应用回归分析第3章课后习题参考答案.doc_第1页
应用回归分析第3章课后习题参考答案.doc_第2页
应用回归分析第3章课后习题参考答案.doc_第3页
应用回归分析第3章课后习题参考答案.doc_第4页
免费预览已结束，剩余1页可下载查看

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

此文档收集于网络，仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除第3章 多元线性回归思考与练习参考答案3.1 见教材P64-653.2 讨论样本容量n与自变量个数p的关系，它们对模型的参数估计有何影响？答：在多元线性回归模型中，样本容量n与自变量个数p的关系是：np。如果n=p对模型的参数估计会带来很严重的影响。因为：1. 在多元线性回归模型中，有p+1个待估参数，所以样本容量的个数应该大于解释变量的个数，否则参数无法估计。2. 解释变量X是确定性变量，要求，表明设计矩阵X中的自变量列之间不相关，即矩阵X是一个满秩矩阵。若，则解释变量之间线性相关，是奇异阵，则的估计不稳定。3.3证明 随机误差项的方差s2的无偏估计。证明:3.4 一个回归方程的复相关系数R=0.99，样本决定系数=0.9801，我们能断定这个回归方程就很理想吗？答：不能。复相关系数R与样本决定系数都是用来表示回归方程对原始数据拟合程度的好坏。样本决定系数取值在【0,1】区间内，一般来说，越接近1，即取值越大，说明回归拟合的效果越好。但由于的大小与样本容量n和自变量个数p有关，当n与p的值接近时，容易接近1，说明中隐含着一些虚假成分。而当样本容量n较小，自变量个数p较大时，尽管很大，但参数估计效果很不稳定。所以该题中不能仅仅因为很大而断定回归方程很理想。3.5 如何正确理解回归方程显著性检验拒绝，接受？答：一般来说，当接受假设时，认为在给定的显著性水平之下，自变量,对因变量y无显著性影响，则通过,去推断y就无多大意义。此时，一方面可能该问题本应该用非线性模型描述，我们误用线性模型描述了，使得自变量对因变量无显著影响；另一方面可能是在考虑自变量时，由于认识上的局限性把一些影响因变量y的自变量漏掉了，这就从两个方面提醒我们去重新考虑建模问题。当拒绝时，也不能过于相信该检验，认为该模型已经很完美。其实当拒绝H时，我们只能认为该回归模型在一定程度上说明了自变量,与因变量y的线性关系。因为这时仍不能排除我们漏掉了一些重要自变量。此检验只能用于辅助性的，事后验证性的目的。（详细内容可参考课本P95P96评注。）3.6 数据中心化和标准化在回归分析中的意义是什么？答：原始数据由于自变量的单位往往不同，会给分析带来一定的困难；又由于设计的数据量较大，可能会以为舍入误差而使得计算结果并不理想。中心化和标准化回归系数有利于消除由于量纲不同、数量级不同带来的影响，避免不必要的误差。3.7 验证证明：多元线性回归方程模型的一般形式为：其经验回归方程式为，又，故，中心化后，则有，左右同时除以，令，样本数据标准化的公式为，则上式可以记为则有
人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课设设计

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论