则普通最小二乘法估计参数的准则是使 (D ) A. (丫— Y i )=o c. (Y — £ )=最小 「? 一 Y A . (X, 丫 ) 5.以丫表示实际观测值, 丫?表示OLS 估计回归值,则用 OLS 得到的样本回归直线 丫 ?一 ?) 4?满足基本假设条件下,随机误差项 i 服从正态分布,但被解释变量 Y 不一定服从正态分 所选择的回归线使得所有观察值的残差和达到最 3. 丫表示实际观测值 丫?表示OLS 估计回归值,则下列哪项成立( D A. 4.用OLS 估计经典线性模型 Y i — 0 i X i + u i ,则样本回归直线通过点( .(X, Y?)

满足(A)。 A.(Y i—丫i)一0 B . (Y i —Y)2 - 0 C.(Y—丫)2-0 D .(丫Y)-0 6.按经典假设,线性回归模型中的解释变量应是非随机变量,且(

经典线性回归模型的诊断与修正

经典线性回归模型的诊断与修正下表为最近20年我国全社会固定资产投资与GDP的统计数据:1 年份国内生产总值(亿元)GDP 全社会固定资产投资(亿元)PI 1996 71813.6 22913.5 1997 79715 24941.1 1998 85195.5 28406.2 1999 90564.4 29854.7 2000 100280.1 32917.7 2001 110863.1 37213.49 2002 121717.4 43499.91 2003 137422 55566.61 2004 161840.2 70477.43 2005 187318.9 88773.61 2006 219438.5 109998.16 2007 270232.3 137323.94 2008 319515.5 172828.4 2009 349081.4 224598.77 2010 413030.3 251683.77 2011 489300.6 311485.13 2012 540367.4 374694.74 2013 595244.4 446294.09 1数据来源于国家统计局网站年度数据

1、普通最小二乘法回归结果如下: 方程初步估计为: GDP=75906.54+1.1754PI (32.351) R2=0.9822F=1046.599 DW=0.3653 2、异方差的检验与修正 首先,用图示检验法,生成残差平方和与解释变量PI的散点图如下:

从上图可以看出,残差平方和与解释变量的散点图主要分布在图形的下半部分,有随PI的变动增大的趋势,因此,模型可能存在异方差。但是否确定存在异方差,还需作进一步的验证。 G-Q检验如下: 去除序列中间约1/4的部分后,1996-2003年的OLS估计结果如下所示:

案例分析 一元线性回归模型

案例分析报告 (2014——2015学年第一学期) 课程名称:预测与决策 专业班级:电子商务1202 学号: 2204120202 学生姓名:陈维维 2014 年 11月 案例分析(一元线性回归模型) 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用,居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲,消费需求的具体内容主要体现在消费结构上,要增加居民消费,就要从研究居民消费结构入手,只有了解居民消费结构变化的趋势和规律,掌握消费需求的热点和发展方向,才能为消费者提供良好的政策环境,引导消费者合理扩大消费,才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调,才能推动国民经济平稳、健康发展。例如,2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为11242.85元,?最低的青海省仅为人均8192.56元,最高的上海市达人均19397.89元,上海是黑龙江的2.37倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定?

我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费,由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异,并不是城镇居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支出有明显差异的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入,其他因素虽然对居民消费也有影响,但有的不易取得数据,如“居民财产”和“购物环境”;有的与居民收入可能高度相关,如“就业状况”、“居民财产”;还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大,如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型,即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。 为了与“城镇居民人均消费支出”相对应,选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 以下是2008年各地区城镇居民人均年消费支出和可支配收入表

多元线性回归模型的案例讲解

多元线性回归模型的案 例讲解 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ,鸡肉价格P 1,猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/ 千克 X/元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/ 千克 X/元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/ 千克) 1980 397 1992 911 1981 413 1993 931 1982 439 1994 1021 1983 459 1995 1165 1984 492 1996 1349 1985 528 1997 1449 1986 560 1998 1575 1987 624 1999 1759 1988 666 2000 1994 1989 717 2001 2258 1990 768 2002 2478 1991 843 (1) 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型: 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ (2) 请分析,鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析,过程如下: 输出结果如下:

所以,回归方程为: 123ln 0.73150.3463ln 0.5021ln 0.1469ln 0.0872ln Y X P P P =-+-++ 由上述回归结果可以知道,鸡肉消费需求受家庭收入水平和鸡肉价格的影响,而牛肉价格和猪肉价格对鸡肉消费需求的影响并不显着。 验证猪肉价格和鸡肉价格是否有影响,可以通过赤池准则(AIC )和施瓦茨准则(SC )。若AIC 值或SC 值增加了,就应该去掉该解释变量。 去掉猪肉价格P 2与牛肉价格P 3重新进行回归分析,结果如下: Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C LOG(X) LOG(P1) R-squared ????Mean dependent var Adjusted R-squared ????. dependent var . of regression ????Akaike info criterion Sum squared resid ????Schwarz criterion Log likelihood ????F-statistic Durbin-Watson stat ????Prob(F-statistic)

实验(二)多变量线性回归模型Microsoft Word 文档

实验(二)多变量回归模型及面板数据初步处理 【实验目的】 掌握多变量线性回归模型的参数估计及相关内容 【实验内容】 建立多变量线性回归模型,回归参数估计,散点图,残差图等。建立面板数据库并处理数据。 【实验步骤】 实验步骤一:如何在数据表删除某一列数据,或在两列数据中插入一列数据, 在数据表删除某一列数据的操作:双击数据组标示→打开数据组表→编辑一组数据→点击鼠标右键→拉出一菜单→点击Remove Series。 在两列数据中插入一列数据:双击数据组标示→打开数据组表→编辑一组数据→点击鼠标右键→拉出一菜单→点击Insert Series。 实验步骤二:建立面板数据库并处理数据。 向EViews6.0中输入截面数据名称的时候,应先建立一个合并数据(Pool)对象。 ★选择EViews6.0主菜单Object→New Object→Pool ★在Pool中输入 _BJ _TJ _HB _LN _SHH _JS _ZHJ _FJ _SHD _GD _HN ★在Pool窗口点击name,保存。 ★在Pool窗口点击sheet,打开一个窗口,输入GDP?,RENKOU?,GSH?,GZH?。就得到一个东部地区GDP,RENKOU,GSH,GZH的Poolsheet(面板数据表)。 ★在Pool窗口点击define,回到Pool的标示窗口;点击Pool的标示窗口sheet,打开一个窗口,输入GDP?,RENKOU?,GSH?,GZH?。得到GDP,RENKOU,GSH,GZH的Poolsheet (面板数据表)。 ★Pool序列的序列名使用的是基本名和“?”占位符。例如,GDP?代表: GDP_BJ——北京GDP GDP_TJ——天津GDP GDP_HB——河北GDP GDP_LN——辽宁GDP

第二章(简单线性回归模型)2-5答案(可编辑修改word版)

一、判断题 2.5 回归模型预测 1. Y ?f 是对个别值Y f 的点估计。(F ) 2.预测区间的宽窄只与样本容量 n 有关。(F ) 3. Y ?f 对个别值Y f 的预测只受随机扰动项的影响。(F ) 4.一般情况下,平均值的预测区间比个别值的预测区间宽。(F ) 5.用回归模型进行预测时,预测普通情况和极端情况的精度是一样的。(F ) 二、单项选择题 1. 某一特定的 X 水平上,总体 Y 分布的离散度越大,即 2 越大,则( A )。 A. 预测区间越宽,精度越低 B .预测区间越宽,预测误差越小 C 预测区间越窄,精度越高 D .预测区间越窄,预测误差越大 2. 在缩小参数估计量的置信区间时,我们通常不采用下面的那一项措施(D )。 A. 增大样本容量 n B. 预测普通情形而非极端情形 C.提高模型的拟合优度 D.提高样本观测值的分散度 三、多项选择题 1. 计量经济预测的条件是(ABC ) A. 模型设定的关系式不变 B .所估计的参数不变 C.解释变量在预测期的取值已作出预测 D .没有对解释变量在预测期的取值进行过预测 E .无条件 2. 对被解释变量的预测可以分为(ABC ) A. 被解释变量平均值的点预测 B.被解释变量平均值的区间预测 C.被解释变量的个别值预测 D.解释变量预测期取值的预测 四、简答题 1. 为什么要对被解释变量的平均值以及个别值进行区间预测? 答:由于抽样波动的存在,用样本估计出的被解释变量的平均值Y ?f 与总体真实平均值 E (Y f X f 之间存在误差,并不总是相等。而用Y ?f 对个别值Y f 进行预测时,除了上述 提到的误差,还受随机扰动项的影响,使得总体真实平均值 E (Y f X f 并不等于个别值 Y f 。 一般而言,个别值的预测区间比平均值的预测区间更宽。 2. 分别写出 E ( Y f X f 和Y f 的置信度为1 -的预测区间。 ? 1 (X - X )2 ? ? 1 (X - X )2 ? 答: E ( Y X : Y ? ± t ? + f ? ; Y : Y ? ± t ? 1 + + f ? 。 f f f n ? 2 x 2 ? i ? f f n ? 2 x 2 ? i ? ∑ ∑

多元线性回归实例分析报告

SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析!(一) 多元线性回归,主要就是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原理差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方程 为: 毫无疑问,多元线性回归方程应该 为: 上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止,代表有P个自变量,如果有“N组样本,那么这个多元线性回归,将会组成一个矩阵,如下图所示: 那么,多元线性回归方程矩阵形式为: 其中:代表随机误差, 其中随机误差分为:可解释的误差与不可解释的误差,随机误差必须满足以下四个条件,多元线性方程才有意义(一元线性方程也一样) 1:服成正太分布,即指:随机误差必须就是服成正太分别的随机变量。 2:无偏性假设,即指:期望值为0 3:同共方差性假设,即指,所有的随机误差变量方差都相等 4:独立性假设,即指:所有的随机误差变量都相互独立,可以用协方差解释。 今天跟大家一起讨论一下,SPSS---多元线性回归的具体操作过程,下面以教程教程数据为例,分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系,建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示:

点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面:

将“销售量”作为“因变量”拖入因变量框内, 将“车长,车宽,耗油率,车净重等10个自变量拖入自变量框内,如上图所示,在“方法”旁边,选择“逐步”,当然,您也可以选择其它的方式,如果您选择“进入”默认的方式,在分析结果中,将会得到如下图所示的结果:(所有的自变量,都会强行进入) 如果您选择“逐步”这个方法,将会得到如下图所示的结果:(将会根据预先设定的“F统计量的概率值进行筛选,最先进入回归方程的“自变量”应该就是跟“因变量”关系最为密切,

多元线性回归模型案例

我国农民收入影响因素的回归分析 本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。?农民收入水平的度量常采用人均纯收入指标。影响农民收入增长的因素是多方面的,既有结构性矛盾因素,又有体制性障碍因素。但可以归纳为以下几个方面:一是农产品收购价格水平。二是农业剩余劳动力转移水平。三是城市化、工业化水平。四是农业产业结构状况。五是农业投入水平。考虑到复杂性和可行性,所以对农业投入与农民收入,本文暂不作讨论。因此,以全国为例,把农民收入与各影响因素关系进行线性回归分析,并建立数学模型。 一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集 根据以上分析,我们在影响农民收入因素中引入7个解释变量。即:2x -财政用于农业的支出的比重,3x -第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,4x -非农村人口比重,5x -乡村从业人员占农村人口的比重,6x -农业总产值占农林牧总产值的比重,7x -农作物播种面积,8x —农村用电量。

资料来源《中国统计年鉴2006》。 (二)、计量经济学模型建立 我们设定模型为下面所示的形式: 利用Eviews 软件进行最小二乘估计,估计结果如下表所示: DependentVariable:Y Method:LeastSquares Sample: Includedobservations:19 Variable Coefficient t-Statistic Prob. C X1 X3 X4 X5 X6 X7 X8 R-squared Meandependentvar AdjustedR-squared 表1最小二乘估计结果 回归分析报告为: () ()()()()()()()()()()()()()()() 2345678 2? -1102.373-6.6354X +18.2294X +2.4300X -16.2374X -2.1552X +0.0100X +0.0634X 375.83 3.7813 2.066618.37034 5.8941 2.77080.002330.02128 -2.933 1.7558.820900.20316 2.7550.778 4.27881 2.97930.99582i Y SE t R ===---=230.99316519 1.99327374.66 R Df DW F ====二、计量经济学检验 (一)、多重共线性的检验及修正 ①、检验多重共线性 (a)、直观法 从“表1最小二乘估计结果”中可以看出,虽然模型的整体拟合的很好,但是x4x6

(完整版)第二章(简单线性回归模型)2-4答案

2.4 回归系数的区间估计和假设检验 一、判断题 1.如果零假设H 0:B 2=0,在显著性水平5%下不被拒绝,则认为B 2一定是0。 (F ) 2.k β的置信度为()α-1的置信区间指真实参数落入该区间的概率是()α-1。(F) 3.假设检验为单侧检验还是双侧检验本质上取决于备择假设的形式。(F ) 4.回归系数的显著性检验是用来检验解释变量对被解释变量有无显著解释能力的检验。(T ) 二、单项选择题 1.对回归模型i i 10i u X Y ++=ββ进行检验时,通常假定i u 服从( C )。 A .() 2 i 0N σ, B .()2n t - C .( )2 0N σ , D .()n t 2.用一组有30个观测值的样本估计模型i i 10i u X Y ++=ββ,在0.05的显著性水平下对1β的显著性作检验,则1β显著地不等于零的条件是其统计量大于( D )。 A .()30t 050. B .()30t 0250.) C .()28t 050. D .()28t 0250. 3.回归模型i i i u X Y ++=10ββ中,关于检验010=β:H 所用的统计量)?(?1 11βββVar -,下 列说法正确的是( D )。 A .服从)(22-n χ B .服从)(1-n t C .服从) (12-n χ D .服从)(2-n t 4.用一组有30个观测值的样本估计模型后,在0.05的显著性水平上对的显著性作检验,则显著地不等于零的条件是其统计量大于等于( C ) A. B. C. D. 三、简答题 1.当α给定后,回归系数2β的置信区间是什么样的? 答:总体方差2 σ已知时,置信区间为??? ? ??? ? +-∑∑2i 2 2i 2x z x z σ βσ β?,?;总体方差2σ未知则使用2 n e 2 i 2 -=∑σ ?估计2 σ:①样本容量充分大时,统计量仍服从正态,则置信区间为 t t 01122t t t t y b b x b x u =+++1b t 1b t )30(05.0t )28(025.0t )27(025.0t )28,1(025.0F

SPSS线性回归分析案例

回归分析 实验内容:基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归分析 【研究目的】 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。影响各地区居民消费支出的因素很多,例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的经济模型去研究。 【模型设定】 : 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异,现选用城镇居民消费进行比较。模型中被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。从理论和经验分析,影响居民消费水平的最主要因素是居民的可支配收入,故可以选用“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X,选取2010年截面数据。 1、实验数据 表1: —

2010年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

| 数据来源:《中国统计年鉴》2010年 2、实验过程 作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图,如图1:

表2 模型汇总b — 模型 R R方调整R方标准估计的误差 - 1 .965a.932.930 ~ a.预测变量:(常量),可支配收入X(元)。 b.因变量:消费性支出Y(元) 表3 相关性 、 消费性支出Y (元) 可支配收入X(元) Pearson相关 性消费性支出Y(元)& .965 ! 从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系,所以建立如下线性模型:Y=a+bX

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