第3章 多元线性回归
3.11 研究货运总量y(万吨)与工业总产值x1(亿元)、农业总产值x2(亿元)、居民非商品支出x3(亿元)的关系。数据见表3-9。 (1)计算出y,x1,x2,x3的相关系数矩阵。 (2)求出y与x1,x2,x3的三元线性回归方程。 (3)对所求的方程做拟合优度检验。 (4)对回归方程做显著性检验。 (5)对每一个回归系数做显著性检验。 (6)如果有的回归系数没有通过显著性检验,将其剔除,重新建立回归方程,并做回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验。 (7)求出每一个回归系数的置信水平为95% 置信区间。 (8)求标准化回归方程。 (9)求当x01=75,x02=42,x03=3.1时的y0的预测值,给定置信水平为95%,用R软件计算精确置信区间,手工计算近似预测区间。 (10)结合回归方程对问题做一些基本分析。
rm(list=ls())
# ---- 3.11货运总量y与工业x1、农业总产值x2、非商品支出x3的关系 ----
#(1)计算出y,x1,x2,x3的相关系数矩阵。----
y=c(160,260,210,265,240,220,275,160,275,250)
编号=c(1:10)
x1=c(70,75,65,74,72,68,78,66,70,65)
x2=c(35,40,40,42,38,45,42,36,44,42)
x3=c(1,2.4,2,3,1.2,1.5,4,2,3.2,3)
data3.11 |