应用回归分析实验报告范例

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1、实验报告一、步骤：本实验运用的是spss19.0中文版。1.输入数据2.画散点图输出结果为：3.回归分析二、输出结果：表一描述性统计量均值标准偏差Ny2.8501.434710x762.00379.74610表二相关性yxPearson相关性y1.000.949x.9491.000Sig.（单侧）y..000x.000.Ny1010x1010由上表可得x与y的相关系数为0.949，在置性水平为0.05下，y与x显著相关。表三输入／移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1xa.输入a.已输入所有请求的变量。b.因变量:y表四模型

2、汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.949a.900.888.4800a.预测变量:(常量),x。由上图知该回归方程的标准误差是0.4800由图中的R方知决定系数是0.900表五Anovab模型平方和df均方FSig.1回归16.682116.68272.396.000a残差1.8438.230总计18.5259a.预测变量:(常量),x。b.因变量:y由ANOVA方差分析图知，此模型的回归平方和是16.682，残差平方和是1.843，总平方和是18.525；三者自由度分别为：1,8,9；回归平方和与残差平方和的平均平方和依

3、次为16.682,0.23；此模型的F检验值为72.396.表六系数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.004.000.9498.509.000.003.005a.因变量:y由上图知（1）.回归方程为（2）.回归系数的区间估计，在置信度为95%下，的置信区间分别为（-0.701,0.937），（0.003,0.005）。（3）.，其标准误差为0，t检验值是8.509，在显著性检验下看出y与x是显著相关的。三、残差图将sp

4、ss输出的残差作出相应的散点图如下：从残差图上看出，残差是围绕随机波动，从而模型的基本假设是满足的。四、其余的小问题11.因为小时，故需要加班时间为4.118小时。12.在（11）题的条件下算出点估计值为，在置信水平为95%的情况下，单个新值的精确预测区间是（2.51949,4.88703）。使用近似公式计算单个新值置信水平为95%的近似置信预测区间为13.在置信水平为95%的区间估计是（3.28373,4.12279）。五、实验小结：本实验通过spss根据数据作散点图、方差分析图、残差分析图，构造一元回归方程，计算回归方程的标

5、准误差，对回归系数进行区间估计，得出决定系数验证显著性。通过本实验使得我们对回归分析方法的思想有了更深的体会。