一元线性回归分析实验报告

一元线性回归分析实验报告应用回归分析实验报告应用回归分析实验报告一元线性回归在公司加班制度中的应用院（系）： 专业班级： 学号姓名： 指导老师： 成绩： 完成时间： 一元线性回归在公司加班制度中的应用一、实验目的掌握一元线性回归分析的基本思想和操作，可以读懂分析结果，并写出回归方程，对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验二、实验环境SPSS21.0windows10.0三、实验题目一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经10周时间，收集了每周加班数据和签发的新保单数目，x为每周签发的新保单数目，y为每周加班时间（小时），数据如表所示周序号12345678910X825215107055048092013503256701215y3.51.04.02.01.03.04.51.53.05.0画散点图。与之间大致呈线性关系？用最小二乘法估计求出回归方程。求出回归标准误差。给出与的置信度95%的区间估计。计算与的决定系数。对回归方程作方差分析。作回归系数的显著性检验。作回归系数的显著性检验。对回归方程做残差图并作相应的分析。该公司预测下一周签发新保单张，需要的加班时间是多少？给出的置信度为95%的精确预测区间。给出的置信度为95%的区间估计。四、实验过程及分析1.画散点图如图是以每周加班时间为纵坐标，每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图，从图中可以看出，数据均匀分布在对角线的两侧，说明x和y之间线性关系良好。2.最小二乘估计求回归方程系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B的95.0%置信区间B标准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求得回归方程的系数分别为0.118,0.004，故我们可以写出其回归方程如下：3.求回归标准误差ANOVAa模型平方和自由度均方F显著性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回归标准误差：SSE=1.843故回归标准误差：，=0.48。4.给出回归系数的置信度为95%的置信区间估计。系数a模型未标准化系数标准化系数t显著性B的95.0%置信区间B标准误差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由回归系数显著性检验表可以看出，当置信度为95%时：的预测区间为[-0.701,0.937],的预测区间为[0.003,0.005].的置信区间包含0，表示不拒绝为0的原假设。6.计算与的决定系数。模型摘要模型RR方调整后R方标准估算的误差1.949a.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接近于1，说明模型的拟合度较高。7.对回归方程做方差分析。从残差图上看出残差是围绕e=0上下波动的，满足模型的基本假设。10.该公司预测下一周签发新保单张，需要的加班时间是多少？由预测可知公司预计下一周签发新保单张时，五、实验总结在统计学实验学习中，通过实验操作可