回归、判别分析

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1、天津理工丸学卖验报告学院（系）名称：让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具应丿IJ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批改意见成绩教师签字:实验内容：回归分析：1•研究货运总量丫（万吨）与工业总值/（亿元）、农业总产值X.（亿元）、居民非商品支出（亿元）的关系。数据见卜•表编号货运总量Y工业总产值X1农业总产值x2居民非商品支出x3116070351.0226075402.4321065402.0426574423.0524072381.2622068451.5727

2、578424.0816066362.0927570443.21025065423.0设变量x1表示工业总产值，变量x2表示农业总产值，变量x3表示居民非商品支出，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）；=00+0內+02兀2+03兀3+£判别分析：2为研究某地区人口死亡状况，已按某种方法将15个已知样品分为3类，指标及原始数据如下表。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及原始数据表组別序号XI二0岁组死亡概率X2=l岁组死亡概率X3=10岁组死亡概率X4=55岁组死亡概率X5=80岁组死

3、亡概率X6二平均预期寿命第一组134.167.441.127.8795.1969.3233.066.341.086.7794.0869.7336.269.241.04&9797.36&8440.1713.451.4313.88101.266.2550.0623.032.8323.74112.5263.3第二组133.246.241.1822.9160.0165.4232.224.221.0620.7124.768.7341.1510.082.3232.84172.0665.85453.0425.744.0634.87152.0363.553&0311.26.0

4、727.84146.3266.8第三组134.035.410.075.290.169.5232.113.020.093.1485.1570.8344.1215.121.0815.15103.1264.8454.1725.032.1125.15110.1463.752&072.010.073.0281.226&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

5、析：(1)描述统计量的结果,显示变量y和x1,x2,x3的均数、标准差和例数(N)o描述性境计量均值标准偏差N货运总量丫231.5043.40110工业总产值)d70.304.44810农业总产值x240.403.27310居民非商品支出)(32.3300.9661510(2)相关分析的结果，货运总虽和农业总产值，货运总虽和屈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。相矣性取击以货运总量丫工业总产值刘农业总产值农居民非商品支出灯Pear：激活性货运总量丫1.000.556.731.724工

6、业总产值划.5561.000.113.398农业总产值｝(2.731.1131.000.547居民非商品支出｝(3.724.398.5471.000Sig.(单测)货运总星丫■.048.008.009工业总产值刈.048•.378.127农业总产值｝(2.008.378•.051居民非商品支出X3.009.127.051■N货运总量丫10101010工业总产值刈10101010农业总产值X210101010居民非商品支出｝(310101010(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AdjustedRSquar

7、e=0.708,估计值的标准误差Std.ErroroftheEstimate=1.391楔型汇总b模型RR方调整R方标准估计的误差1.898a.806.70823.442a.预测变量:(常量)，居民非商品支出灯,工业总产值)d.农业总产值农。b.因变量:货运总量丫(4)方差分析结果，回归［的均方RegressionMeanSquarc=4551.790,残差的均方ResidualMeanSquare二549.522,F=8.283,P=0.015<0.05,所以线性回归方程显著。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归残差13655.3703297.13

8、016952.5003694551.7