B
1
(常量)
广告费支出(万元)
a. 因变量: 销售额(万元)
标准误
4.807 0.463
Beta
6.116
0.831
3.339
0.002 0.021
29.399 1.547
(2)回归直线的F检验:
ANOVA(b) 模型 1
回归 残差 合计
a. 预测变量:(常量), 广告费支出(万元)。 b. 因变量: 销售额(万元)
平方和 691.723 310.277 1,002.000
df
1 5 6
均方 691.723 62.055
F 11.147
显著性 .021(a)
显著。回归系数的t检验:
系数(a)
非标准化系数
模型 1
(常量)
广告费支出(万元)
a. 因变量: 销售额(万元)
标准化系数
Beta
t 6.116
0.831
3.339
显著性
0.002 0.021
B 29.399 1.547
标准误
4.807 0.463
显著。
(3)未标准化残差图:
10.000005.00000Unstandardized Residual0.00000-5.00000-10.00000-15.0000005101520广告费支出(万元)__
标准化残差图:
1.00000Standardized Residual0.00000-1.00000-2.0000005101520广告费支出(万元)学生氏标准化残差图:
2.000001.00000Studentized Residual0.00000-1.00000-2.0000005101520广告费支出(万元)看到残差不全相等。 (4)应考虑其他模型。可考虑对数曲线模型:y=b0+b1ln(x)=22.471+11.576ln(x)。
13.1
下表是1981年—1999年国家财政用于农业的。。。、、
(1)时间序列图如下:
从时间序列图可以看出,国家财政用于农业的支出额大体上呈指数上升趋势。(2)年平均增长率为:
(3) 。
13.2
下表是1981年—2000年我国油彩油菜籽、、。。。
(1)时间序列图如下:
(2)2001年的预测值为:
(3)2001年a=0.3时的预测值为:
a=0.5时的预测值为:
比较误差平方可知,a=0.5更合适。 13.3
下表是一家旅馆过去18个月的营业额数据。。。、、(1)第19个月的3期移动平均预测值为:
(2)a=0.3时的预测值:
,误差均方=87514.7。a=0.4时的预测值:
,误差均方=62992.5.。
a=0.5时的预测值:
,误差均方=50236。比较各误差平方
可知,a=0.5更合适。(3)根据最小二乘法,
。估计标准误差 。
13.4
下表是1981年—2000年我国财政用于文教。。、、
(1)趋势图如下:
(2)从趋势图可以看出,我国财政用于文教、科技、卫生事业费指出额呈现指数增长趋势,因此,选择指数曲线。经线性变换后,
,
指数曲线方程为:2001年的预测值为:
;
。
。 ,
。所以,
13.5
我国1964年~1999年的纱产量数据。。、、、:
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