应用统计学实验报告4

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1、浙江万里学院实验报告成绩：教师：课程名称：统计实验实验名称：实验四相关与回归分析分组组长：组员及分工：一、实验目的:掌握相关系数的求解方法，能够熟练运用回归分析工具进行一元和多元线性回归分析，了解单因素方差分析工具的使用。二、实验内容:1、相关系数的计算2、回归分析三、实验过程:（一）相关分析1、利用函数计算相关系数（1）单击任一个空白单元格，单击插入菜单，选择函数选项，打开粘贴函数对话框，在函数分类中选择统计，在函数名中选择CORREL。（2）单击确定，出现CORREL对话框，在Array1中输入B2：B11，在

2、Array2中输入C2：C11，即可在对话框下方显示出计算结果。2、用相关分析工具计算相关系数（1）在“工具”菜单中，单击“数据分析”选项，弹出“数据分析”对话框，选择“相关系数”分析工具。（2）单击“确定”，弹出“相关系数”对话框，在输入区域中输入：$B$1：$C$11，分组方式选择“逐列”，选择“标志位于第一行”，在输出区域中任选一单元格（如$B$15）。（3）单击“确定”，得到输出结果。（二）回归分析1、利用图表拟合分析①打开“产量成本”工作表实验日期：2013.11.164②从“插入”菜单中选择“图表”选项

3、，打开“图表向导”对话框。在“图表类型”列表中选择XY散点图，单击“下一步”按钮。③在数据区域中输入A1:B15，选择“系列产生在——列”，单击“下一步”按钮。④自己设置标题等选项。⑤单击“完成”按钮，便得到XY散点图。⑥用鼠标激活散点图，把鼠标放在任一数据点上，单击鼠标右键，打开菜单，在菜单栏里选择“填加趋势线”选项，打开趋势线对话框。⑦打开“类型”页面，选择“线性”选项，Excel将显示一条拟合数据点的直线。⑧打开“选项”页面，在对话框下部选择“显示公式”和“显示平方根”选项，单击“确定”按钮，便得到趋势回归图

4、。【例10.20】测得不同地区某微量元素超标量与平均患病人数资料，试拟合Y关于X的回归方程。（1）绘制散点图。从图中可以看出：Y与X是曲线相关关系。（2）在散点图的任一个散点上单击右键，选取快捷菜单中的“添加趋势线”。（3）在弹出的“添加趋势线”对话框类型中选取“对数”。（4）在“选项”中选“显示公式”和“显示R平方值”。（5）单击“确定”，即可得到回归方程为：Y=7.7771Ln(X)+19.745R2=0.9922表明拟合精度较高。2、用Excel回归分析工具①在“工具”菜单中选择“数据分析”选项，弹出“数据分

5、析”对话框，选择“回归”分析工具。②单击“确定”，弹出“回归”对话框，在Y值输入区域中输入：B1：B18，在X值输入区域中输入：C1：C18，选中“标志”复选框，置信度选择95%（默认值为95%，可以根据需要修改），在输出区域中任选一单元格。③单击“确定”，得到输出结果如图所示。（2）回归分析工具的输出结果解释①回归统计表回归统计表包括以下几部分内容：MultipleR（复相关系数R）：R2的平方根，又称为相关系数，它用来衡量变量x和y之间相关程度的大小。本例中：R0.9481为，表示二者之间的关系是高度正相关。R

6、Square(复测定系数R2)：用来说明用自变量解释因变量变差的程度，以测量同因变量y的拟合效果。复测定系数为0.8989，表明用自变量可解释因变量变差的89.89%。标准误差：又称为标准回归误差或叫估计标准误差，它用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归有关的其他统计量，此值越小，说明拟合程度越好。观测值：是指用于估计回归方程的数据的观测值个数。②方差分析表方差分析表的主要作用是通过F检验来判断回归模型的回归效果。③回归参数表回归参数表是表中最后一个部分。从方程检验来看，总体方程拟合优度较高，且通过了F检验，因此

7、回归方程总体效果显著。从回归系数来看，两个自变量对应的回归系数对应的P值均显著小于0.05，表明这两个自变量对玻璃销售额均有显著影响。专业班级：姓名：学号：实验日期：4四、实验结果（一）相关分析1、利用函数计算相关系数2、用相关分析工具计算相关系数（二）回归分析1、利用图表拟合分析专业班级：姓名：学号：实验日期：4【例10.20】测得不同地区某微量元素超标量与平均患病人数资料，试拟合Y关于X的回归方程。2、用Excel回归分析工具专业班级：姓名：学号：实验日期：4五、实验心得:本次实验操作是相关与回归分析,通过Ex

8、cel操作软件的应用对掌握相关系数的求解方法，能够熟练运用回归分析工具进行一元和多元线性回归分析，了解单因素方差分析工具的使用。在试验的过程中,运用所学的理论知识,从而加深对理论知识的理解,有利于我们更好的记忆一些公式及运用,将所学的运用的实践中，能使我们更注重操作的过程,更了解题目的性质,从而更深入的掌握要义。经过了几节课的实验，我们发现做实验有许多需要注