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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:n>>p。如果n<=p对模型的参数估计会带来很严重的影响。因为:在多元线性回归模型中,有p+1个待估参数β,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。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ε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α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P95~P96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
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