线性回归分析.doc

线性回归分析.DOC:..1••1-1I I23 4无聊、消逍【注解】从散点图可知:每天手机阅读频率与手机阅读获得满足相关性小。相关性您每日手机阅读的频率是?无聊、消遣您每H-T4JL阅读的频率是?Pearson相关性I・.026显著性(双侧).575N462462无聊、消遣Pearson相关性-.026I显著性(双侧).575N462468【注解】相关变量的Pearson相关系数=-<0,表示呈负相关;相关系数检验对应的概率P值=,,,应接受原假设,即每天手机阅读频率与手机阅读获得满足没有显著的相关性。描述性统计量均値标准偏差N您每日手木儿阅读的频率是?、、消遣“■:。:您每日手机阅读的频率是?【注解】“.001・.:(常量),无聊、消遣。:您每日手机阅读的频率是?【注解】上图是回归方程的拟合优度检验。第二列:两变最的相关系数R=:被解释变量和解释变量的判定系数R方=;判定系数远离1,说明回归方程对样本数据的拟合优度越低,被解释变量可以被模型接受的部分较少。笫四列:被解释变量和解释变量的调整判定系数R方=。笫五列:回归线性方程的估计标准误差=。 ":(常量),无聊、消遣?。 ":(常量),无聊、消遣?。:您每日于机阅读的频率?【注解】上图是回归方程的整体显著性检验一回归分析的方差分析。第二列:被解释变量的总离差平方和=;被分解为两部分:回归平方和=,剩余平方和==,对应的概率P=,,应接受原假设,结论:回归系数不为0,被解释变量与解释变量的线性关系不显著,不町建立线性模型。系数」 (常量)、消遣-.-.026-.:您每日手机阅读的频率是?【注解】回归方程的线性回归系数和帘项的估计值,以及回归系数的线性显著检验。第二列:常数项估计值=:;回归系数估计值=。第三列:回归系数的标准误差=-:标准化回归系数=-、六列:冋归系数T检验的t统计量值=561,对于的概率P值=,人于显著性水平().05,接受原假设,结论:I叫归系数不为(),被解釋变量与解释变量的线性关系不显著。YiA=-'------°:您每H手机阅读的频率是?亢方图冈变戢:您毎II『机阅读的频率是?均仙=--16.==462散点图因变吐:您侮II于机阅饮的频率是?I I0 「-•回归标准化预计{ft2•--1-23燃対『机那尬人小的満盘度?燃対『机那尬人小的満盘度?【注解】从散点图可知:手机是3GL手机屏幕大小满