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文档简介
1、 TUVRheinlandPrecisely Right.散布图一练习相关分析案例Justin Tao陶维胜某建筑公司想了解位于 某街区的住宅地产的销 售价格y与总评估价x之 间的相关程度到底有多 大?于是从该街区去年 售出的住宅中随机抽10 所住宅房作样本,分别 的总评估价和销售资料 如右表总评估价销售价格房产X美元y美元179,76095,000298,480116,5003110,655156,900496,859111,0005100,861110,1106105,230100,000794,798130,0008139,850170,4009170,341211,50010155,1
2、37185,000 TUVAhiHHlind1Corporate Communication28.05.2007TiLFVRhiilnlHnd2Corporate Communication28.05.2007绘制散布图,观察其相关关系输入数据点击 GraphScatterPlot弹岀对话框,依次对应 X、Y输入变量列点击OK3Corporate Communication28.05.20074 TOVHhHirliind散布图及关系分析从散布图可以 看出:总评估 价值X与销售价 格丫存在线性正 相关,相关程 度较大;随X增 大,Y有增长趋 势计算相关系数输入数据丿点击 StatBasic S
3、tatisticsCorrelation弹岀对话框,输入X、Y变量列Corporate Communication28.05.2007得岀相关系数 及检验p值 TUVAhDlHlind4Corporate Communication28.05.2007散布图(相关分析)案例下面是表示某公司广告费用和销售额之间关系的资 料。试求这家公司的广告费和销售额的相关系数广告费(10 万)489871261069销售额(100 万)92022151723182510206Corporate Communication28.05.2007 TUVAhiHHlind计算相关系数散布图及关系分析:辑I E |4
4、1 f -n JSS-V -SI-I琳*9dt1TF *Itli7Corporate Communication28.05.2007TilVAhDlnlind3W-&-II iiHizts Irlnn rlu*i,rik prHi Fl fw talkkFf 1 Al aIT 1! Il*; 1B TrtiiiHiL fMljtJallJfe M 1 T 也4U卜1相关系数r=0.853,有正相关关系,p =0.002 Regression Fitted Line Plot17Corporate Communication TUVRhiUnlandK-*8 |28.05.2007回归分析?Gr
5、aph结果确认18Corporate Communication28.05.2007 TU Aholnland28.05.2007残差分析(同上例)输入数据点击 StatRegressionRegression弹出对话框,依次选择输出变量列、选择输入变量 列点击Storage,选择残差Residuals和Fits残差分析Work sheet里输入DATA点击OK019Corporate Communicationd TUVAhoInlandI28.05.200720Corporate CommunicationA TilVAhiHnland28.05.2007残差分析残差分析Stat Regr
6、ession Regression? Storage21残差)CheckCorporate Communication28.05.2007残差分析确认Graphesjdusi Model Di-agnasbcs,23Corporate Communicationd TUVAhoInland28.05.2007黒剧适合值被储存。Step 3 Work sheet 结果确认II 廿1314知削.11时耗 n Nd 补詛22Corporate Communication28.05.2007Stat Regression Residual Plots4 T Basic Statistics Norma
7、lity Test更仔细地做到正规性检定)在I Chart of Residuals中不离开管理限界线,因不具 有任何Perform,所以可以说残差的分布是稳定的。Histogram of Residuals是表示残差形态的 GraphResiduals vs. Fits 是残差对适合值的 Graph,在0近 处任意地分布。因此,可以说回归模型是适合的.24Corporate Communication28.05.2007 TUVAhoinUind元线性回归练习案例:下表是检查人的记忆力x和判断力y的数据记忆力 x 11 10 14 18 10 6 12 8 15 16判断力 y 6 4 6 9 2 3 3 9 6 7要求:按以下顺序分析数据:记述X变量和丫变量之间的关系。(例:X减少时,Y 增加)
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