回归判别分析

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1、成绩（亿元）、居民非天津理工大学类洽板告学院（系）名称：计算机与通信工程学院姓名学号专业班级实验项目回归分析与判别分析课程名称数据分析及其应用软件课程代码0665106实验时间2016年4月6号3、4节，中午实验地点7号楼216批改意见教师签字:编号货运总量Y工业总产值xl农业总产值x2居民非商品支出x3116070351.0226075402.4321065402.0426574423.0524072381.2622068451.5727578424.0816066362.0927570443

2、.21025065423.0实验内容：回归分析：1.研究货运总量y（万吨）与工业总值'（亿元）、农业总产值x商品支出；G（亿元）的关系。数据见下表2设变量X1表示工业总产伉，变量x2表示农业总产值，变量x3表示居民非商品支岀，y表示货运总量。假设因变量y和自变量x1，x2，x3的线性回归模型为y=^Q++々2又2+知3+石判别分析：2.为研究某地区人门死亡状况，已按某种方法将15个已知样品分为3类，指标及原始数据如卜表。利用费歇线性判别函数，判定另外4个待判样品属于哪一类？某地区人口死亡状况指标

3、及原始数据表组别序号Xl=0岁组死亡概率X2=l岁组死亡概率X3=1O岁组死亡概率X4=55岁组死亡概率X5=8O岁组死亡概率父6=平均预期寿命第一组134.167.441.127.8795.1969.3233.066.341.086.7794.0869.7336.269.241.048.9797.368.8440.1713.451.4313.88101.266.2550.0623.032.8323.74112.5263.3第二组133.246.241.1822.9160.0165.4232.2

4、24.221.0620.7124.768.7341.1510.082.3232.84172.0665.85453.0425.744.0634.87152.0363.5538.0311.26.0727.84146.3266.8第三组134.035.410.075.290.169.5232.113.020.093.1485.1570.8344.1215.121.0815.15103.1264.8454.1725.032.1125.15110.1463.7528.072.010.073.0281.22

5、68.3待判样品150.226.661.0822.54170.665.2234.647.331.117.7895.1669.3333.426.221.1222.95160.3168.3444.0215.361.0716.45105.364.2实验结果分析：回归分析：(1)描述统计量的结果，显示变量y和x1，x2,x3的均数、称准差和例数(N)。描述性统计量均值标准偏差N货运总量丫231.5043.40110工业总产值X170.304.44810农业总产值X240.403.27310居民非商品支出

6、X32.3300.9661510(2)相关分析的结果，货运总量和农业总产值，货运总量和居民非商品住处的相关系数分别为0.731,0.724,单尾单侧检验分别为P=0.008,P=0.009,相关程度高。相关性欢击以货运总星Y工业总产值X1农业总产值X2居民非商品支出X3Pear:激活性货运总星Y1.000.556.731724工业总产值X1.5561.000.113.398农业总产值x2.731.1131.000.547居民非商品支出x3.724.398.5471.000Sig.(单侧)货运总星

7、Y•.048.008.009工业总产值X1.048•.378.127农业总产值X2.008.378••051居民非商品支出X3.009•127.051•N货运总垦Y10101010工业总产值X110101010农业总产值X210101010居民非商品支出X310101010(3)模型摘要，相关系数为R=0.898,判定系数为RSquare=0.806,调整判定系数AdjustedRSquare=0.708：估计值的标准误差Std.ErroroftheEstimate=1.391祺型汇总13棋型R

8、R方调整R方标准估计的误差1.898a.80670823.442a.预測变星:(常量),居民非商品支出X3,工业总产值X1,农业总产值X2◊b.因变星:货运总量Y(4)方差分析结果，回归的均方RegressionMeanSquarc=4551.790,残差的均方ResidualMeanSquare=549.522,F=8.283,P=0.015〈0.05,所以线性回归方程显著。Anovab棋型平方和df均方FSig.1回归13655.37034551.7908.283.015a残差3297.13