下表是财富杂志提供的按销售额

中国企业，乃至全世界的华人企业，由于组织能力的缺乏，普遍面临几个重大的发展问题。第一个问题是中国企业不容易长大。《福布斯》全球富豪榜，2004年全球个人资产10亿美元以上的有587人，其中华人占39人，与此形成鲜明对比的是，《财富》杂志按全球销售额排出的500强企业中，非国有的华人企业却仅有一家（新近去世的台湾首富蔡万霖的国泰人寿，以营业额138亿美元位列395名）。第二个问题是在全球供应链中的地位问题。第三是产业选择带来的独特业务风险问题。华人企业出于组织能力的限制�他们选择的产业往往是一种 “关系密集型产业”�人事发生更迭的时候，企业就往往会面临巨大的业务风险。长不大的问题中国企业组织能力的缺乏带来的首要问题是组织缺乏可延展性和可复制性，无法长大的问题。尊卑有序，内外有别，传统中国社会里，每个人都是一个巨大社会网络上的一个节点，两个节点之间的相对关系决定了两个人之间打交道的方式。这种特殊主义文化传统要求，每个人都有特殊情况，需区别对待。使用成文的条款和规定去平等要求每个员工往往会被侧目，谓之不成熟。抽象的、正式的、理性的思维在这里代表傻、愣、书生气。企业需要花费很多人和时间去处理这些特殊情况带来的种种利益分配、内部冲突、员工情绪、团队合作等问题。当一个企业规模大到无力承担这些成本的时候，企业的边界就会降临，企业就会停止增长。特殊主义文化不仅把工作之外的各种关系带进公司，还会通过人际交往在公司内形成各种非正式的关系网络。哥们儿义气、拉帮结派、小集体、小圈子像病菌一样，开始腐蚀正式组织的下行指挥链和上行反馈链。跑冒滴漏、小金库、回扣、哑代理（Dummy agents，即不做事，只管拿代理费的代理）、业务转移、做假账等现象泛滥成灾， 按下葫芦起来瓢。全国范围内的销售渠道建设在中国成为一个大课题，很大一部分是这个原因。组织能力相对较强的企业，往往能够靠一张全国销售网迅速在竞争中出头，成为行业龙头企业，例如TCL和国美，就是靠全国销售网络成功的例子。当然，也有人首先就质疑为什么要长大，企业不一定要以长大作为一个发展目标，大企业不一定就是好企业。首先要明确的是，大与强之间的关系，显然，大未必强，不大却肯定不强，大是强的一个必要条件，但不是充分条件。更重要的是，我们探讨企业大小，是从单个企业的角度，还是从一个国家或地区经济体的角度。从单个企业的角度，确实，大未必一定比小好。但如果从一个国家经济整体的竞争力的角度，缺乏大型企业组织能力却绝对是一个大问题。因为一些有战略意义的重要行业的发展离不开大型组织能力，它们的行业的特点决定了它们对大型组织的需求。典型的例子如汽车、飞机制造、大型连锁超市、银行等，这些“组织密集型”行业往往也是技术密集型、资金密集型的战略性产业，令人警醒的是，这些当年中国重返WTO拉锯式谈判的重点，几乎都是中国竞争力最为薄弱的产业。正是从这个角度讲，中国企业长不大才是一个问题，一个很大的问题，很实际的问题。一些学者，观察到浙江一些地区一些基于中心企业网络形成的产业聚集体的成功经验，片面推导出所谓的小狗经济优于斑马经济的结论，主观上推理错误可恕，客观上以一种阿Q式的自大掩盖了中国企业发展的这个重大问题。身处全球价值链的下游组织能力缺乏的第二个结果是中国企业在全球价值链中的地位问题。随着国际竞争的加剧，中国企业越来越体会到，与跨国企业竞争，离不开两个方面的实力。一个是品牌，一个是研发。也就是所谓“微笑曲线”的两端。中国企业，乃至全世界的华人企业，在这两个方面的实力却都相当的孱弱。这个问题的核心是基于抽象原则的、非个人化的正式组织对于品牌建设和研究开发的重要程度，怎么强调都不过分。打个比方，销售经理可以靠提成、直接监督等手段来管理，不是老板的亲信，也没什么可担心的，真金白银赚回来是硬道理。而负责品牌建设的市场部门，因为是花钱的部门，而且没有很好的考核指标，钱花得好坏很大程度上靠的是决策者对企业的忠诚，所以安排的往往是老板的小圈子之内的、自己信得过的所谓“自己人”。这种安排导致了两个结果。一个是，自己人的数目终究有限，企业成长到一定规模，就没有能力进行大规模、全方位、多地点、长时期的品牌建设计划。安排自己人的另外一个结果是，自己人为了不让老板产生疑心，往往谨小慎微，花钱的时候一般都是倾向于保守，容易贻误品牌建设的时机。研究开发的情况也是类似。研发工程师的工作也是无法靠直接监督或提成之类等简单手段来管理的。对于很多研发工程师来说，他们工作的最大激励是宽松的工作环境中工作本身带来的乐趣。宽松的环境，工作本身的激励，再加上一点同侪之间的出成果的压力（PEER PRESSURE），就是成功研发的一个简单公式，但对于很多中国企业，研发的门槛却显得如此高不可攀，原因很简单，因为研发是花钱的事业，需要信任，超越小圈子的、基于抽象原则的组织能力。这个抽象原则，不是什么虚无缥缈的高深理念，而是一个简简单单的公平（或者说良心）原则：公司为你提供工作机会，你得给公司创造价值。这种抽象原则正是任何正式组织健康运转的一个基本条件。而对于依靠个人关系来运转的公司，贯彻这么一个简单的抽象原则，却仿佛难于上青天。中国企业薄弱的研发和品牌建设能力的一个直接结果是中国企业只能以生产，特别是劳动力密集型生产立足于世界市场，在世界产业价值链上处于一个非常卑微的地位。所谓中国是“世界的工厂”的说法其实就是这种地位的一个写照。剑桥大学著名的转型经济学者Peter Nolan新近提出全球产业的瀑布式地梯级集中的趋势（The Cascade Effect），就是说，全球的很多产业，从终端产品（如飞机），到一级供应商（如飞机发动机、飞机座椅），二级供应商（如飞机发动机的转子，飞机座椅的靠垫），甚至到三级、四级供应商，都出现了向少数厂商集中的趋势，这种集中过程以跨国公司为主导，以资金为引擎，研发和品牌为轮子，已经形成了一个西方主导，一个严丝密缝，壁垒森严的产业金字塔体系。中国这样的发展中国家的企业，即使有幸进入这个金子塔，往往也只是处于金字塔的底层。路在何方？Nolan 其实是中国二十多年经济改革的一个热切的关注者，与那些心照不宣向中国倾洒廉价夸奖，换取物质和非物质利益的西方政客型学者相比，他的理论显得不那么讨巧，但不得不承认，良药苦口，这正是中国企业下一步发展所必须正视的严酷局面。关系型产业的特殊风险组织能力缺乏的第三个结果是集中于一些特定产业带来的特殊经营风险。《福布斯》2004年全球富豪榜587人中华人占39人，说明了华人经商之勤劳和天赋。但仔细观察这些华人所选择的发展的行业，第一类人是通过与政府高层的特殊关系，垄断烟草、博彩等一些特殊行业，例如马来西亚赌王的林梧桐、菲利宾的烟草大王陈永栽、印尼烟草大王蔡道行等。第二类是地产业或以地产业为主的多元化，如李嘉诚、郭鹤年（香格里拉集团的所有者）、郑裕彤（新世界集团所有者）等。两类人占据了华人富豪中的绝大多数。他们选择产业的特征是，这些都是可以依靠个人关系来发展的产业，也许可以命名为“关系密集型产业”。这里的“关系”，一方面是用于实现企业内部管理控制的各种私人关系，另一方面是与政府高层的私人关系。公司内部关系变化会带来一定的风险，但毕竟还有一定的限度。关系密集型的经营风险，更多来自于组织外部，与政府高层的私人关系的变化。《美国经济评论》曾发表过一篇小品式的著名论文，说明前印尼总统苏哈托的病情如何直接影响与他关系密切的几个综合性财团的股价。与他关系越密切，股价下跌得越厉害。中国历史上最好的例子可能是著名的晋商的兴衰。组织能力缺乏的三个结果互相之间是相关的。中国企业因为没有进行大规模品牌建设和实行大规模研究开发的能力，导致它们在组织密集型产业的竞争力有限，从而也导致了它们对关系密集型产业的选择。抽象的原则是无限的，个人关系总是有限的，选择关系密集型产业不仅限制了企业成长的空间，而且导致了额外的经营风险，结果自然是无法做大。从关系密集性到组织密集型的过程，也就是从经营机会到经营企业的过程，从机会主义、打一枪换一个地方，到稳扎稳打、培养核心竞争力的过程，从盲目多元化到相关多元化、再而到专业化的过程。

福特配件原厂是仪表台是延峰伟世通的。坐椅是延峰江森的，玻璃福耀的，线速是李尔长安的 ，前后保险杠是大江东阳的。

福特公司简介

福特汽车（中国）有限公司简称福特中国，成立于1995年，是美国福特汽车公司在中国设立的全资子公司。福特汽车公司是世界最大的汽车企业之一。1903年由亨利福特先生创立创办于美国底特律市。现在的福特汽车公司是世界上超级跨国公司。

总部设在美国密执安州迪尔伯恩市。福特汽车公司全球雇员24.5万，制造和装配业务的近100家工厂遍及全球，产品行销全球6大洲200多个国家和地区。2000年财富杂志按销售额评出的世界500家最大企业名单中，福特排名第四。

统计学第四版答案第一章什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？答：统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学。统计学与统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法以致于统计学就失去了其存在意义。2．简要说明统计数据的来源答：统计数据来源于两个方面：直接的数据：源于直接组织的调查、观察和科学实验，在社会经济管理领域，主要通过统计调查方式来获得，如普查和抽样调查。间接的数据：从报纸、图书杂志、统计年鉴、网络等渠道获得。3.简要说明抽样误差和非抽样误差答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。非抽样误差是由于调查过程中各环节工作失误造成的，从理论上看，这类误差是可以避免的。抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以控制的。4.答：（1）有两个总体：A品牌所有产品、B品牌所有产品 （2）变量：口味（如可用10分制表示） （3）匹配样本：从两品牌产品中各抽取1000瓶，由1000名消费者分别打分，形成匹配样本。 （4）从匹配样本的观察值中推断两品牌口味的相对好坏。第二章、统计数据的描述思考题1描述次数分配表的编制过程答：分二个步骤：按照统计研究的目的，将数据按分组标志进行分组。按品质标志进行分组时，可将其每个具体的表现作为一个组，或者几个表现合并成一个组，这取决于分组的粗细。按数量标志进行分组，可分为单项式分组与组距式分组单项式分组将每个变量值作为一个组；组距式分组将变量的取值范围（区间）作为一个组。统计分组应遵循“不重不漏”原则将数据分配到各个组，统计各组的次数，编制次数分配表。2．解释洛伦兹曲线及其用途答：洛伦兹曲线是20世纪初美国经济学家、统计学家洛伦兹根据意大利经济学家帕累托提出的收入分配公式绘制成的描述收入和财富分配性质的曲线。洛伦兹曲线可以观察、分析国家和地区收入分配的平均程度。3. 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？答：数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、偏态和峰度几方面来测度。常用的指标有均值、中位数、众数、极差、方差、标准差、离散系数、偏态系数和峰度系数。4 怎样理解均值在统计中的地位？答：均值是对所有数据平均后计算的一般水平的代表值，数据信息提取得最充分，具有良好的数学性质，是数据误差相互抵消后的客观事物必然性数量特征的一种反映，在统计推断中显示出优良特性，由此均值在统计中起到非常重要的基础地位。受极端数值的影响是其使用时存在的问题。5 对比率数据的平均，为什么采用几何平均？答：比率数据往往表现出连乘积为总比率的特征，不同于一般数据的和为总量的性质，由此需采用几何平均。6. 简述众数、中位数和均值的特点和应用场合。答：众数、中位数和均值是分布集中趋势的三个主要测度，众数和中位数是从数据分布形状及位置角度来考虑的，而均值是对所有数据计算后得到的。众数容易计算，但不是总是存在，应用场合较少；中位数直观，不受极端数据的影响，但数据信息利用不够充分；均值数据提取的信息最充分，但受极端数据的影响。7 为什么要计算离散系数？答：在比较二组数据的差异程度时，由于方差和标准差受变量值水平和计量单位的影响不能直接比较，由此需计算离散系数作为比较的指标。练习题：1. 频数分布表如下： 服务质量等级评价的频数分布服务质量等级 家庭数（频率） 频率%A 14 14B 21 21C 32 32D 18 18E 15 15合计 100 100 条形图（略） 2 （1）采用等距分组： n=40 全距=152-88=64 取组距为10 组数为 64/10=6.4 取6组 频数分布表如下： 40个企业按产品销售收入分组表按销售收入分组（万元） 企业数（个） 频率（%） 向上累积 向下累积 企业数 频率 企业数 频率100以下100～110110～120120～130130～140140以上 5912743 12.522.530.017.510.07.5 51426333740 12.535.065.082.592.5100.0 4035261473 100.087.565.035.017.57.5合计 40 100.0 — — — — （2） 某管理局下属40个企分组表按销售收入分组（万元） 企业数（个） 频率（%）先进企业良好企业一般企业落后企业 111199 27.527.522.522.5合计 40 100.03 采用等距分组全距=49-25=24n=40 取组距为5，则组数为 24/5=4.8 取5组 频数分布表：按销售额分组（万元） 频数（天数） 25-30 30-35 35-40 40-45 45-50 4 6 15 9 6 合计 404. ．（1）排序略。 （2）频数分布表如下： 100只灯泡使用寿命非频数分布按使用寿命分组（小时） 灯泡个数（只） 频率（%）650~660 2 2660~670 5 5670~680 6 6680~690 14 14690~700 26 26700~710 18 18710~720 13 13720~730 10 10730~740 3 3740~750 3 3合计 100 100 直方图（略）。 （3）茎叶图如下：65 1 8 66 1 4 5 6 8 67 1 3 4 6 7 9 68 1 1 2 3 3 3 4 5 5 5 8 8 9 9 69 0 0 1 1 1 1 2 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 8 9 970 0 0 1 1 2 2 3 4 5 6 6 6 7 7 8 8 8 9 71 0 0 2 2 3 3 5 6 7 7 8 8 9 72 0 1 2 2 5 6 7 8 9 9 73 3 5 6 74 1 4 7 5 等距分组n=65 全距=9-（-25）=34 取组距为5，组数=34/5=6.8, 取 7组频数分布表：按气温分组 天数-25 --- -20-20 --- -15-15 --- -10-10 --- -5-5 --- 0 0 --- 5 5 --- 10 8810141447合计 657 （1）茎叶图如下：A班 树茎 B班数据个数 树 叶 树叶 数据个数0 3 59 21 4 4 0448 42 97 5 122456677789 1211 97665332110 6 011234688 923 98877766555554443332100 7 00113449 87 6655200 8 123345 66 632220 9 011456 60 10 000 3A班考试成绩的分布比较集中，且平均分数较高；B班考试成绩的分布比A班分散，且平均成绩较A班低8. 箱线图如下：（特征请读者自己分析） 9．（1）=274.1（万元）；Me =272.5 ；QL=260.25；QU =291.25。 （2）（万元）。10．甲企业平均成本＝19.41（元）， 乙企业平均成本＝18.29（元）； 原因：尽管两个企业的单位成本相同，但单位成本较低的产品在乙企业的产量中所占比重较大，因此拉低了总平均成本。11．=426.67（万元）； ＝116.48(万元)13（1）离散系数，因为它消除了不同组数据水平高低的影响。 （2）成年组身高的离散系数：； 幼儿组身高的离散系数：； 由于幼儿组身高的离散系数大于成年组身高的离散系数，说明幼儿组身高的离散程度相对较大。14 ．表给出了一些主要描述统计量方法A 方法B 方法C 平均 165.6 平均 128.73 平均 125.53中位数 165 中位数 129 中位数 126众数 164 众数 128 众数 126标准偏差 2.13 标准偏差 1.75 标准偏差 2.77极差 8 极差 7 极差 12最小值 162 最小值 125 最小值 116最大值 170 最大值 132 最大值 128 先考虑平均指标，在平均指标相近时考虑离散程度指标。 应选择方法A，其均值远高于其他两种方法，同时离散程度与其他两组相近。 15．(1)风险的度量是一个不断发展的问题，在古典金融理论中，主要采用标准差这个统计测度来反映，现代金融中，采用在险值（value at risk）。（2）无论采用何种风险度量，商业类股票较小（3）个人对股票的选择，与其风险偏好等因素有关。第四章 1.总体分布指某个变量在总体中各个个体上的取值所形成的分布，它是未知的，是统计推断的对象。从总体中随机抽取容量为n的样本，它的分布称为样本分布。由样本的某个函数所形成的统计量，它的分布称为抽样分布（如样本均值、样本方差的分布） 2.重复抽样和不重复抽样下，样本均值的标准差分别为： 因此不重复抽样下的标准差小于重复抽样下的标准差，两者相差一个调整系数 3.解释中心极限定理的含义答：在抽样推断中，中心极限定理指出，不论总体服从何种分布，只要其数学期望和方差存在，对总体进行重复抽样时，当样本容量充分大，样本均值趋近于正态分布。中心极限定理为均值的抽样推断奠定了理论基础。第四章、参数估计简述评价估计量好坏的标准答：评价估计量好坏的标准主要有：无偏性、有效性和相合性。设总体参数的估计量有和，如果，称是无偏估计量；如果和是无偏估计量，且小于，则比更有效；如果当样本容量，，则是相合估计量。2.说明区间估计的基本原理答：总体参数的区间估计是在一定的置信水平下，根据样本统计量的抽样分布计算出用样本统计量加减抽样误差表示的估计区间，使该区间包含总体参数的概率为置信水平。置信水平反映估计的可信度，而区间的长度反映估计的精确度。3．解释置信水平为95％的置信区间的含义答：总体参数是固定的，未知的，置信区间是一个随机区间。置信水平为95％的置信区间的含义是指，在相同条件下多次抽样下，在所有构造的置信区间里大约有95％包含总体参数的真值。4．简述样本容量与置信水平、总体方差、允许误差的关系答：以估计总体均值时样本容量的确定公式为例：样本容量与置信水平成正比、与总体方差成正比、与允许误差成反比。2. 解：由题意：样本容量为若若解：由题可得：尽管采用不重复抽样，但因为样本比例很小（不到0.5%），其抽样误差与重复抽样下近似相同，采用重复抽样的抽样误差公式来计算。为大样本，则在的显著性水平下的置信区间为： 当，置信区间为（2.88,3.76）当，置信区间为(2.80,3.84)当，置信区间为(2.63,4.01)5解：假设距离服从正态分布，平均距离的95％的置信区间为＝（7.18,11.57）7解：由题意：。因为均超过5，大样本（1）总体中赞成比率的显著性水平为的置信区间为当时，置信区间为（50.7%,77.3%）(2)如果要求允许误差不超过10％，置信水平为95％，则应抽取的户数： 8.此题需先检验两总体的方差是否相等： 在5%的显著性水平下，,不拒绝原假设认为两总体方差是相同的。（1）即（1.93，17.669）（2）即（0.27，19.32）11.大样本的情况 （1）90%置信度下（3.021%，16.979）（2）95%置信度下（1.684%，18.316%）12．解：由题可计算： 两个总体方差比在95％的置信区间为： 14．解：由题意：则必须抽取的顾客数为：第五章、假设检验思考题1．1．理解原假设与备择假设的含义，并归纳常见的几种建立原假设与备择假设的原则.答：原假设通常是研究者想收集证据予以反对的假设；而备择假设通常是研究者想收集证据予以支持的假设。建立两个假设的原则有：（1）原假设和备择假设是一个完备事件组。（2）一般先确定备择假设。再确定原假设。（3）等号“＝”总是放在原假设上。（4）假设的确定带有一定的主观色彩。（5）假设检验的目的主要是收集证据来拒绝原假设。2．第一类错误和第二类错误分别是指什么？它们发生的概率大小之间存在怎样的关系？答：第I类错误指，当原假设为真时，作出拒绝原假设所犯的错误，其概率为。第II类错误指当原假设为假时，作出接受原假设所犯的错误，其概率为。在其他条件不变时，增大，减小；增大，减小。3．什么是显著性水平？它对于假设检验决策的意义是什么？答：假设检验中犯第一类错误的概率被称为显著性水平。显著性水平通常是人们事先给出的一个值，用于检验结果的可靠性度量，但确定了显著性水平等于控制了犯第一错误的概率，但犯第二类错误的概率却是不确定的，因此作出“拒绝原假设”的结论，其可靠性是确定的，但作出“不拒绝原假设”的结论，其可靠性是难以控制的。4．什么是p值？p值检验和统计量检验有什么不同？答：p值是当原假设为真时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率。P值常常作为观察到的数据与原假设不一致程度的度量。统计量检验采用事先确定显著性水平，来控制犯第一类错误的上限，p值可以有效地补充提供地关于检验可靠性的有限信息。值检验的优点在于，它提供了更多的信息，让人们可以选择一定的水平来评估结果是否具有统计上的显著性。5．什么是统计上的显著性？答：一项检验在统计上是显著的（拒绝原假设），是指这样的（样本）结果不是偶然得到的，或者说，不是靠机遇能够得到的。显著性的意义在于“非偶然的练习题3．解（1）第一类错误是，供应商提供的炸土豆片的平均重量不低于60克，但店方拒收并投诉。 （2）第二类错误是，供应商提供的炸土豆片的平均重量低于60克，但店方没有拒收。 （3）顾客会认为第二类错误很严重，而供应商会将第一类错误看得较严重。4．解：提出假设 已知 检验统计量为拒绝规则是：若，拒绝；否则，不拒绝由得：，拒绝，认为改进工艺能提高其平均强度。5解： 设为如今每个家庭每天收看电视的平均时间（小时）需检验的假设为：调查的样本为：大样本下检验统计量为：在0.01的显著性水平下，右侧检验的临界值为因为，拒绝，可认为如今每个家庭每天收看电视的平均时间增加了6. 解：提出假设 已知： 检验统计量 拒绝，可判定电视使用寿命的方差显著大于VCR7. 解：提出假设： ，独立大样本，则检验统计量为： 而2.33 因为，拒绝，平均装配时间之差不等于5分钟8. 解：匹配小样本 提出假设： 由计算得：，检验统计量为，不拒绝，不能认为广告提高了潜在购买力的平均得分。9. 解：提出假设： 已知： 大样本，则检验统计量为：而，因为，拒绝，可认为信息追求者消极度假的比率显著小于非信息追求者。10. 解：提出假设： 由题计算得： 检验统计量为：，而 ，所以拒绝，认为两种机器的方差存在显著差异。相关与回归分析思考题相关分析与回归分析的区别与联系是什么？答：相关与回归分析是研究变量之间不确定性统计关系的重要方法，相关分析主要是判断两个或两个以上变量之间是否存在相关关系，并分析变量间相关关系的形态和程度。回归分析主要是对存在相关关系的现象间数量变化的规律性作出测度。但它们在研究目的和对变量的处理上有明显区别。它们均是统计方法，不能揭示现象之间的本质关系。3.什么是总体回归函数和样本回归函数？它们之间的区别是什么？答：以简单线性回归模型为例，总体回归函数是总体因变量的条件期望表现为自变量的函数：，或。总体回归函数是确定的和未知的，是回归分析所估计的对象。样本回归函数是根据样本数据所估计出的因变量与自变量之间的函数关系：或。回归分析的目的是用样本回归函数来估计总体回归函数。它们的区别在于，总体回归函数是未知但是确定的，而样本回归函数是随样本波动而变化；总体回归函数的参数是确定的，而样本回归函数的系数是随机变量；总体回归函数中的误差项不可观察的，而样本回归函数中的残差项是可以观察的。4. 什么是随机误差项和残差？它们之间的区别是什么？答：随机误差项表示自变量之外其他变量的对因变量产生的影响，是不可观察的，通常要对其给出一定的假设。残差项指因变量实际观察值与样本回归函数计算的估计值之间的偏差，是可以观测的。它们的区别在于，反映的含义是不同且可观察性也不同，它们的联系可有下式:5.为什么在对参数进行最小二乘估计时，要对模型提出一些基本的假定？答:最小二乘法只是寻找估计量的一种方法，其寻找到的估计量是否具有良好的性质则依赖模型的一些基本的假定。只有在一系列的经典假定下，最小二乘估计量才是BLUE。15. ．为什么在多元回归中要对可决系数进行修正？答：在样本容量一定下，随着模型中自变量个数的增加，可决系数会随之增加，模型的拟合程度上升，但自由度会损失，从而降低推断的精度，因此需要用自由度来修正可决系数，用修正的可决系数来判断增加自变量的合适性。16．在多元线性回归中，对参数作了t检验后为什么还要作方差分析和F检验？答：t检验仅是对单个系数的显著性进行检验，由于自变量之间存在着较为复杂的关系，因此有必要对回归系数进行整体检验，方差分析和F检验就是对回归方程的整体统计显著性进行的检验方法。练习题解：设简单线性回归方程为：采用OLS估计： 回归系数经济意义：销售收入每增加1万元，销售成本会增加0.786万元。可决系数为：回归标准误：检验统计量为：所以是显著不为零预测：95%的预测区间为：即（ 664.579 ，674.153）2.（1）（2）负相关关系（3）（4）估计的斜率系数为－7.0414，表示航班的正点率每提高1％，百万名乘客的投诉次数会下降：7.0414*0.01=0.070414次。（5）如果，则次3.Results of multiple regression for y Summary measures Multiple R 0.9521 R-Square 0.9065 Adj R-Square 0.8910 StErr of Est 3.3313 ANOVA Table Source df SS MS F p-value Explained 3 1937.7485 645.9162 58.2048 0.0000 Unexplained 18 199.7515 11.0973 Regression coefficients Coefficient Std Err t-value p-value Lower limit Upper limit Constant 32.9931 3.1386 10.5121 0.0000 26.3991 39.5870 x1 0.0716 0.0148 4.8539 0.0001 0.0406 0.1026 x2 16.8727 3.9956 4.2228 0.0005 8.4782 25.2671 x3 17.9042 4.8869 3.6637 0.0018 7.6372 28.17114.5.7. 解（1）样本容量：（2）（3）(4)，(5)用F检验：，整体对有显著影响，但不能确定单个对y的贡献。