通常在早餐中,小朋友會喜歡“喜瑞爾"(cereal) 伴隨牛奶食用。令Y 表示早餐喜瑞爾保持脆度的
壽命 (以分鐘計)。而X 表示牛奶的溫度 (以攝氏表示)。一位調查者想了解喜瑞爾的脆度和牛奶的
溫度之間是否有關聯。該調查者事先選擇幾個不同溫度並記錄其溫度 (
ix 值) 及脆度的壽命 (
iy 值)。
用這些樣本資料,我們想知道配適線性迴歸模式
i
i
i
x
Y
ε
β
β
+
+
=
1
0
是否合適?所收集的數據如下:
表1
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
40
13.8
45
12.5
50
10.5
55
8.7
40
14.8
45
12.7
50
10.2
55
8.7
40
11.1
45
10.9
50
8.7
55
6.8
40
11.3
45
10.5
50
8.2
55
6.6
40
9.7
45
6.5
50
6.5
55
3.6
40
8.7
45
7.1
50
5.2
55
4.3
我們擬作缺適檢定(lack-of-fit test),一些可能會用到的統計量彙整如下:
0667
.9
=
y
,
5.
47
=
x
,
750
)
(
2 =
−
= ∑
x
x
S
i
xx
,
653
.
195
)
(
2 =
−
=∑
y
y
S
i
yy
,
5.
257
)
)(
(
−
=
−
−
= ∑
y
y
x
x
S
i
i
xy
表2
X 的水準
∑
−
j
j
ij
y
y
2)
(
自由度(df)
40
45
50
55
表3 ANOVA (變異數分析表)
變異來源
平方和(SS)
自由度(d.f.)
均方和
(mean square)
F 檢定
迴歸
殘差
(Lack of fit)
(Pure error)
總和
195.653
依據前述資訊,請將表2 及表3 繪製於試卷上,並完成之。在顯著水準
05
.0
=
α
,作F 檢定 (overall
effect) 及缺適檢定。需列出虛無假設與對立假設並判斷檢定結果。此迴歸模式是否描述資料適當?
(請詳述你的理由)。(30 分)
從流行病學的角度,我們有興趣分析台灣地區每日SARS (嚴重急性呼吸道症候群) 可能病例的累積
人數。我們選擇解釋變數是時間t,樣本收集從四月二十一日至五月二十日。Y 表示每日可能病例的
累積人數。觀察散佈圖 (因篇幅限制,無法提供) 發現Y 與t 的關係成曲線狀而非線性關係。擬初步
配適模式如下:
t
t
t
Y
ε
β
β
+
+
=
1
0
ln
,
n
t
,
,1 Λ
=
,此處
tY
ln
表示對Y 作自然對數轉換。
所作的迴歸分析,請參見下列報表。
列出上述迴歸線之估計式。(10 分)
評論此迴歸模式是否適當。為什麼適當或不適當?請詳述你的理由。若你認為模式不合適,請列
出建議模式。(15 分)
Dependent Variable:
Y
ln
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Pr > F
Model 1 18.25579 18.25579 2391.95 <.0001
Error 29 0.22133 0.00763
Corrected Total 30 18.47713
Root MSE 0.08736 R-Square 0.9880
Dependent Mean 4.79724 Adj R-Sq 0.9876
Coeff Var 1.82110
Parameter Estimates
Parameter Standard
Variable DF Estimate Error t Value Pr > |t|
Intercept (
0
β ) 1 3.42448 0.03216 106.49 <.0001
t (
1
β ) 1 0.08580 0.00175 48.91 <.0001
Durbin-Watson D 0.527
Number of Observations 31
1st Order Autocorrelation 0.685
我們考慮配適簡單線性迴歸模式
i
i
i
x
Y
ε
β
β
+
+
=
1
0
,
n
i
...,
2,1
=
。請寫出下列每一個陳述中所必要用
到之假設。請詳述在何處需要用到你所提的假設。
最小平方法估計
0
β
和
1
β 。(8 分)
作t 和F 檢定。(8 分)
證明參數的最小平方法估計式是不偏的 (unbiased) 及一致的 (consistent) 估計量。(9 分)
我們有興趣了解房價與一些變數之間的關係。令Y 表示房屋仲介公司對託售房屋之出價金額 (萬
元)。我們收集有關託售房屋之坪數( X )及房屋坐落之區域,共有三區。考慮配適之線性迴歸模式如
下,
i
i
i
i
i
i
i
i
i
D
X
D
X
D
D
X
Y
ε
β
β
β
β
β
β
+
+
+
+
+
+
=
,2