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1、安徽财经大学统计与数学模型分析实验中心《数据分析方法》实验报告班级：11信计一班学号：20114595姓名：张思琪实验日期：3月17实验地点：2栋406实验名称：多元线性回归与逐步回归使用软件名称：MATLAB实验目的1.熟练掌握线性回归模型的建立方法，掌握regress命令的使用方法。2.掌握编程求总离差平方和TSS、回归平方和RSS、残差平方和ESS等相关统计量。3.掌握逐步回归的思想与方法，掌握stepwise命令的使用方法。实验内容1、建立多元回归模型：编写程序如下：A=[6484.004100.60794.008101.40112704.0
2、46991.002664.906858.004954.30859.408300.10114333.038474.002937.108087.105146.401015.109415.60115823.055472.003149.4810284.505588.001415.0010993.70117171.051333.003483.3714143.806605.102284.7012462.10118517.048829.004348.9519359.609169.203012.6016264.70119850.055043.005218.10247
3、18.3011884.603819.6020620.00121121.045821.006242.2029082.6013539.804530.5024774.10122389.046989.007407.9932412.1013852.504810.6027298.90123626.053429.008651.1433387.9014241.905231.4029152.50124761.050145.009875.9535087.2014106.205470.6031134.70125786.049981.0011444.0839047.3013
4、873.605888.0034152.60126743.054688.0013395.2342374.6014462.806375.4037595.20127627.052215.0016386.0445975.2014931.507005.0042027.10128453.047119.0018903.6453092.9014870.108181.3045842.00129227.054506.0021715.25];subplot(3,2,1),plot(A(:,1),A(:,7),'*'),xlabel('x1(工业总产值)')ylabel('
5、y(国家财政收入)')subplot(3,2,2),plot(A(:,2),A(:,7),'*'),xlabel('x2(农业总产值)')ylabel('y(国家财政收入)')subplot(3,2,3),plot(A(:,3),A(:,7),'*'),xlabel('x3(建筑业总产值)')ylabel('y(国家财政收入)')subplot(3,2,4),plot(A(:,4),A(:,7),'*'),xlabel('x4(社会商品零售总额)')ylabel('y(国家财政收入)')subplot(3,2,5),plot(A(:,5),A(:,7
6、),'*'),xlabel('x5(全名人口数)')ylabel('y(国家财政收入)')subplot(3,2,6),plot(A(:,6),A(:,7),'*'),xlabel('x6(受灾面积)')ylabel('y(国家财政收入)')得到：可以看到工业总产值、农业总产值、建筑业总产值、社会商品零售总额、全民人口数、受灾面积都与国家财政收入有线性关系，因此可以建立如下六元线性回归模型。程序：x=[ones(15,1),A(:,1),A(:,2),A(:,3),A(:,4),A(:,5),A(:,6)];y=A(:,7)[b,bint,r,rin
7、t,stats]=regress(y,x);b,bint,stats,回归模型的系数、系数置信区间与统计量回归系数回归系数估计值回归系数置信区间β0β1β2β3β4β5β6-6922.60.1-0.900.60.10[-41630,27785][-1,1][-1,-1][-3,3][0,1][0,0][0,0]R2=0F=620p<0s2=141520由此得模型为：y=-6922.6-0.1x1-0.9x2+0.6x4+0.1x52、逐步回归求解：程序：x=[6484.004100.60794.008101.40112704.046991.00685
8、8.004954.30859.408300.10114333.038474.008087.105146.40
