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1、一．线性拟合做多元线性回归：1、Y1的拟合：设置显著性水平为0.05，拟合得到：B=[,,……….,]=[-29.81126.3468-4.3536-14.492710.1348-0.38072.33245.967663.9923]对应的置信区间为：-81.825522.2030-4.001616.6951-18.60309.8958-25.0230-3.9624-0.498920.7685-1.72790.96640.19794.4670-4.562716.4979-46.6847174.6693r2=0.8425(越接近于1，回归效果越显著)，F=4.68
2、04，p=0.0282，（p<0.05,可知回归模型成立）。残差图如下：从残差图可以看出，数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型能较好的符合原始数据。1、Y2的拟合：设置显著性水平为0.05，拟合得到：B=[,,……….,]=[-35.54253.07180.93422.26996.01980.05921.578010.125858.7683]对应的置信区间为：-130.678459.5934-15.855721.9992-25.128526.9968-16.990421.5302-13.429625.4692-2.40482.52
3、32-2.32625.4821-9.134529.3861-143.6637261.2004r2=0.2944(越接近于1，回归效果越显著)，F=0.3651，p=0.9093，（p>0.05,可知回归模型不成立）。从残差图可以看出，有两个数据的残差离零点较远，这说明这组原始数据不适合做线性回归。2、Y3的拟合：设置显著性水平为0.05，拟合得到：B=[,,……….,]=[5.31883.16245.6195-0.76364.25990.34811.23261.148228.9173]对应的置信区间为：-18.507529.1450-1.57797.9026-
4、0.907712.1468-5.58724.0601-0.61119.1309-0.26900.96520.25482.2104-3.67545.9718-21.780779.6152r2=0.8070(越接近于1，回归效果越显著)，F=3.6597，p=0.0522，（p接近0.05,可知回归模型基本成立）。残差图如下：从残差图可以看出，除最后一个数据外,其余数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型基本符合原始数据，而最后一个数据可视为异常点。1、Y总的拟合：设置显著性水平为0.05，拟合得到：B=[,,……….,]=[-60.03
5、4912.58092.2002-12.986320.41450.02665.143017.2416151.6779]对应的置信区间为：-161.405841.3359-7.587032.7488-25.570629.9709-33.50897.5362-0.309641.1386-2.59892.65200.98309.3030-3.281037.7642-64.0209367.3767r2=0.7454(越接近于1，回归效果越显著)，F=2.5616，p=0.1163，（p>0.05,可知回归模型不成立）。残差图如下：从残差图可以看出，除第一个数据和最后一个
6、数据的残差离零点均较远，说明这两个数据可视为异常点，去掉这两个数据之后再做拟合得到：B=[,,……….,]=[-478.815.71.8-85.3432.824.7135.31131.9]对应的置信区间为：-1048.791.17.523.9-811.6-183.512.810.575.5-1.16.7-251.4-25.8296.4-206.72470.4r2=0.9690(越接近于1，回归效果越显著)，F=19.5530，p=0.0023，（p<0.05,可知回归模型成立）。残差图如下：从残差图可以看出，数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，
7、这说明回归模型能较好的符合原始数据。预测值与实测值的比较：Y总预测值Y总实测值相对误差42.745846.48-8.03%40.500841.99-3.55%44.935843.184.07%66.135866.060.11%42.910842.31.44%35.7635.760.00%64.450861.674.51%40.960838.187.28%52.4652.460.00%62.500861.890.99%39.275839.20.19%60.475858.722.99%64.910866.4-2.24%62.665866.4-5.62%从上表可以看
8、出，预测值和实测值的误差都在10%以内
