《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第9章)_第1页
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课后练习答案提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。步骤：图形旧对话框散点图简单散点图定义将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将点击子组拟合线选择线性应用。具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。与此同时，相关分析只研究变量之间相关一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。的的）线性回归方程能够较好地反映被解释变量和解释变量之间的统计关系的前提是被解释变量和解释变量之间确实存在显著的线性关系。回归方程的显著性检验正是要检验被解释变量和解释变量之间的线性关系是否显著，用5、先收集到若干年粮食总产量以及播种面积、使用化肥量、农业劳动人数等数据，请利用方法：采用“前进“回归策略。步骤：分析回归线性将粮食总产量导入因变量、其余变量导入自变量方法项选“前入顷数性年份,总播种面积(万公顷)。（排除农业劳动者人数(百万人)和粮食播种面积(万公顷)对粮食总产量的影响）剔除农业劳动者人数(百万人)和粮食播种面积(万公顷)后：性年量：粮食总产量价格（x1）、各地区的年人均收入(x2)、广告费用(x3)之间数据。进行多元线性回归分析所得的部分分析结果如下：FBX1X2X3t1）将第一张表中的所缺数值补齐。2）写出销售量与销售价格、年人均收入、广告费用的多元线性回归方程，并解释各回归5）计算判定系数，并解释它的实际意义。6）计算回归方程的估计标准误差，并解释它的实际意义。计（3）回归方程显著性检验：整体线性关系显著（4）回归系数显著性检验：各个回归系数检验均显著7、对参加SAT考试的同学成绩进行随机调查，获得他们阅读考试和数学考试的成绩以及性别数据。通常阅读能力和数学能力具有一定的线性相关性，请在排除性别差异的条件下，分析阅读成绩对数学成绩的线性影响是否显著。方法：采用进入回归策略。:::::数标因概率P值小于显著性水平（0.05所以表明在控制了性别之后，阅读成绩对数学成绩有食总产量进行外推预测，并对平均预测误差进行估计。采用二次曲线步骤：图形旧对话框拆线图简单个案值定义将粮食总产量导再双击上图“元素”菜单添加标记应用接下来：分析回归曲线估计粮食总产量导入因变量、年份导入变量，点击年份在模型中选择二次项、立方、幂点

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