统计实验6回归分析和方差分析.doc

《统计实验6回归分析和方差分析.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、实验6回归分析与方差分析一、实验目的通过本次实验，掌握回归分析和方差分析的功能及如何进行回归分析和方差分析。二、上机作业1、线性回归分析某医师测得10名3岁儿童的身高（cm）、体重（kg）和体表面积（cm2）资料如下。试用多元回归方法确定以身高、体重为自变量，体表面积为应变量的回归方程并分析所得模型。儿童编号体表面积（Y）身高（X1）体重（X2）123456789105.3825.2995.3585.2925.6026.0145.8306.1026.0756.41188.087.688.589.087.789.588.890.490.691.211.01

2、1.812.012.313.113.714.414.915.216.0答：（1）首先我们对以上变量做散点图分析，结果如下：由图，我们可以直观推测体表面积与体重有很好的相关关系，而体表面积与身高的相关关系较弱一点儿。（2）我们对相关系数做分析：Correlations体表面积身高体重体表面积PearsonCorrelation1.869**.943**Sig.(2-tailed).001.000N101010身高PearsonCorrelation.869**1.863**Sig.(2-tailed).001.001N101010体重PearsonCorr

3、elation.943**.863**1Sig.(2-tailed).000.001N101010**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).由上表，我们可以看出，体重与体表面积比身高与体表面积确实有更好的相关性。（3）下面我们用多元回归方法做线性回归，其相关数据如下：VariablesEntered/RemovedbModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1体重,身高a.Enter2.身高Backward(criterion:Probability

4、ofF-to-remove>=.100).a.Allrequestedvariablesentered.b.DependentVariable:体表面积ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.950a.902.874.2.943b.890.876.a.Predictors:(Constant),体重,身高b.Predictors:(Constant),体重ANOVAcModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression1.3212

5、.66132.145.000aResidual.1447.021Total1.46592Regression1.30411.30464.705.000bResidual.1618.020Total1.4659a.Predictors:(Constant),体重,身高b.Predictors:(Constant),体重c.DependentVariable:体表面积CoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.CollinearityStatisticsBS

6、td.ErrorBetaToleranceVIF1(Constant)-2.8566.018-.475.649身高.069.075.215.919.389.2563.912体重.184.057.7583.234.014.2563.9122(Constant)2.661.3856.915.000体重.229.028.9438.044.0001.0001.000a.DependentVariable:体表面积如果将体表面积（Y1）回归为关于身高（X1）和体重（X2）的线性组合。由以上数据我们知道，有关身高（X2）的显著度为0.389。即将它们回归为：Y1=-

7、2.856+0.069X1+0.184X2不是很合适，所以我们将体表面积（Y1）回归为仅与体重（X2）有关的线性方程较为合适。因为我们由以上数据知道它们的显著度更好，仅为0.000。所以我们它们的关系回归为：Y1=2.661+0.229X2。2、非线性回归分析柯布-道格拉斯回归，详细见教材p195,15题柯布-道格拉斯生产函数。认为生产总值同劳力及资本有关，同技术进步A的贡献也有关。某地制造业记录了n=12个年份的数据资料：年份序号t/万元/万元/个14772937392246172408183468504822245792954773574475610

8、4566312876008786157097624810780701168980