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应用回归分析.doc


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文档列表 文档介绍

月份
1
2
3
4
5
X
1
2
3
4
5
y
10
10
20
20
40
(1)
(2) x与y大致呈线性关系
(3)
(4)
解得
(5)


求得的置信度为95%的置信区间为
(6)

列 1
列 2
列 1
1
列 2

1
(7)
方差分析:单因素方差分析
SUMMARY

观测数
求和
平均
方差
列 1
5
15
3

列 2
5
100
20
150
方差分析
差异源
SS
df
MS
F
P-value
F crit
组间

1




组内
610
8

总计

9




(8) 由于所以,原假设:=0,认为显著不为0,应变量y 对自变量x的一元线性回归成立。
(9) 由(4)得相关系数r=,r小于表=1%的相应值同时大于表=5% 的相应值,所以,x与y有显著的线性关系。
(10)

Multiple R

R Square

Adjusted R Square

标准误差

观测值
4
方差分析

df
SS
MS
F
Significance F
回归分析
1
2400
2400
72

残差
3
100

总计
4
2500




Coefficients
标准误差
t Stat
P-value
Lower 95%
Upper 95%
下限 %
Intercept
0
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
1







RESIDUAL OUTPUT
观测值
预测 10
残差
标准残差
1

-
-
2
20
0
0
3

-
-
4



(11)当广告费万元时,销售收入万元,置信度为95%的置信区间近似为,即是(,)

周序列
1
2
3
4
5
6
7
8
9
X
825
215
1070
550
480
920
1350
325
670
Y

1
4
2
1
3


3
(1)

(2) x与y大致呈线性关系
(3)求得即得到
(4)
求得
(5)
求得的置信度为95%的置信区间为
(6)

列 1
列 2
列 1
1
列 2

1
(7)
方差分析:单因素方差分析
SUMMARY

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  • 时间2018-05-26