应用回归实验报告

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1、重庆交通大学学生实验报告实验课程名称应用回归分析开课实验室理学院实验室学院09年级信息与计算科学专业班1学生姓名林艳学号09180117开课时间2011至2012学年第1学期总成绩教师签名2.15一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经过10周时间，收集了每周加班工作时间的数据和签发的心保单数目，x为每周签发的新保单数目，y为每周加班工作时间（小时）。见表2.7.表2.7周序号12345678910X825215107055048092013503256701215Y3.51.04.02.01.03.04.51.53.05.0（1）画

2、散点图；答：（2）X与y之间是否大致呈线性关系；答：由（1）的散点图可以看出x与y之间大致呈线性关系。（3）用最小二乘估计求出回归方程；答：由SPSS得：系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量).118.355.333.748x.004.000.9498.509.000a.因变量:y由该系数表得出最小二乘估计的回归方程为：（1）求回归标准误差；答：模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.949a.900.888.48002a.预测变量:(常量),x。由上表得回归标准误差为：=0.48002（2）给出与的置信度为95%的区间估计；答：系

3、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由上表得：得置信区间为：（-0.701，0.0937）；得置信区间为：（0.003，0.005）；（3）计算x与y的决定系数；答：由（4）得模型汇总表得：=0.900，从相对水平上来看，回归方程能够减少因变量y得99.0%得方差波动。（4）对回归方程做方差分析；答：由SPSS得方差表：Anovab模型平方和df均方FSig.1回归16.682116.

4、68272.396.000a残差1.8438.230总计18.5259a.预测变量:(常量),x。b.因变量:y由方差分析表中看到，F=72.396，Sig=0.000，说明y对x得线性回归高度显著。（5）做回归系数β1显著性的检验；答：从（5）中得系数表中可得：回归系数β1检验的t值=8.509，显著性Sig=0.000，与F检验的检验结果一致。（6）做相关系数的显著性检验；答：从（4）的模型汇总表可得：r=0.949，说明y与x有显著的线性关系，与F检验和回归系数检验的结果一致。也说明对于一元线性回归三种检验的结果是完全一致的；（1）对回归方程作残差图并作相应

5、的分析；答：残差图：从残差图上看出，残差是围绕e=0随机扰动，从而模型的基本假定是满足的。（2）该公司预计下一周签发新保单=1000张，需要的加班时间是多少？答：由SPSS得下表：xyPRELICIUICILMCIUMCI8253.53.075861.913294.238442.720513.4312221510.88893-0.387912.165770.252531.52534107043.954222.755315.153143.493694.4147555022.089950.910863.269051.68382.4961148011.838990.64

6、6133.031851.394462.2835392033.416452.245384.587523.034223.7986813504.54.958063.664136.251994.288025.628093251.51.28330.047122.519470.7331.8335967032.520171.355773.684572.158892.88145121554.474063.232465.715673.911695.0364410003.703262.519494.887033.283734.12279从表中得出加班时间：（1）给出的置信水平为95%

7、的精确预测区间和近似预测区间。答：从（10）表可以得出置信水平为95%的精确预测区间为（3.28373，4.12279），近似预测区间为即（2.74332，3.70326）。（2）给出E（）置信水平为95%的区间估计。答：从（11）表中得E（）置信水平为95%的区间估计为：（2.51949，4.88703）。2.16表2.8是1985年美国50个州和哥伦比亚特区公立学校中教师的人均年工资y（美元）和学生的人均经费投入x（美元）。（1）绘制y对x的散点图，可以用直线回归描述两者之间的关系吗？（2）建立y对x的线性回归；（3）用线性回归的Plots功能绘制标准残差的直

8、方图和正态