上海工程技术大学统计学实验报告回归分析(技术部)

1、相关与回归分析实验报告学号:姓名：邹*白玉新一、实验目的：利用对数据资料进行描述性统计分析。利用进行相关分析和单变量、多变量回归分析。掌握利用软件对原始数据进行相关分析和回归分析的方法，重点掌握的使用。本实验处理的数据集的特征及数据来源。描述性统计分析采用的方法。要求输出对原始数据进行描述性统计分析的结果。应说明本实验处理的数据集的特征及数据来源。对数据进行相关分析的作用及实现方法。对数据进行单变量回归分析的作用及实现方法。要求输出对所处理数据集进行分析后的结果。二、实验环境()地点：实训楼()时间：年月日()软件：三、实验内容、为研究某内陆湖的湖水的含盐量，随机地从该湖的个取样点采了个湖水样

2、本,测得它们的含钠量(单位：)分别为：将数据输入工作表中。选择菜单工具”一数据分析”，打开数据分析”对话框选择其中的扌苗述统计”，打开对话框正确填写相关信息后，点确定”，结果在到这个区域内显示。在中输入()*()，按键即可计算得t-(nS的值。在中输入()*(),按键即可计算得x_t(n_1)s的值。说Jn在中输入()*()按键即可计算得xt2.（n一1）的值数据分析对话框描述统计对话框345689101112131415161718192021222：J21H4数准Z-燈度域众标方峰偏区3298387.3.-1,0.9.8,12221119.4M例亍®/13,0塑13,516.4

3、平均1乩OBEfl14.8 标准滾差0.57S19819.4 屮位数18,9519*43.255511.128010.59835-68361iE近似1了®20+200.302674精确|1了.90|20.2412.223+1最小值131.173715.2 虽人值25.219.9 寸求和610.2一1观测数3218.1盖信度（95.0%）1-丄737425.116+820.4L7-425.223.115.3区间估计结果、某公司想知道产品销售量与销售方式及销售地点是否有关，随机抽样得以下,以的显著性水平进行检验。某公司产品销售方式及销售地点所对应的销售量我们利用的分析工具。地点一地点二地

4、点三地点四地点五方式一方式二方式三方式四 将数据输入工作表中选择菜单工具”一数据分析”，打开数据分析”对话框。 选择其中的方差分析：无重复双因素方差分析”，打开对话框 正确填写相关信息后，点确定”，结果在到这个区域内显示方差分析=无重复双因素分析E®“方差分析：无重复双因素方差分析”分析工具对话框GUIIJK皿方差弁析无蚕复双因素井折S3.DOIGUIIJK皿方差弁析无蚕复双因素井折S3.DOI90.DO74.DOFE电点匹8S96811213地点五方劭析二四一一二1 心監一坞禹二地九M2 方式一T7踽81JJ方翼二95鲤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38违16171319202122行列总计阴班昭卩FralueF“it6E53228.3333S.09453&0.W3Ed73.4903m.5439,8?51,4135S90.2S81di3.2591丨丨11阴M“方差分析：无重复双因素方差分析”结果图结论：Fa>.，拒绝原假设Hoi，即销售方式对销售量有影响。Fb<

6、;F：.,不能拒绝原假设H°2，即销售地点对销售量的影响不显著。、在研究我国人均消费水平的问题时，把全国人均消费记为，把人均国内生产总值（人均）记为。根据数据集摘录样本数据（Xi,yJ,；如表所示，问两者之间存在什么样的相关关系。表我国人均国内生产总值与人均消费金额数据单位：元年份人均国内生产总值人均消费金额计算可决系数、估计标准误差，并对回归方程进行检验。将数据输入工作表中选择菜单“工具”一“数据分析”，打开“数据分析”对话框。选择其中的“回归”，打开对话框正确填写相关信息后，点“确定”，结果在到这个区域内显示。回归”分析工具对话框回归”分析结果图HIJKLN1SUMMARYOUT

7、PUT23回归统计4MultipleR0.993791643相关系数5RSquare0.98762184可决垂敷6AdjustedRSquare0.985853532T标准误差70.48338234帖计标淮逞差g观测值9910方差分析11dfISFSign!financeF12回归芬析12774S36.6492774636.649558.51216746.17064E-0813734775.35034967.90725614总计S23094121516Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%17Intercept181.626349129.557

8、14481.4019014490.203596268-124.7273983487.980Q964180.4413936450.01867711323.6328&2026.17064E-080.3972293220.485557969四、分析第一个试验中，置信区间越小，说明估计的精度越高，即我们对未知参数的了解越多、越具体。置信水平越大，估计可靠性就越大。一般说来，在样本容量一定的前提下，精度与置信度往往是相互矛盾的。若置信水平增加，则置信区间必然增大，降低了精度。若精度提高，则区间缩小，置信水平必然减小。要同时提高估计的置信水平和精度，就要增加样本容量。置信区间的构造或区间估计和第六

9、章的假设检验关系密切，两者有着对偶的关系，只要有一种假设检验就可以根据该假设检验构造相应的置信区间，反之亦然。另外置信区间的构建往往要借助于未知参数点估计或其函数的抽样分布来进行。第二个试验中，一是推销方式的影响，不同的方式会使人们产生不同消费冲动和购买欲望，从而产生不同的购买行动。这种由不同水平造成的差异，我们称为系统性差异。另一是随机因素的影响，同一种推销方式在不同的工作日销量也会不同，因为来商店的人群数量不一，经济收入不一，当班服务员态度不一，这种由随机因素造成的差异，我们称为随机性差异。两个方面产生的差异用两个方差来计量：一是J1、'2、'4之间的总体差异，即水平之间的

10、方差，一是水平内部的方差。前者既包括系统性差异，也包括随机性差异。后者仅包括随机性差异。如果不同的水平对结果没有影响，如推销方式对销售量不产生影响，那么在水平之间的方差中，也就仅仅有随机性差异，而没有系统性差异，它与水平内部方差就应该接近，两个方差的比值就会接近于。反之，如果不同的水平对结果产生影响，在水平之间的方差中就不仅包括了随机性差异，也包括了系统性差异。这时，该方差就会大于水平内方差，两个方差的比值就会比大，当这个比值大到某个程度时，即达到某临界点，我们就作出判断，不同的水平之间存在着显著性差异。因此，方差分析就是通过对水平之间的方差和水平内部的方差的比较，做出拒绝还是不能拒绝原假设的判断。第三个试验中，对线性回归模型的显著性检验包括两个方面的内容：一是对整个回归方程的显著性检验（检验），另一个是对各回归