上海工程技術大學統(tǒng)計學實驗報告回歸分析(技術部)

1、相關與回歸分析實驗報告學號:姓名：鄒*白玉新一、實驗目的：利用對數(shù)據(jù)資料進行描述性統(tǒng)計分析。利用進行相關分析和單變量、多變量回歸分析。掌握利用軟件對原始數(shù)據(jù)進行相關分析和回歸分析的方法，重點掌握的使用。本實驗處理的數(shù)據(jù)集的特征及數(shù)據(jù)來源。描述性統(tǒng)計分析采用的方法。要求輸出對原始數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析的結果。應說明本實驗處理的數(shù)據(jù)集的特征及數(shù)據(jù)來源。對數(shù)據(jù)進行相關分析的作用及實現(xiàn)方法。對數(shù)據(jù)進行單變量回歸分析的作用及實現(xiàn)方法。要求輸出對所處理數(shù)據(jù)集進行分析后的結果。二、實驗環(huán)境()地點：實訓樓()時間：年月日()軟件：三、實驗內(nèi)容、為研究某內(nèi)陸湖的湖水的含鹽量，隨機地從該湖的個取樣點采了個湖水樣

2、本,測得它們的含鈉量(單位：)分別為：將數(shù)據(jù)輸入工作表中。選擇菜單工具”一數(shù)據(jù)分析”，打開數(shù)據(jù)分析”對話框選擇其中的扌苗述統(tǒng)計”，打開對話框正確填寫相關信息后，點確定”，結果在到這個區(qū)域內(nèi)顯示。在中輸入()*()，按鍵即可計算得t-(nS的值。在中輸入()*(),按鍵即可計算得x_t(n_1)s的值。說Jn在中輸入()*()按鍵即可計算得xt2.（n一1）的值數(shù)據(jù)分析對話框描述統(tǒng)計對話框345689101112131415161718192021222：J21H4數(shù)準Z-燈度域眾標方峰偏區(qū)3298387.3.-1,0.9.8,12221119.4M例亍®/13,0塑13,516.4

3、平均1乩OBEfl14.8 標準滾差0.57S19819.4 屮位數(shù)18,9519*43.255511.128010.59835-68361iE近似1了®20+200.302674精確|1了.90|20.2412.223+1最小值131.173715.2 雖人值25.219.9 寸求和610.2一1觀測數(shù)3218.1蓋信度（95.0%）1-丄737425.116+820.4L7-425.223.115.3區(qū)間估計結果、某公司想知道產(chǎn)品銷售量與銷售方式及銷售地點是否有關，隨機抽樣得以下,以的顯著性水平進行檢驗。某公司產(chǎn)品銷售方式及銷售地點所對應的銷售量我們利用的分析工具。地點一地點二地

4、點三地點四地點五方式一方式二方式三方式四 將數(shù)據(jù)輸入工作表中選擇菜單工具”一數(shù)據(jù)分析”，打開數(shù)據(jù)分析”對話框。 選擇其中的方差分析：無重復雙因素方差分析”，打開對話框 正確填寫相關信息后，點確定”，結果在到這個區(qū)域內(nèi)顯示方差分析=無重復雙因素分析E®“方差分析：無重復雙因素方差分析”分析工具對話框GUIIJK皿方差弁析無蠶復雙因素井折S3.DOIGUIIJK皿方差弁析無蠶復雙因素井折S3.DOI90.DO74.DOFE電點匹8S96811213地點五方劭析二四一一二1 心監(jiān)一塢禹二地九M2 方式一T7踽81JJ方翼二95鯉784 方式三7176685 才r式四S0聊旳6 4MKEOL

5、T®EQ7#P6Q78|910.118389745平均83o-?弘d-d-d-3T0M265395792932380,751QE2533884.543.6666730676.533.6666745090252,5d335S3.75121.58334益E監(jiān)38違16171319202122行列總計陰班昭卩FralueF“it6E53228.3333S.09453&0.W3Ed73.4903m.5439,8?51,4135S90.2S81di3.2591丨丨11陰M“方差分析：無重復雙因素方差分析”結果圖結論：Fa>.，拒絕原假設Hoi，即銷售方式對銷售量有影響。Fb<

6、;F：.,不能拒絕原假設H°2，即銷售地點對銷售量的影響不顯著。、在研究我國人均消費水平的問題時，把全國人均消費記為，把人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（人均）記為。根據(jù)數(shù)據(jù)集摘錄樣本數(shù)據(jù)（Xi,yJ,；如表所示，問兩者之間存在什么樣的相關關系。表我國人均國內(nèi)生產(chǎn)總值與人均消費金額數(shù)據(jù)單位：元年份人均國內(nèi)生產(chǎn)總值人均消費金額計算可決系數(shù)、估計標準誤差，并對回歸方程進行檢驗。將數(shù)據(jù)輸入工作表中選擇菜單“工具”一“數(shù)據(jù)分析”，打開“數(shù)據(jù)分析”對話框。選擇其中的“回歸”，打開對話框正確填寫相關信息后，點“確定”，結果在到這個區(qū)域內(nèi)顯示?；貧w”分析工具對話框回歸”分析結果圖HIJKLN1SUMMARYOUT

7、PUT23回歸統(tǒng)計4MultipleR0.993791643相關系數(shù)5RSquare0.98762184可決垂敷6AdjustedRSquare0.985853532T標準誤差70.48338234帖計標淮逞差g觀測值9910方差分析11dfISFSign!financeF12回歸芬析12774S36.6492774636.649558.51216746.17064E-0813734775.35034967.90725614總計S23094121516Coefficients標準誤差tStatP-valueLower95%Upper95%17Intercept181.626349129.557

8、14481.4019014490.203596268-124.7273983487.980Q964180.4413936450.01867711323.6328&2026.17064E-080.3972293220.485557969四、分析第一個試驗中，置信區(qū)間越小，說明估計的精度越高，即我們對未知參數(shù)的了解越多、越具體。置信水平越大，估計可靠性就越大。一般說來，在樣本容量一定的前提下，精度與置信度往往是相互矛盾的。若置信水平增加，則置信區(qū)間必然增大，降低了精度。若精度提高，則區(qū)間縮小，置信水平必然減小。要同時提高估計的置信水平和精度，就要增加樣本容量。置信區(qū)間的構造或區(qū)間估計和第六

9、章的假設檢驗關系密切，兩者有著對偶的關系，只要有一種假設檢驗就可以根據(jù)該假設檢驗構造相應的置信區(qū)間，反之亦然。另外置信區(qū)間的構建往往要借助于未知參數(shù)點估計或其函數(shù)的抽樣分布來進行。第二個試驗中，一是推銷方式的影響，不同的方式會使人們產(chǎn)生不同消費沖動和購買欲望，從而產(chǎn)生不同的購買行動。這種由不同水平造成的差異，我們稱為系統(tǒng)性差異。另一是隨機因素的影響，同一種推銷方式在不同的工作日銷量也會不同，因為來商店的人群數(shù)量不一，經(jīng)濟收入不一，當班服務員態(tài)度不一，這種由隨機因素造成的差異，我們稱為隨機性差異。兩個方面產(chǎn)生的差異用兩個方差來計量：一是J1、'2、'4之間的總體差異，即水平之間的

10、方差，一是水平內(nèi)部的方差。前者既包括系統(tǒng)性差異，也包括隨機性差異。后者僅包括隨機性差異。如果不同的水平對結果沒有影響，如推銷方式對銷售量不產(chǎn)生影響，那么在水平之間的方差中，也就僅僅有隨機性差異，而沒有系統(tǒng)性差異，它與水平內(nèi)部方差就應該接近，兩個方差的比值就會接近于。反之，如果不同的水平對結果產(chǎn)生影響，在水平之間的方差中就不僅包括了隨機性差異，也包括了系統(tǒng)性差異。這時，該方差就會大于水平內(nèi)方差，兩個方差的比值就會比大，當這個比值大到某個程度時，即達到某臨界點，我們就作出判斷，不同的水平之間存在著顯著性差異。因此，方差分析就是通過對水平之間的方差和水平內(nèi)部的方差的比較，做出拒絕還是不能拒絕原假設的判斷。第三個試驗中，對線性回歸模型的顯著性檢驗包括兩個方面的內(nèi)容：一是對整個回歸方程的顯著性檢驗（檢驗），另一個是對各回歸