一元線性回歸分析試驗(yàn)報(bào)告

1、應(yīng)用回歸分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告一元線性回歸在公司加班制度中的應(yīng)用院（系）：專業(yè)班級：學(xué)號姓名：指導(dǎo)老師：成績：完成時(shí)間：一元線性回歸在公司加班制度中的應(yīng)用一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康恼莆找辉€性回歸分析的基本思想和操作，可以讀懂分析結(jié)果，并寫出回歸方程，對回歸方程進(jìn)行方差分析、顯著性檢驗(yàn)等的各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)二、實(shí)驗(yàn)環(huán)境SPSS21.0windows10.0三、實(shí)驗(yàn)題目一家保險(xiǎn)公司十分關(guān)心其總公司營業(yè)部加班的程度，決定認(rèn)真調(diào)查一下現(xiàn)狀。經(jīng)10周時(shí)間，收集了每周加班數(shù)據(jù)和簽發(fā)的新保單數(shù)目，x為每周簽發(fā)的新保單數(shù)目，y為每周加班時(shí)間（小時(shí)），數(shù)據(jù)如表所示周序號12345678910X82521510705504809201350

2、3256701215y3.51.04.02.01.03.04.51.53.05.01 .畫散點(diǎn)圖。2 .x與y之間大致呈線性關(guān)系？3 .用最小二乘法估計(jì)求出回歸方程。4 .求出回歸標(biāo)準(zhǔn)誤差5 .給出區(qū)與后的置信度95%勺區(qū)間估計(jì)6 .計(jì)算x與y的決定系數(shù)。7 .對回歸方程作方差分析。8 .作回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。9 .作回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。10 .對回歸方程做殘差圖并作相應(yīng)的分析。11 .該公司預(yù)測下一周簽發(fā)新保單X。=1000張，需要的加班時(shí)間是多少？12 .給出V。的置信度為95%勺精確預(yù)測區(qū)間。13 .給出口外）的置信度為95%勺區(qū)間估計(jì)。四、實(shí)驗(yàn)過程及分析如圖是以每周加班時(shí)間為縱坐標(biāo)

3、，每周簽發(fā)的新保單為橫坐標(biāo)繪制的散點(diǎn)圖，從圖中可以看出，數(shù)據(jù)均勻分布在對角線的兩側(cè)，說明x和y之間線性關(guān)系良好。2 .最小二乘估計(jì)求回歸方程系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B的95.0%置信區(qū)間B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版下限上限1（常量）.118.355.333.748-.701.937x.004.000.9498.509.000.003.005用SPSS$：得回歸方程的系數(shù)00，01分別為0.118,0.004,故我們可以寫出其回歸方程如下:y=0.1180.004x3 .求回歸標(biāo)準(zhǔn)誤差2anovA模型平方和自由度均方F顯著性1回歸16.682116.68272.396.000b殘差1.843

4、8.230總計(jì)18.5259a.因變量：yb.預(yù)測變量：（常量）,x由方差分析表可以得到回歸標(biāo)準(zhǔn)誤差：SSE=1.8432SSE一二-2故回歸標(biāo)準(zhǔn)誤差:n2仃*=0.48。4 .給出回歸系數(shù)的置信度為95%勺置信區(qū)間估計(jì)。系數(shù)a模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B的95.0%置信區(qū)間B標(biāo)準(zhǔn)誤差Beta下限上限1（常量）.118.355.333.748-.701.937x.004.000.9498.509.000.003.005a.因變量：y由回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)表可以看出，當(dāng)置信度為95%寸:A/瓦的預(yù)測區(qū)間為-0,701,0.937,1的預(yù)測區(qū)間為0.003,0.005.AAP。的置信區(qū)間包含

5、0,表示P。不拒絕為0的原假設(shè)。6 .計(jì)算x與y的決定系數(shù)。模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差1,949a.900.888.4800a.預(yù)測變量：（常量）,x由模型摘要表得到?jīng)Q定系數(shù)為0.9接近于1,說明模型的擬合度較局。7 .對回歸方程做方差分析。anoVA模型平方和自由度均方F顯著性1回歸16,682116,68272,396,000b殘差1.8438.230總計(jì)18,5259a.因變量：yb.預(yù)測變量：（常量）,x由方差分析表可知：F值=72.396>5,32（當(dāng)n1=1,n2=8時(shí)，查表得出對應(yīng)值為5.32）,顯著性約為0,所以拒絕原假設(shè)，說明回歸方程顯著。8,做相關(guān)系數(shù)

6、的顯著性檢驗(yàn)。模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差1,949a.900.888.4800a.預(yù)測變量：（常量）,x由模型摘要可知相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.949,說明x與y顯著線性相關(guān)。9 .對回歸方程做殘差圖并做相應(yīng)分析。.50000-.25000-,00000-.25000-.50000-25D回歸方程的殘差圖75010001250設(shè)。從殘差圖上看出殘差是圍繞e=0上下波動的，滿足模型的基本假10.該公司預(yù)測下一周簽發(fā)新保單少？%=1000張，需要的加班時(shí)間是多周序巖V廠PRE2廠RES_213253.S3.07586.42414221&1C一88893.111073107040395422.04578455020Z06995-089955480101.83B95-.83B956920303.41645-.41645713504£496806-45S066325161.28330.216709670302.52017.479831012155.04.47406325M-1000-3.7032G-由預(yù)測可知公司預(yù)計(jì)下一周簽發(fā)新保單X。=1000張時(shí)，y=0.1180.00359*1000=3