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一家产品销售公司在30个地区设有销售分公司。为研究产品销售量(y)与该公司的销售价格（x1）、各地区的年人均收入(x2)、广告费用(x3)之间的关系，搜集到30个地区的有关数据。利用Excel得到下面的回归结果（）： 方差分析表 变差来源　 df SS MS F Significance F 回归 4008924.7 8.88341E-13 残差 — — 总计 297 — — — 参数估计表 　 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Intercept 7589.1025 2445.0213 3.1039 0.00457 X Variable 1 -117.8861 31.8974 -3.6958 0.00103 X Variable 2 80.6107 14.7676 5.4586 0.00001 X Variable 3 0.5012 0.1259 3.9814 0.00049 将方差分析表中的所缺数值补齐。 写出销售量与销售价格、年人均收入、广告费用的多元线性回归方程，并解释各回归系数的意义。 检验回归方程的线性关系是否显著？ 计算判定系数，并解释它的实际意义。 计算估计标准误差，并解释它的实际意义。方差分析表 变差来源　 df SS MS F Significance F 回归 4008924.7 72.80 8.88341E-13 残差 — — 总计 297 — — — 多元线性回归方程。 表示：在年人均收入和广告费用不变的情况下，销售价格表示：在销售价格和广告费用不变的情况下，年人均收入每增加一个单位，销售量平均增加80.6107个单位；表示：在年销售价格和人均收入不变的情况下，广告费用每增加一个单位，销售量平均增加0.5012个单位。 （3）由于Significance F=8.88341E-13，表明回归方程的线性关系显著，表明在销售量的总变差中，被估计的多元线性回归方程所解释的比例为89.36%，说明回归方程的拟合程度较高。 （5）。表明用销售价格、年人均收入和广告费用来预测销售量时，平均的预测误差为234.67。 一家20个出租车司机，根据每天的收入（）、行使时间（）和行驶的里程（）的有关数据进行回归，得到下面的有关结果（）： 方程的截距42.38 截距的标准差 回归平方和 回归系数9.1回归系数的标准差 残差平方和 回归系数0.46 回归系数的标准差 — ）与行使时间（）和行驶的里程（）的线性回归方程。 解释各回归系数的实际意义。 计算多重判定系数，并说明它的实际意义。 计算估计标准误差，并说明它的实际意义。 若显著性水平(＝0.05，回归方程的线性关系是否显著？（注：） （1）回归方程为：。 （2）表示：在行驶里程不变的情况下，行驶时间每增加1小时，每天的收入平均增加9.16元；表示：在行驶时间不变的情况下，行驶里程每增加1公里，每天的收入平均增加0.46元。 （3）。 表明在每天收入的总变差中，被估计的多元线性回归方程所解释的比例为85.17%，说明回归方程的拟合程度较高。 （4）。 表明用行驶时间和行驶里程来预测每天的收入时，平均的预测误差为17.50元。 （5）提出假设：：，：至少有一个不等于0。 计算检验的统计量F： 于，拒绝原假设。这意味着每天收入与行驶时间和行驶里程之间的线性关系是显著的。 一家大型商业银行在多个地区设有分行，为弄清楚不良贷款形成的原因，抽取了该银行所属的25家分行2002年的有关业务数据。试建立不良贷款y与贷款余额x1、累计应收贷款x2、贷款项目个数x3和固定资产投资额x4的线性回归方程，并解释各回归系数的含义 分行编号 不良贷款(亿元） 各项贷款余额（亿元） 本年累计应收贷款（亿元） 贷款项目个数（个） 本年固定资产投资额（亿元） 1 0.9 67.3 6.8 5 51.9 2 1.1 111.3 19.8 16 90.9 3 4.8 173.0 7.7 17 73.7 4 3.2 80.8 7.2 10 14.5 5 7.8 199.7 16.5 19 63.2 6 2.7 16.2 2.2 1 2.2 7 1.6 107.4 10.7 17 20.2 8 12.5 185.4 27.1 18 43.8 9 1.0 96.1 1.7 10 55.9 10 2.6 72.8 9.1 14 64.3 ............... ......... ......... ................ ................. ..