一元线性回归分析实验报告.doc

应用回归分析实验报告
一元线性回归在公司加班制度中的应用
院（系）：
专业班级：
学号：
指导老师：
成绩：
完成时间：
一元线性回归在公司加班制度中的应用
一、实验目的
掌握一元线性回归分析的基本思想和操作，可以读懂分析结果，并写出回归方程，对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验
二、实验环境

三、实验题目
一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经10周时间，收集了每周加班数据和签发的新保单数目，x为每周签发的新保单数目，y为每周加班时间（小时），数据如表所示
周序号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
X
825
215
1070
550
480
920
1350
325
670
1215
y










画散点图。
与之间大致呈线性关系？
用最小二乘法估计求出回归方程。
求出回归标准误差。
给出与的置信度95%的区间估计。
计算与的决定系数。
对回归方程作方差分析。
作回归系数的显著性检验。
作回归系数的显著性检验。
对回归方程做残差图并作相应的分析。
该公司预测下一周签发新保单，需要的加班时间是多少？
给出的置信度为95%的精确预测区间。
给出的置信度为95%的区间估计。
四、实验过程及分析

如图是以每周加班时间为纵坐标，每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图，从图中可以看出，数据均匀分布在对角线的两侧，说明x和y之间线性关系良好。

系数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)
.118
.355
.333
.748
-.701
.937
x
.004
.000
.949

.000
.003
.005
,，故我们可以写出其回归方程如下：

ANOVAa
模型
平方和
自由度
均方
F
显著性
1
回归

1


.000b
残差

8
.230
总计

9
a. 因变量：y
b. 预测变量：(常量), x
由方差分析表可以得到回归标准误差：SSE=
故回归标准误差：，=。
%的置信区间估计。
系数a
模型
未标准化系数
标准化系数
t
显著性
B 的 % 置信区间
B
标准误差
Beta
下限
上限
1
(常量)
.118
.355
.333
.748
-.701
.937
x
.004
.000
.949

.000
.003
.005
a. 因变量：y