Multiple R R Square Adjusted R Square 标准误差 观测值 方差分析 回归分析 残差 总计 Intercept X Variable 1 0.947757 0.898243 0.885523 126.6279 10 df SS MS F Significance F 3.05923E-05 Upper 95% 1 1132339.8 1132339.8 70.61835987 8 128277.0999 16034.63748 9 1260616.9 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% 395.567 80.2611267 4.928500839 0.001151611 0.895836 0.106603063 8.403473084 3.05923E-05 210.4845404 580.6495202 0.650008865 1.141663072 由此，有r?0.9478,??395.567,???0.8958,???126.628，于是可得到如下结果： ?01（1）两个变量之间是线性正相关关系。
??395.567?0.8958x，其线性拟合图如下： （2）直线回归方程为：yY1800160014001200100080060040020000200400600800100012001400Xy = 0.8958x + 395.57
（3）估计标准误差为126.628万元。
（4）生产性固定资产为1100万元时总产值的可能值为1380.986万元。 22. 某种产品的产量与单位成本的资料如表8-10所示。
表8-10 某产品产量与单位成本资料表
产量（千件） 2 3 4 3 4
单位成本（元/件） 73 72 71 73 69
5 68 要求：
（1）计算相关系数r，并判断其相关程度。 （2）建立直线回归方程。
（3）指出产量每增加1000件时，单位成本平均下降了多少元？ 解：由Excel回归分析工具的输出表可知：
??77.37,????1.82 r?0.91,?01（1）产品的产量与单位成本之间为高度相关关系。
??77.37?1.82x （2）产品的产量与单位成本之间的直线回归方程为y??77.37?1.82x可知，产量每增加1000件时，单位成本平均下降（3）由直线回归方程y了1.82元。
23. 某企业希望确定其广告费x与销售收入y之间的关系，以制定营销计划。使用Excel回归分析工具计算得到结果如表8-11所示。
表8-11 回归分析结果表
回归统计 相关系数 判定系数 0.98283344 0.96596157 F统计量的 显著性水平 Lower95% 2.050570678 3.143523931 Upper95% 9.378000751 4.594571307 修正判定系数 0.9602885 标准误差 观测值 方差分析 1.92157756 8 回归分析 残差 总计 截距 变量X df 1 6 7 系数 SS 628.7202 22.15476 650.875 标准误差 MS 628.7202 3.69246 t统计量值 3.816441 13.04881 F 170.271359 P值 0.00879716 1.2485E-05 5.71428571 1.497281 3.86904762 0.296506 要求：
（1）写出广告费与销售收入的回归方程。
?与??置信度为95%的区间估计。 （2）给出?01
（3）指出广告费与销售收入的判定系数。 （4）指出回归标准误差。
（5）判定广告费与销售收入的线性相关程度（说明理由）。 解：由Excel回归分析工具计算出的有关结果可知：
??5.7?3.86x。 （1）广告费与销售收入的回归方程为y?与??置信度为95%的置信区间分别为(2.05,9.38),(3.14,4.59)。 （2）?01（3）广告费与销售收入的判定系数为R?0.96596157。 （4）回归标准误差为1.92157756。
（5）广告费与销售收入是高度线性相关的。因为相关系数为0.98283344，且F统计量的P值为1.248485E-05，小于0.05。
24. 完成下面的一元回归方差分析表（表8-12）。
表8-12 一元回归方差分析表
变差来源 回归 残差 总计
df 9
SS 8100
MS 7000 -
F - -
F统计量的显著性水平(Significance F)
- -
2解：结果如表8-13所示。
表8-13 一元回归方差分析表
变差来源 回归 残差 总计
df 1 8 9
SS 7000 1100 8100
MS 7000 137.5 -
F 50.9 - -
F统计量的显著性水平(Significance F)
9.85284E-05
- -
六、计算题
25. 某银行2005年部分月份的现金库存额资料如表9-7所示。
表9-7 2005年部分月份的现金库存额资料表
日 期 库存额（万元） 1月1日 500 2月1日 480 3月1日 450 4月1日 520 5月1日 550 6月1日 600 7月1日 580 要求：
（1）具体说明这个时间序列属于哪一种时间序列。
（2）分别计算该银行2005年第1季度、第2季度和上半年的平均现金库存额。 解：（1）这是相等间隔的时点序列。
a0a?a1?a2???an?1?n2 （2）a?2n第一季度的平均现金库存余额：
500520?480?450?2?480（万元） a?23第二季度的平均库存现金余额：
520580?550?600?2?566.67（万元） a?23上半年平均库存现金余额：
500580?480???550?600?2?523.33（万元） a?26480?566.67?523.33 或a?2答：该银行2005年第一季度平均现金库存余额为480万元，第二季度平均现金库存余额为566.67万元，上半年的平均现金库存余额为523.33万元。 26. 某地区2001～2005年国民生产总值数据如表9-8所示。 要求：（1）计算并填列表所缺数字。
（2）计算该地区2001～2005年间的平均国民生产总值。
（3）计算2002～2005年间国民生产总值的平均发展速度和平均增长速度。
表9-8 2001～2005年国民生产总值数据表
年 份
2001 2002 2003 2004 2005
国民生产总值（亿元） 发展速度（%） 环比 定基 环比 定基 40.9 - - - - 10.3 68.5 58 151.34 增长速度（%） 解：（1）计算结果如表9-11所示。
表9-11 2001～2005年国民生产总值数据表
年 份 国民生产总值（亿元） 环比 发展速度（%） 定基 环比 增长速度（%） 定基 - 10.3 67.48 41.81 51.34 - - 110.3 10.3 167.48 51.84 141.81 -15.33 151.34 6.72 2001 40.9 - 2002 45.11 110.3 2003 68.5 151.84 2004 58 84.67 2005 61.9 106.72 （2）平均国民生产总值为：
a??a?40.9?45.11?68.5?58?61.9?54.88（亿元）
n5（3）平均发展速度为：
x?nan461.9??1.1091?110.91% a040.9平均增长速度=平均发展速度-1=110.91%-1=10.91%。
答：该地区2001～2005年间平均每年创造国民生产总值54.88亿元，2002～2005年间国民生产总值的平均发展速度为110.91%，平均增长速度为10.91%。 27. 某公司1990～2000年的产品销售数据如表9-9所示。
表9-9 某公司1990～2000年的产品销售数据表 （单位：万元）
年份 销售额 年份 销售额 1990 80 1996 107 1991 83 1997 115 1992 87 1998 125 1993 89 1999 134 1994 95 2000 146 1995 101 要求：
（1）应用3年和5年移动平均法计算趋势值。 （2）应用最小二乘法配合直线，并计算各年的趋势值。