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1、散布图—练习°某建筑公司想了解位于总评估价销售价格某街区的住宅地产的销房产X美元y美元179,76095,000售价格y与总评估价x之298,480116,500相关分析案例间的相关程度到底有多3110,655156,900大？于是从该街区去年496,859111,000售出的住宅中随机抽105100,861110,110所住宅房作样本，分别6105,230100,000JustinTao794,798130,000的总评估价和销售资料陶维胜8139,850170,400如右表9170,341211,50010155,137185,0001
2、CorporateCommunication2CorporateCommunication28.05.200728.05.2007绘制散布图，观察其相关关系散布图及关系分析°输入数据°从散布图可以°点击Graph>ScatterPlot看出：总评估价值X与销售价°弹出对话框，依次对应X、Y输入变量列格Y存在线性正°点击OK相关，相关程度较大；随X增大，Y有增长趋势3CorporateCommunication4CorporateCommunication28.05.200728.05.2007计算相关系数散布图(相关分析)案例°输入数据°下
3、面是表示某公司广告费用和销售额之间关系的资°点击Stat>BasicStatistics>Correlation…料。试求这家公司的广告费和销售额的相关系数°弹出对话框，输入X、Y变量列°点击OK广告费489871261069(10万)销售额9202215172318251020(100万)得出相关系数及检验p值5CorporateCommunication6CorporateCommunication28.05.200728.05.20071散布图及关系分析计算相关系数¢相关系数r=0.853，有正相关关系，p=0.002<0.05(留意
4、水准)，广告费和销售额的相关关系是有影响的7CorporateCommunication8CorporateCommunication28.05.200728.05.2007回归分析案例回归分析°通过下例观察回归分析和决定系数。为了知道机械°输入数据的使用年限和设备费用之间有什么关系，得到了有°点击Stat>Regression>Regression关对相同机械设备记录的如下数据。试求对这个数°弹出对话框，依次选择输出变量列、选择输入变量据说明X与Y之间关系的线性回归方程。若使用年限列为10年时，设备费用是多少°点击OK使用年3158142
5、6935726限(年)设备费3924115105508667901401127018643126用(千元)9CorporateCommunication10CorporateCommunication28.05.200728.05.2007回归分析回归分析选择输出变量列°Regression-Graphs:选择为帮助最佳回归模型分析的残差Plot的形态选择输入变量列选择显示在残差Graph的残差形态ResidualPlots11CorporateCommunication12CorporateCommunication28.05.20072
6、8.05.20072回归分析回归分析°Regression-Options:可以选择加重值列，预测新•Storage:Storage选择从Worksheet的输入变量和输出的观测值确认信赖区间变量列的下一个列开始被Check的项目输入所需的x值，通过得出的回归方程式可以求值和yˆ信赖区间输入10，能计算出10年后的设备费用(预测值)13CorporateCommunication14CorporateCommunication28.05.200728.05.2007回归分析回归分析•Results:Results调整对显示在WindowSe
7、ction的回归模设备费用和使用年限的回归方程式是yˆ=29.1+13.6x型的分析结果范围。决定系数R-Sq值为61%，在全体变动中按回归直线说明的变动是61%.p值为0.001小于留意水准0.05，所以认为上面的回归式有意义使用年限10年的机械的设备费用期待值是165.48，对其的95%信赖区间是(123.66,207.29).15CorporateCommunication16CorporateCommunication28.05.200728.05.2007回归分析回归分析•FittedLinePlot:欲用Graph分析时活用。•
8、Graph结果确认•Stat>Regression>FittedLinePlot17CorporateCommunication18CorporateCommunication2
