应用回归分析第8

应用回归分析第8Tag内容描述：<p>1、Applied Regression Analysis Lecture Notes Xu Ke School of Statistics and Management Shanghai University of Finance and Economics xuke August 10 2011 Homework HWDueProblems R notes Matrices and Vectors。</p><p>2、1 应用回归分析2006 2007学年第一学期 陈建丽Email chenjl78 Tel 13770508712 2 教材和参考书 何晓群 应用回归分析 北京 中国人民大学出版社 2001周纪芗 回归分析 上海 华东师范大学出版社 1993方开泰 金辉 陈庆云编。</p><p>3、第8章 非线性回归 思考与练习参考答案 8.1 在非线性回归线性化时，对因变量作变换应注意什么问题？ 答：在对非线性回归模型线性化时，对因变量作变换时不仅要注意回归函数的形式， 还要注意误差项的形式。如： (1)。</p><p>4、第8章 非线性回归 思考与练习参考答案 8 1 在非线性回归线性化时 对因变量作变换应注意什么问题 答 在对非线性回归模型线性化时 对因变量作变换时不仅要注意回归函数的形式 还要注意误差项的形式 如 1 乘性误差项 模型形式为 2 加性误差项 模型形式为 对乘法误差项模型 1 可通过两边取对数转化成线性模型 2 不能线性化 一般总是假定非线性模型误差项的形式就是能够使回归模型线性化的形式 为了方便。</p><p>5、2.3由得2.4在的正态分布假定下，的最小二乘估计与最大似然估计等价，求对数似然函数的极大值等价于对求极小值，至此与最小二乘估计原理完全相同2.52.62.72.8（1）（2）2.92.102.11如果一个线性回归方程通过F检验，只能说明x与y之间的线性关系是显著的，不能说明数据拟合得很好，决定系数r2是一个回归直线与样本观测值拟合优度的相对指标。2.12如果自变量观测值都乘以2，回归参数的最小二乘估计不变，变为原来的；如果自变量观测值都加上2，回归参数的最小二乘估计，都扩大两倍；2.13不成立，相关系数与样本量n有关，当n较小时，相关系数的。</p><p>6、应用回归分析试题 一 1 对于一元线性回归 下列说法错误的是 A 的最小二乘估计 都是无偏估计 B 的最小二乘估计 对 是线性的 C 的最小二乘估计 之间是相关的 D 若误差服从正态分布 的最小二乘估计和极大似然估计是不。</p><p>7、应用回归分析 考查论文 题目 姓名 班级 学号 教 师 评 语 论 文 成 绩 任课教师签名 关于影响GDP的回归分析 摘要 GDP是体现国民经济增长状况和人民群众客观生活质量的重要指标 为了研究影响GDP的潜在因素 通过收集到的样本数据运用课本学过的回归分析知识 建立与GDP有影响的自变量与因变量间的多元线性回归模型 借助统计软件SPSS对样本作初等模型 同时结合统计专业知识对初等模型作。</p><p>8、第9章 非线性回归9.1 在非线性回归线性化时，对因变量作变换应注意什么问题？答：在对非线性回归模型线性化时，对因变量作变换时不仅要注意回归函数的形式， 还要注意误差项的形式。如：(1) 乘性误差项，模型形式为，(2) 加性误差项，模型形式为。对乘法误差项模型（1）可通过两边取对数转化成线性模型，（2）不能线性化。一般总是假定非线性模型误差项的形式就是能够使回归模型线性化。</p><p>9、一元线性回归 线性回归 多元线性回归 讨论如何从数据推断回归模型基本假设的合理性 回归诊断 当基本假设不成立时如何对数据进行修正 自变量选择的准则 回归变量的选择 回归分析 逐步回归分析方法 岭回归 参数估计方法的改进 主成分回归 非线性回归 可化 为线性回归的曲线回归 自变量含定性变量的情况 含有定性变量的回归 因变量是定性变量的情况 一元线性回归 1 一元线性回归模型 2 参数 0、 1的估计 3 最小二乘估计的性质 4 回归方程的显著性检验 5 残差分析 6 回归系数的区间估计 7 预测 1 一元线性回归模型 一元线性回归模型 y=0+1x+ 2。</p><p>10、楚雄师范学院 2012年 应用回归分析 期末论文 题 目 影响成品钢材需求量的回归分析 姓 名 韩 金 伟 系 院 数学系09级01班 专 业 数学与应用数学 学 号 20091021135 2012 年 6 月 23日 题目 影响成品钢材需求量的回归。</p><p>11、实验一 一元线性回归2.15 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经过10周的时间，收集了每周加班时间的数据和签发的新保单数目，x为每周签发的新保单数目，y为每周加班的工作时间（小时）。周序号12345678910x82521510705504809201350325。</p><p>12、应用回归分析课后答案 第二章 一元线性回归 2 14 解答 EXCEL结果 SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0 944911 R Square 0 892857 Adjusted R Square 0 857143 标准误差 0 597614 观测值 5 方差分析 df SS MS F Si。</p>