回归分析课程设计1

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1、课程设计报告课程名称应用回归分析实验学期2010年至2011年第二学期所在学院理学院年级专业班级学生姓名学号自评成绩教师评成绩学生姓名学号自评成绩教师评成绩学生姓名学号自评成绩教师评成绩学生姓名学号自评成绩教师评成绩学生姓名学号自评成绩教师评成绩指导教师37/37目录1.前言……......………………………………………………………...………………………………………….....32.问题简述....………………………………………………………...………………………………………….....33.

2、多元线性回归…….………………………………………………...…………………………………………..44.违背基本假设情况…….………………………………………...……………………………………………74.1多元加权最小二乘估计……...………………………………………………………………………74.2自相关性问题及其处理……...………………………………………………………………………85.自变量选择与逐步回归……...…………………………………………………………………………..125.1所有子集回归……

3、...……………………………………………………………………………………125.1.1最优Ra2法……......……………………………………………………………………………..125.1.2最优Cp法……......……………………………………………………………………………….125.2逐步回归……......………………………………………………………………………………………..135.2.1前进法……...……………………………………………………………………………………..135.2.2后退法…

4、…...……………………………………………………………………………………..145.2.3逐步回归法……...……………………………………………………………………………..176.多重共线性的情形及其处理…...……………………………………………………………………..186.1多重共线性的诊断……...……………………………………………………………………………186.1.1方差扩大因子法……...……………………………………………………………………….186.1.2特征根判定法……...…………

5、………………………………………………………………..196.2消除多重共线性……...…………………………………………………………………………………196.3主成分回归……...……………………………………………………………………………………..237.岭回归……...……………………………………………………………………………………………………..248．含定性变量的回归模型……...…………………………………………………………………………..288.1自变量中含有定性变量的回归模型的应用…….

6、..………………………………………288.2Logistic回归模型……...………………………………………………………………………………..348.3Probit回归模型……...…………………………………………………………………………………359.总结……...…………………………………………………………………………………………………………3637/371.前言本文以“汽车耗油量消耗因素”的数据为载体，在SPSS软件环境下，验证及梳理了《应用回归分析》中的数据分析方法和实验原理。本文主要利用

7、了多元线性回归、最小二乘法估计、逐步回归、多重共线性诊断及消除、岭回归分析、定性变量回归等一系列的方法对数据进行处理，通过在实践中学习、学习中相互促进讨论，达到加深学生对《应用回归分析》的理解，提高学生对相关统计软件的应用能力的效果。2.问题简述为研究决定汽车的汽油消耗的因素，收集了30种型号的汽车数据。其中包括每辆汽车的汽油消耗量（Y），以英里/加仑为单位，以及另外11个反映物理、机械特征的变量，如下表中数据的来源是1975年的MotorTrend杂志，变量的定义在表1中给出。表1变量定义变量

8、定义Y英里/加仑X1排气量（立方英寸）X2马力X3扭矩（英尺.磅）X4压缩比X5后轴动力比X6化油器（筒形）X7变速档数X8整体长度（英寸）X9宽度（英寸）X10重量（磅）X11传动类型（1=自动，0=手动）37/371.多元线性回归通过软件运行的增广相关矩阵，如表2：表2增广相关矩阵由相关系数矩阵可以看出，因变量Y（耗油量）与自变量X1（排气量）,X2（马力）,X3（扭矩）,X6（化油器）,X8（整体长度）,X9（宽度）,X10（重量）,X11（传动类型）呈现负相关，与X4（压缩比），X5（后