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实验六：线性回归——一元与多元线性回因变量y与自变量x之间为线性关被预测或被解释的变量称为因变量(dependentvariableyx表示检验过程 4、作出决策：若F>F,H0；若F<F,不能模型RR调整RRF118a.预测变量:(常量),建筑面积（千平方尺）F1 89因变量:销售额（百万元预测变量:(常量),建筑面积（千平方尺）系数tB的95.0%B1建筑面积（千平方尺-因变量:销售额（百万元R2提供回归变异量，显示以建筑面积预测销售额有84.1%的解释力。=48.738，p=0，原假设，显示该解释力具有统计上的意义Beta0.92（t=6.981p=0了解这些变量对学期总分的影响，甚至加入的作用，参照课件，练习使用同时回归法、模型RR调整RRFSig.F改154a.预测变量:(常量),期末考,,缺席次数,作业分数,期中考R2=0.954，调整后的R2为0.896，可以看出解释型很强。同时=16.522，p=0.009F5 49预测变量:(常量),期末考,,缺席次数,作业分数,期中考系数数tB的95.0%间B差-----数-----1数------0.610Beta系数为共线性诊断1231456a.模型RR调整RRFSig.F改121187模型2F1 892 79系数tB的95.0%B---1- -----期末考试成绩 调整后0.64Y=0.899X期末考成绩-2.243X缺席次数模型RR调整RRFSig.F改118226324预测变量:(常量),预测变量:(常量),,缺席次数,作业分数预测变量:(常量),,缺席次数,作业分数,期末考,期中考模型1的p>0.05，不具有统计学上的意义；模型3F1 893 695 49预测变量:(常量),预测变量:(常量),,缺席次数,作业分数预测变量:(常量),,缺席次数,作业分数,期末考,期中考系数tB的

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