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计量经济学综合练习题(一元线性回归),1,在8块地上进行某农产品试验,其中7块地的产量Y(公斤/亩)和施肥量X(公斤/亩)数据资料汇总如下:,要求:汇总全部八块地的数据,并进行以下各项计算,对计算结果的经济意义和统计意义做简要的解释。1建立回归方程。2对偏回归系数进行统计检验,信度为0.05(=0.05)。3估计可决系数。并对方程的显著性进行统计检验,=0.05。,后来发现遗漏的第八块地的数据为:X8=20,Y8=400。,2,4令施肥量等于50公斤/亩,对农产品试验亩产量进行预测,=0.05。5令施肥量等于30公斤/亩,对农产品试验平均亩产量进行预测,=0.01。,所需临界值在以下简表中选取:t0.025,6=2.447t0.025,7=2.365t0.025,8=2.306t0.005,6=3.707t0.005,7=3.499t0.005,8=3.355F0.05,1,7=5.59F0.05,2,7=4.74F0.05,3,7=4.35F0.05,1,6=5.99F0.05,2,6=5.14F0.05,3,6=4.76,3,小代数解法,1.,=255+20=275,=10507,=1453.88,=3050+400=3450,同理,4,=1337300,=9487.5,=114230,=3636.25,5,所求样本回归方程为,2,=0.2122,提出假设:H0:b=0H1:b0,6,检验统计量的样本值为:,=11.7839,当=0.05时,临界值为,经济意义:在95的置信概率下,施肥量对粮食亩产量的影响显著。,7,3,统计意义:在Y的总变差中,有95.86%可以由X做出解释。回归方程对于样本观测点拟合良好。经济意义:在亩产量的总变差中,有95.86%可以由施肥量做出解释。,(1)计算可决系数,(2)检验方程的显著性,提出假设:H0:b=0;H1:b0,计算检验统计量:,8,当=0.05时,临界值为,统计意义:在95的置信概率下,被解释变量Y与解释变量X之间的线性关系显著成立。,经济意义:在95的置信概率下,粮食亩产量Y与施肥量X之间的线性关系显著成立。,9,4,当X0=50时,,当=0.05时,临界值为,所以,总体单值Y0的置信概率为95%的预测区间为,10,统计意义:当X0=50时,区间447.81,492.847将以95的置信概率包含总体真值Y0。经济意义:当施肥量为50公斤/亩时,粮食亩产量将以95的置信概率包含在447.81到492.847公斤之间。,5,当X0=30时,,11,当=0.01时,临界值为,所以,总体均值E(Y0)的置信概率为99%的预测区间为,12,统计意义:当X0=30时,区间409.16,431.466将以99的置信概率包含总体均值E(Y0)。,经济意义:当施肥量为30公斤/亩时,粮食平均亩产量将以99的置信概率包含在409.16到431.466公斤之间。,13,矩阵解法,1.,=255+20=275,=10507,=1453.88,=3050+400=3450,同理,14,=1337300,=9487.5,=114230,=3636.25,15,所求样本回归方程为,16,2,提出假设:H0:b=0H1:b0,=1497300-1496907=392.967,17,=0.2122,计算检验统计量:,=11.7839,当=0.05时,临界值为,18,经济意义:在95的置信概率下,施肥量对粮食亩产量的影响显著。,3.,(1)计算可决系数,=0.9586,统计意义:在Y的总变差中,有95.86%可以由X做出解释。回归方程对于样本观测点拟合良好。,经济意义:在亩产量的总变差中,有95.86%可以由施肥量做出解释。,(2)检验方程的显著性,提出假设:H0:b=0H1:b0,19,计算检验统计量:,当=0.05时,临界值为,统计意义:在95的置信概率下,被解释变量Y与解释变量X之间的线性关系显著成立。,经济意义:在95的置信概率下,粮食亩产量Y与施肥量X之间的线性关系显著成立。,20,4,9.202,当=0.05时,临界值,所以,总体单值Y0的置信概率为95%的预测区间为,21,统计意义:当X0=50时,区间447.81,492.847将以95的置信概率包含总体真值Y0。,经济意义:当施肥量为50公斤/亩时,粮食亩产量将以95的置信概率包含在447.81到492.847公斤之间。,5,=3.008,22,当=0.01时,临界值为,所以,总体均值E(Y0)的置信概率为99%的预测区间为,统计意义:当X0=30时
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