2022年一元线性回归分析研究实验报告

1、应用回归分析试验汇报一元线性回归在企业加班制度中地应用院（系）：专业班级：学号姓名：指导老师：成 绩：完毕时间：一元线性回归在企业加班制度中地应用一、试验目地掌握一元线性回归分析地基本思想和操作，可以读懂分析成果，并写出回归方程，对回归方程进行方差分析、明显性检查等地多种记录检查二、试验环境SPSS21.0 windows10.0三、试验题目一家保险企业十分关怀其总企业营业部加班地程度，决定认真调查一下现实状况.经10周时间，搜集了每周加班数据和签发地新保单数目，x为每周签发地新保单数目，y为每周加班时间（小时），数据如表所示p1EanqFDPw周序号12345678910X825215107

2、055048092013503256701215y3.51.04.02.01.03.05.0画散点图.与之间大体呈线性关系？用最小二乘法估计求出回归方程.求出回归原则误差.给出与地置信度95%地区间估计.计算与地决定系数.对回归方程作方差分析.作回归系数地明显性检查.作回归系数地明显性检查.对回归方程做残差图并作对应地分析.该企业预测下一周签发新保单张，需要地加班时间是多少？给出地置信度为95%地精确预测区间.给出地置信度为95%地区间估计.四、试验过程及分析1.画散点图如图是以每周加班时间为纵坐标，每周签发地新保单为横坐标绘制地散点图，从图中可以看出，数据均匀分布在对角线地

3、两侧，阐明x和y之间线性关系良好.DXDiTa9E3d2.最小二乘估计求回归方程系数a模型非原则化系数原则系数tSig.B 地 95.0% 置信区间B原则误差试用版下限上限1(常量).118.355.333.748-.701.937x.004.000.9498.509.000.003.005用SPSS求得回归方程地系数分别为0.118,0.004，故我们可以写出其回归方程如下：3.求回归原则误差ANOVAa模型平方和自由度均方F明显性1回归16.682116.68272.396.000b残差1.8438.230总计18.5259a. 因变量：yb. 预测变量：(常量), x由方差分析表可以得到

4、回归原则误差：SSE=1.843故回归原则误差：，=0.48.4.给出回归系数地置信度为95%地置信区间估计.系数a模型未原则化系数原则化系数t明显性B 地 95.0% 置信区间B原则误差Beta下限上限1(常量).118.355.333.748-.701.937x.004.000.9498.509.000.003.005a. 因变量：y由回归系数明显性检查表可以看出，当置信度为95%时：地预测区间为-0.701,0.937,地预测区间为0.003,0.005.地置信区间包括0，表达不拒绝为0地原假设.RTCrpUDGiT6.计算与地决定系数.模型摘要模型RR 方调整后 R 方原则估算地误差1

5、.949a.900.888.4800a. 预测变量：(常量), x由模型摘要表得到决定系数为0.9靠近于1，阐明模型地拟合度较高.7.对回归方程做方差分析.ANOVAa模型平方和自由度均方F明显性1回归16.682116.68272.396.000b残差1.8438.230总计18.5259a. 因变量：yb. 预测变量：(常量), x由方差分析表可知：F值=72.3965.32(当时，查表得出对应值为5.32)，明显性约为0，因此拒绝原假设，阐明回归方程明显.5PCzVD7HxA8.做有关系数地明显性检查.模型摘要模型RR 方调整后 R 方原则估算地误差1.949a.900.888.4800

6、a. 预测变量：(常量), x由模型摘要可知有关系数到达0.949，阐明明显线性有关.9.对回归方程做残差图并做对应分析.从残差图上看出残差是围绕e=0上下波动地，满足模型地基本假设.10.该企业预测下一周签发新保单张，需要地加班时间是多少？由预测可知企业估计下一周签发新保单张时，五、试验总结在记录学试验学习中，通过试验操作可使我们加深对理论知识地理解，学习和掌握记录学地基本措施，并能深入熟悉和掌握spss地操作措施，培养我们分析和处理实际问题地基本技能，提高我们地综合素质.jLBHrnAILg版权申明本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整顿.版权为个人所有This articl

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