关于大学生对食堂满意度的问卷调查.docx

回归分析作业
第二章:

.(1)
(2)X与Y之间是否大致呈线性关系?
答:由于这个散点图不能由一条直线连接起来,所以X与Y不大致呈线性关系。
(3)用最小二乘法估计求出回归方程:
模型描述
变量类型
方程 1
Y
因变量
X
预测值
M
工具
MOD_2
模型汇总
方程 1
复相关系数
.904
R 方
.817
调整 R 方
.756
估计的标准误

置信区间a
置信区间a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B 的 % 置信区间
B
标准误差
试用版
下限
上限
1
(常量)
-

-.157
.885
-

广告费用


.904

.035
.906

模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B 的 % 置信区间
B
标准误差
试用版
下限
上限
1
(常量)
-

-.157
.885
-

广告费用


.904

.035
.906

则回归方程为:Y=-1+7X;
(4)求回归标准误差:
^σ回归标准误差为:.
(5)未知数的置信区间估计:
^β1的置信区间为[-,] ^β2的置信区间为[,]
(6)x与y的决定系数:
则:.
(7)
ANOVA
平方和
df
均方
F
Sig.
方程 1
回归

1


.035
残差

3

ANOVA
平方和
df
均方
F
Sig.
方程 1
回归

1


.035
残差

3

总计

4
(8)
系数
未标准化系数
Beta
t
Sig.
B
标准误
方程 1
(常数)
-


-.157
.885
X


.904

.035
<,所以拒绝原假设 H0:β1=0,认为β1显著非0,所以高度显著.
(9) :
系数
未标准化系数
Beta
t
Sig.
B
标准误
方程 1
(常数)
-


-.157
.885
X


.904

.035
(10)
(11)由于回归方程为:Y=-1+7X,当x=,Y=。
销售收入的置信区间及其描述
统计量
标准误
广告费用
均值


均值的 95% 置信区间
下限

上限

5% 修整均值

中值

方差

标准差

极小值
10
极大值
40
范围
30
四分位距
20
偏度

.913
峰度


则销售收入95%的置信区间为[,]。

(1)x与y的散点图:
则,在散点图中看出:这些点大多数在拟合线附近无规律的波动,所以说人均工资y与人均经费x有着线性关系。
输入/移去的变量b
模型
输入的变量
移去的变量
方法
输入/移去的变量b
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
人均经费投入
.
输入
1
人均经费投入
.
输入
a. 已输入所有请求的变量。
b. 因变量: 人均年工资
模型汇总
模型
R
R 方
调整 R 方
标准估计的误差
1
.826a
.683
.676

a. 预测变量: (常量), 人均经费投入。
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归

1


.000a
残差

49
.406
总计

50
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归

1
5