5）给定显著性水平005，临界值F为4414，检验x与y之间的线性关系是否显
著。
H0x和y线性关系不显著H1：x和y线性关系显著因为F24F4414，所以拒绝原假设，x与y之间的线性关系显著。
2从某一行业中随机抽区17家企业，为了解所得产量和生产费用的关系，现对有关数据进行了回归分析，其中所得产量为x（台），生产费用为y（万元），得到如下分析结果：
方差分析表
df
SS
MS
F
Sig
ifica
ceF
回归分析
0017
残差
75
－
－
总计
16
500
－
－
－
参数估计表
Coefficie
ts标准误差tStatPvalue
I
tercept
6388
2076
2856
0017
XVariable1
1248
0182
6862
0000
（1）完成上面的方差分析表。
（1）
方差分析表
df
SS
回归分析
1
425
残差
15
75
总计
16
500
MS
F
Sig
ifica
ceF
425
85
0017
5
－
－
－
－
－
（2）在生产费用的总方差中，有多少可以由产量来解释？
判定系数R2SSR42508585SST500
表明在维护费用的变差中，有85％的变差可由使用年限来解释。
（3）生产费用与产量的相关系数是多少？（保留四位小数）
rR208509220二者相关系数为09220，属于高度相关
（4）写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。
y63881248x
回归系数为1248，表示每增加一个单位的产量，该行业的生产费用将平均增长1248个单位。
f（5）检验方程线性的显著性（＝005）。
线性关系显著性检验：
H0生产费用和产量之间线性关系不显著H1：生产费用和产量之间线性关系显著
因为Sig
ifica
ceF0017＝005所以线性关系显著。
（6）当使用年限为20时，预测生产费用是多少？
y63881248x＝6388124820＝31348
当产量为10时，生产费用为31348万元。
3
Coefficie
ts标准误差tStatPvalue下限950上限950
I
tercept
102
078131021
265
061
x1
024
001484000
002
036
x2
035
008168009
022
051
x3
011
008017046
006
029
上表是含有三个自变量的多元线性回归模型的Excel部分输出结果：（1）这些数据对应的回归方程是什么？
y102024x1035x2011x3
（2）因变量变差中有多少能被模型解释？
R2
SSRSST

240313
7668
fR
2A
1
1R2




k
1
1

1
（1

07668）
2521

7223
因变量总体变差中有751可以用模型中的四个自变量解释
（3）模型整体在统计上显著吗（显著性水平为005）？说明理由。
H01230H1：至少一个不为0
因为sigF1056E06a005，因此模型整体在统计上显著。
（4）模型中所有的自变量都是显著的吗（显著性水平为005）？如果不是，哪些不显著？从哪里可以看出来？不是所有自变量r