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时间:2018-08-05
《统计实验6 回归分析和方差分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、实验6回归分析与方差分析一、实验目的通过本次实验,掌握回归分析和方差分析的功能及如何进行回归分析和方差分析。二、上机作业1、线性回归分析某医师测得10名3岁儿童的身高(cm)、体重(kg)和体表面积(cm2)资料如下。试用多元回归方法确定以身高、体重为自变量,体表面积为应变量的回归方程并分析所得模型。儿童编号体表面积(Y)身高(X1)体重(X2)123456789105.3825.2995.3585.2925.6026.0145.8306.1026.0756.41188.087.688.589.087.789.588.890.490.691.21
2、1.011.812.012.313.113.714.414.915.216.0答:(1)首先我们对以上变量做散点图分析,结果如下:由图,我们可以直观推测体表面积与体重有很好的相关关系,而体表面积与身高的相关关系较弱一点儿。(2)我们对相关系数做分析:Correlations体表面积身高体重体表面积PearsonCorrelation1.869**.943**Sig.(2-tailed).001.000N101010身高PearsonCorrelation.869**1.863**Sig.(2-tailed).001.001N101010体重Pea
3、rsonCorrelation.943**.863**1Sig.(2-tailed).000.001N101010**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).由上表,我们可以看出,体重与体表面积比身高与体表面积确实有更好的相关性。(3)下面我们用多元回归方法做线性回归,其相关数据如下:VariablesEntered/RemovedbModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1体重,身高a.Enter2.身高Backward(criterion
4、:ProbabilityofF-to-remove>=.100).a.Allrequestedvariablesentered.b.DependentVariable:体表面积ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.950a.902.874.1433462.943b.890.876.141945a.Predictors:(Constant),体重,身高b.Predictors:(Constant),体重ANOVAcModelSumofSquaresdfMean
5、SquareFSig.1Regression1.3212.66132.145.000aResidual.1447.021Total1.46592Regression1.30411.30464.705.000bResidual.1618.020Total1.4659a.Predictors:(Constant),体重,身高b.Predictors:(Constant),体重c.DependentVariable:体表面积CoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficie
6、ntstSig.CollinearityStatisticsBStd.ErrorBetaToleranceVIF1(Constant)-2.8566.018-.475.649身高.069.075.215.919.389.2563.912体重.184.057.7583.234.014.2563.9122(Constant)2.661.3856.915.000体重.229.028.9438.044.0001.0001.000a.DependentVariable:体表面积如果将体表面积(Y1)回归为关于身高(X1)和体重(X2)的线性组合。由以上数据
7、我们知道,有关身高(X2)的显著度为0.389。即将它们回归为:Y1=-2.856+0.069X1+0.184X2不是很合适,所以我们将体表面积(Y1)回归为仅与体重(X2)有关的线性方程较为合适。因为我们由以上数据知道它们的显著度更好,仅为0.000。所以我们它们的关系回归为:Y1=2.661+0.229X2。2、非线性回归分析柯布-道格拉斯回归,详细见教材p195,15题柯布-道格拉斯生产函数。认为生产总值同劳力及资本有关,同技术进步A的贡献也有关。某地制造业记录了n=12个年份的数据资料:年份序号t/万元/万元/个1144336477293
8、73922176397461724081832419114685048222431155157929547735371024744756
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