线性回归 实验四2

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1、四、线性回归一、下表是连续10年最大积雪深度和灌溉面积的数据，如下，做其线性回归分析：首先做它的散点图，看大体形状，是否呈线性关系：由此散点图可知，最大积雪深度与灌溉面积之间呈线性关系。然后我们以灌溉面积为因变量，最大积雪为自变量，做线性回归，如下图：得到如下结果：由上图结果可知，R方为0.979，调整的R方为0.976。F=371.945.常量T为1.289。最大积雪深度的T为19.286。二、检验1、拟合优度检验：R方为0.979，说明最大积雪深度与灌溉面积拟合程度较高。2、T检验：T=19.286>=2.2622，拒绝原假设，说明最大积雪深度与灌溉面积之间具有显著的相关性。3、F检验：

2、在5%的显著性水平下，F=371.945>=5.12，所以拒绝原假设，说明最大积雪深度与灌溉面积之间具有显著的相关性。由上面分析可得，灌溉面积与积雪深度之间的线性关系可表示为：Y=2.356+1.813X.五、曲线回归以下收集了广东省东莞市1978年到2000年23年的国内生产总值数据，运用曲线回归来分析变化趋。数据如下：选择分析—回归—曲线回归，如图：选中“线性”，“二次项”，“立方”，所以得到三个方程，结果如下：由以上分析可知，二次、三次曲线模型的R方都很高，也就是模型对数据的解释能力很强，但通过图形可以看出，三次曲线的拟合效果是最好的，应该采用三次模型的式子。六、二元Logistic回

3、归分析下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic回归分析。脑梗塞可以分为ICAS、ECAS和NCAS三种，但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS的关系，因此将分组数据ICAS、ECAS和NCAS转化为1、0分类，是ICAS赋值为1，否赋值为0。打开“二值Logistic回归分析”对话框：分类保存输出结果如下：选项