线性回归及结果分析.docx

Henan University of Urban Construction
专业科研训练
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指导教师
2014年16 ***
k 7061 21,232 2. EIe-10 ***
I (xrt2) -^388 二用063 - 2,25^-05 ***
Signif. coles: : '于士士「 n 0,05 、J ' f 1
s.^sidual standard ^rror: J. 858 ce 11 degree? of freedom
三
Multiple R-squar&d: , Adj _ls ted R-zquarsij :
F-stati^z-ic: 1391 on 2 and 11 EF, p-value: 5 . S>4Se-l 4
> 1
J
4 卜
Call:
lm(formula = y 〜1 + x + I(xA2))
Residuals:
Min IQ Median 3Q Max
- - -
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>ltl)
(Intercept) < 2e-16 ***
x -10 ***
I(xA2) - - -05 ***
Signif. codes: 0 ‘***' ‘**' ‘*' ‘.' ‘ ' 1
Residual standard error: on 11 degrees of freedom
Multiple R-squared: , Adjusted R-squared:
F-statistic: 1391 on 2 and 11 DF, p-value: -14
由以上拟合得线性回归模型为：
y 二 + - ,
结果分析：
同上述参数描述，不做冗余介绍。
本次拟合修正的拟合优度=，表示拟合程度很高。然后，我们看F
统计量，-14，显然是<，我们可以认为方程在P=
的水平上还是通过显著性检验的。
(3)软件运算结果：
展 R Graphics: Device 2 (ACTTVEJ | = || 回 ||・^|
O
散点图和拟合曲线如上图所示。
所有代码：
xv-c(rep(0:6,rep(2,7))) rep通过重复产生复杂序列
yv-c(,,,,,,,,,,,,,) fv_lm(y〜1+x)