表 4-18 是某种商品的雭求量 Y 价格[tex=1.214x1.214]aPEXl5NwbsoRJ+ZYVndSJQ==[/tex] 以及消费者收入[tex=1.214x1.214]SQWwo8FHSU71fR9D9DebOA==[/tex] 的统计 资料。如何解决或减轻多重共线性的影响, 并给出这一问题的回归方程。[br][/br][img=816x167]17b0f0850b436e3.png[/img]
举一反三
- 表 4-18 是某种商品的雭求量 Y 价格[tex=1.214x1.214]aPEXl5NwbsoRJ+ZYVndSJQ==[/tex] 以及消费者收入[tex=1.214x1.214]SQWwo8FHSU71fR9D9DebOA==[/tex] 的统计 资料。检验[tex=1.214x1.214]aPEXl5NwbsoRJ+ZYVndSJQ==[/tex]和 [tex=1.214x1.214]SQWwo8FHSU71fR9D9DebOA==[/tex]是否存在严重的多重共线性? [img=816x167]17b0f0850b436e3.png[/img]
- 表4-4是某种商品的需求量Y,价格[tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex]以及消费者收入[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]的统计资料。[img=622x135]17b115b986d1a78.png[/img] 如何解决或减轻多重共线性的影响，并给出这一问题的回归方程。
- 表3 3给出Y关于X，X的线性回归结果。[img=597x133]17b00b1eab2e326.png[/img] 求拟合优度[tex=1.214x1.214]P3LPDgc2Q7c/wCL66Px9nA==[/tex]及调整的拟合优度[tex=1.214x1.214]pIdgZWBugoI7kaKkhUVTug==[/tex]。
- 设配对设计资料的变量值为 [tex=1.214x1.214]aPEXl5NwbsoRJ+ZYVndSJQ==[/tex] 与[tex=1.214x1.214]SQWwo8FHSU71fR9D9DebOA==[/tex] , 则配对资料的秩和检验 ( ). 未知类型：{'options': ['把 [tex=1.214x1.214]aPEXl5NwbsoRJ+ZYVndSJQ==[/tex] 与[tex=1.214x1.214]SQWwo8FHSU71fR9D9DebOA==[/tex] 的差数绝对值从小到大编秩', '把\xa0[tex=1.214x1.214]aPEXl5NwbsoRJ+ZYVndSJQ==[/tex]\xa0与[tex=1.214x1.214]SQWwo8FHSU71fR9D9DebOA==[/tex]\xa0 综合从小到大编秩[br][/br]', '把\xa0[tex=1.214x1.214]aPEXl5NwbsoRJ+ZYVndSJQ==[/tex]\xa0与[tex=1.214x1.214]SQWwo8FHSU71fR9D9DebOA==[/tex]\xa0综合按绝对值从小到大编秩[br][/br]', '把\xa0[tex=1.214x1.214]aPEXl5NwbsoRJ+ZYVndSJQ==[/tex]\xa0与[tex=1.214x1.214]SQWwo8FHSU71fR9D9DebOA==[/tex]\xa0 的差数从小到大编秩[br][/br]', '把\xa0[tex=1.214x1.214]aPEXl5NwbsoRJ+ZYVndSJQ==[/tex]\xa0与[tex=1.214x1.214]SQWwo8FHSU71fR9D9DebOA==[/tex]\xa0分别按绝对值从小到大编秩[br][/br]'], 'type': 102}
- 表3 3给出Y关于X，X的线性回归结果。[img=597x133]17b00b1eab2e326.png[/img] 根据以上信息，你能否确定[tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex]和[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]各自对Y的影响?