【精品】数据分析29

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1、某医院为了了解病人对庾院工作的满意程度Y和病人的年龄XI,病人的病情严重程度X2和病人的忧虑程度X3之间的关系，随机调杏了23名病人，得数据如下表：年龄(xl)病情程度(x2)忧虑程度(x3)满意程度(y)50512.34836462.35740482.26641441.87028431.88949542.936435()2.24645482.45452622.92629482.48929502」7743532.46738552.24734512.35153542.25736492.06633562.57929461.988334

2、92」6055512.44929522.37744582.95243502.3601用spss对该模型进行回归分析:对模型做散点图:I3035II4045II5055A60-40-y与年龄（xl）的散点图20

3、Iiiii404550556065x2y与病情程度x2的散点图40-80-aGO-20~iiiiiii1.82.02.22.42.62.83.0x3y与满意程度（x3）的散点图由以上的散点图可知：y与xl冇明显的线性关系，与x2,x3也冇线性关系，但不大明显。模型汇总bRR方调蔡R方标准估计的谋差更改统计最Durbin-Wa

4、tsonR方更改F更改df1df2Siq.F更改1.823a.678.62710.207.67813.328319.0002.278a•预测变量:（常量）,x3,xhx2°b.因变血y从该模型汇总中可得到/?2=0.678,复相关系数R越人线性关系越强，由此可知此模型的线性关系较弱。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归4165.70031388.56713.328.000*残差1979.51819104.185总计6145.21722a.预测变量:（常量）,x3,xl,x2。b.因变量:ySSE=1979.518由此方差

5、分析表可知：SST=6145.217SSR=4165.700MSR=SSR/p-l=1388.567MSE=SSE/n-p=104」85。系数.模型非标准化系数标准系数1Sig.B标准误差试用版1（常量）162.99225.5696.375.000X1-1.217.298・.618-4.085.001x2-.661.814・.176-.811.427x3-8.63212.136・.157・.711.486a.因变量：y从参数估计表中知:00=162.992=-1.21702=-0.66103=-8.632所以该线性方程为:y=—1

6、.217坷—0.66x2一&632%+162.9922对上述模型作残差分析:残差统计量^极小値极大値均値标准偏差N预测値33.6984.9561.3513.76023标准预测値-2.0101.716.0001.00023预测値的标准误差2.4405.9394.1171.10623调整的预测値37.6283.9261.1513.72323残差-17.04814.765.0009.48623标准残差-1.6701.447.000.92923Student化残差-1.7341.627.0091.02923已刪除的残差■18.69819

7、.152.19611.69223Student化已删-1.8391.706.0061.06023除的残差Maha1°距离.3016.4922.8701.91123Cook的距离.000.273.061.07823居中杠杆値.014.295.130.087233用逐步回归法分析该模型:输入/移去的变量“模型输入的变量移去的变量方法1X1■步逬（准则：F-to-enter的槪率<=.100，F-to-remove的槪率>=.110）。2x2•步逬（准则：F-to-enler的槪率<=.100，F-to-remove的槪率>=.110）

8、。a.因变量：y模型汇总°模型RR方调整R方标准估计的误差更改统计量Durbin-WatsonR方更改F更改dfldf2Sig.F更改1.777a.604.58510.764.60432.036121.0002.818b.669.63610.080.0653.947120.0612.203a.预测变量:（常量）,xi。b.预测变量:（常量）,xl,x2。c.因变量：y系数'模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1（常杲）122.06310.95911.138.000xl-1.531.271-.777-5.660.000

9、2（常量）166.72624.7136.746.()0()xl-1.267.286-.643-4.428.000x2-1.086.547-.289-1.987.061a.因变:M:y由此得到两个线性回归方程:y=-1.531州+122.063和y=