题目:下面数据是依据10组X和Y的观察值得到的： ∑Yi=1110，∑Xi=1680，∑XiYi=204200 假定满足所有的经典线性回归

　　题型:[主观题]

　　下面数据是依据10组X和Y的观察值得到的：∑Y_i=1110，∑X_i=1680，∑X_iY_i=204200

　　假定满足所有的经典线性回归模型的假设。求：

　　(1)β₁和β₂？

　　(2)β₁和β₂的标准差？

　　(3) R²？

　　(4)对β₁、β₂分别建立95%的置信区间？利用置信区间法，你可以接受零假设:β₂=0吗？

　　参考答案:

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　　假定满足所有的经典线性回归模型的假设。求：

　　(1)β₁和β₂？

　　(2)β₁和β₂的标准差？

　　(3) R²？

　　(4)对β₁、β₂分别建立95%的置信区间？利用置信区间法，你可以接受零假设:β₂=0吗？

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　　根据X和Y的10组观察值得到如下数据。 ∑Yi=1110；∑Xi=1680；∑XiYi=204200 =315400；=133300 假定满足CLRM的所根据X和Y的10组观察值得到如下数据。∑Y_i=1110；∑X_i=1680；∑X_iY_i=204200假定满足CLRM的所有假定，求

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　　下面数据是依据10对X和Y的观察值得到的： 假定满足所有的经典线性回归模型的假设。求：（1）β₀下面数据是依据10对X和Y的观察值得到的：假定满足所有的经典线性回归模型的假设。求：（1）β₀，β₁的估计值及其标准差；（2）可决系数R²；（3）对β₀，β₁分别建立95%的置信区间。利用置信区间法，你可以接受零假设：β₁=0吗？查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取第5题

　　下面给出依据15个观察值计算得到的数据： 其中小写字母代表了各值与其样本均值的离差。下面给出依据15个观察值计算得到的数据：

　　其中小写字母代表了各值与其样本均值的离差。

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　　考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据： 温度（℃) 20 25 30 35 40 45 50 55考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据：

　　回归分析的数据资料问题中，因变量和自变量的纵向资料或横向资料是回归分析的定量分析依据。如果观察值个数太少会使回归模型统计检验不具有显著性或预测的置信区间变宽。应尽量多搜集数据量，一般以n>60为好。同时对所搜集的数据资料要进行分析，如果数据序列含有季节变化，为了得到准确结果，在进行回归分析前必须从数据序列中消除季节因素。（)查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取第8题

　　根据某个样本数据，计算得到的S，其含义是表示（）。A.该样本中各观察值X之间的离散程度

　　B.该样本中各观察值X之间的集中趋势

　　C.来源于同一总体的各之间的离散程度

　　D.来源于同一总体的各之间的集中趋势

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　　【简答题】下面列出了30个美国NBA球员的体重（以磅计，1磅 = 0.454kg)数据. 这些数据是从美国NBA球队1990-1991赛季的花名册中抽样得到的. 225,232,232,245,235,245,270,225,240,240, 217,195,225,185,200,220,200,210,271,240, 220,230,215,252,225,220,206,185,227,236 （1）画出这些数据的频率直方图（提示：最大和最小观察值分别为271和185，区间[184.5,271.5]包含所有数据，将整个区间分为5等份，为计算方便，将区间调整为[179.5,279.5]）； （2）做出这些数据的箱线图。查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取第10题

　　下面给出了根据15个观察值计算得到的数据： =367.693； =402.760； =8.0； ∑=66042.269 ∑=84855.096； ∑=2下面给出了根据15个观察值计算得到的数据：=367.693；=402.760；=8.0；∑=66042.269∑=84855.096；∑=280.0；∑y_ix_2i=74778.346∑y_ix_3i=4250.9；∑x_2ix_3i=4796.0其中，小写字母表示了各值与其样本均值的离差。a．估计三个多元回归系数。b．估计它们的标准误。c．求R²与。d．估计B₂、B₃95%的置信区间。e．在α=5%下，检验估计的每个回归系数的统计显著性(双边检验)。f．检验在α=5%下所有的偏斜率系数都为零。给出方差分析表。

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　　考察温度对得率的影响,测得下列10组数据:求变量Y关于x的线性回归方程,σ²的无偏估计.回归考察温度对得率的影响,测得下列10组数据:求变量Y关于x的线性回归方程,σ²的无偏估计.回归方程的回归效果是否显著(a=0.05).查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取

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