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文檔簡介
1、3.5 常態(tài)性之相關(guān)檢定期末成績期中成績出席時數(shù)作業(yè)利用MinitabRegression Analysis: 醫(yī)生人數(shù) versus 總?cè)丝跀?shù) The regression equation is醫(yī)生人數(shù) = - 111 + 0.00280 總?cè)丝跀?shù)Predictor Coef SE Coef T PConstant -110.63 34.75 -3.18 0.002總?cè)丝跀?shù) 0.00279542 0.00004837 57.79 0.000S = 610.085 R-Sq = 88.4% R-Sq(adj) = 88.4%Analysis of VarianceSource DF SS M
2、S F PRegression 1 1243181164 1243181164 3340.06 0.000Residual Error 438 163025135 372204Total 439 1406206299Unusual ObservationsObs 總?cè)丝跀?shù) 醫(yī)生人數(shù) Fit SE Fit Residual St Resid 1 8863164 23677.0 24665.7 410.7 -988.7 -2.19RX 2 5105067 15153.0 14160.2 229.8 992.8 1.76 X 3 2818199 7553.0 7767.4 120.9 -214.4
3、-0.36 X 4 2498016 5905.0 6872.4 105.9 -967.4 -1.61 X 5 2410556 6062.0 6627.9 101.8 -565.9 -0.94 X 53 723959 4761.0 1913.1 33.2 2847.9 4.67R 58 678111 3237.0 1785.0 32.2 1452.0 2.38R 67 663906 5674.0 1745.3 31.9 3928.7 6.45R102 467610 2867.0 1196.5 29.3 1670.5 2.74R123 396685 4189.0 998.3 29.1 3190.7
4、 5.24R168 282937 2188.0 680.3 29.6 1507.7 2.47R258 181835 1944.0 397.7 30.8 1546.3 2.54R418 106470 1814.0 187.0 32.2 1627.0 2.67RR denotes an observation with a large standardized residual.X denotes an observation whose X value gives it large influenceRegression Analysis: 醫(yī)生人數(shù) versus 病床數(shù) The regress
5、ion equation is醫(yī)生人數(shù) = - 95.9 + 0.743 病床數(shù)Predictor Coef SE Coef T PConstant -95.93 31.49 -3.05 0.002病床數(shù) 0.74312 0.01161 63.99 0.000S = 556.949 R-Sq = 90.3% R-Sq(adj) = 90.3%Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 1270342254 1270342254 4095.34 0.000Residual Error 438 135864045 310192Total
6、439 1406206299Unusual ObservationsObs 病床數(shù) 醫(yī)生人數(shù) Fit SE Fit Residual St Resid 1 27700 23677.0 20488.4 305.9 3188.6 6.85RX 2 21550 15153.0 15918.2 234.8 -765.2 -1.52 X 3 12449 7553.0 9155.1 130.4 -1602.1 -2.96RX 4 6179 5905.0 4495.8 60.9 1409.2 2.55R 5 6369 6062.0 4637.0 62.9 1425.0 2.58R 6 8942 4861.0
7、 6549.0 90.9 -1688.0 -3.07RX 8 9490 3823.0 6956.2 97.0 -3133.2 -5.71RX 41 2279 3226.0 1597.6 28.2 1628.4 2.93R 42 135 1694.0 4.4 30.7 1689.6 3.04R 43 2486 3161.0 1751.5 29.1 1409.5 2.53R 48 1507 4635.0 1023.9 26.6 3611.1 6.49R 53 3640 4761.0 2609.0 36.7 2152.0 3.87R 58 2425 3237.0 1706.1 28.8 1530.9
8、 2.75R 67 6154 5674.0 4477.2 60.6 1196.8 2.16R 72 1903 2758.0 1318.2 27.0 1439.8 2.59R123 7814 4189.0 5710.8 78.4 -1521.8 -2.76RXR denotes an observation with a large standardized residual.X denotes an observation whose X value gives it large influence.Regression Analysis: 醫(yī)生人數(shù) versus 總收入 The regres
9、sion equation is醫(yī)生人數(shù) = - 48.4 + 0.132 總收入Predictor Coef SE Coef T PConstant -48.39 31.83 -1.52 0.129總收入 0.131701 0.002110 62.41 0.000S = 569.684 R-Sq = 89.9% R-Sq(adj) = 89.9%Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 1264058045 1264058045 3894.93 0.000Residual Error 438 142148254 324539Tot
10、al 439 1406206299Unusual ObservationsObs 總收入 醫(yī)生人數(shù) Fit SE Fit Residual St Resid 1 184230 23677.0 24214.9 373.2 -537.9 -1.25 X 2 110928 15153.0 14561.0 219.2 592.0 1.13 X 3 55003 7553.0 7195.6 103.1 357.4 0.64 X 4 48931 5905.0 6395.9 90.8 -490.9 -0.87 X 5 58818 6062.0 7698.0 110.9 -1636.0 -2.93RX 6 38
11、658 4861.0 5042.9 70.4 -181.9 -0.32 X 7 38287 4320.0 4994.0 69.7 -674.0 -1.19 X 8 36872 3823.0 4807.7 67.0 -984.7 -1.74 X 9 34525 6274.0 4498.6 62.5 1775.4 3.14R 10 38911 4718.0 5076.2 70.9 -358.2 -0.63 X 11 26512 6641.0 3443.3 47.8 3197.7 5.63R 13 37728 4101.0 4920.4 68.6 -819.4 -1.45 X 15 29776 56
12、20.0 3873.1 53.6 1746.9 3.08R 17 27639 5281.0 3591.7 49.8 1689.3 2.98R 95 8238 2500.0 1036.6 27.2 1463.4 2.57R102 10360 2867.0 1316.0 27.7 1551.0 2.73R123 7185 4189.0 897.9 27.2 3291.1 5.78R168 6446 2188.0 800.6 27.3 1387.4 2.44R258 3498 1944.0 412.3 28.7 1531.7 2.69R418 2184 1814.0 239.2 29.7 1574.
13、8 2.77RR denotes an observation with a large standardized residual.X denotes an observation whose X value gives it large influence.殘差表:WHEN -1028.86 969.8124-226.957-978.445-576.557-1469.86 . . .165.9528-88.3836-137.232-53.07-91.1132-89.0908-105.231-74.12221.48-83.394421.9528-47.1204 WHEN 3191.8-762.75-1600.
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