公共項目評估與管理的第三次報告

課程實驗報告專業(yè)年級08行政管理 課程名稱公共項目管理與評估指導(dǎo)教師林金炎 學(xué)生姓名 學(xué)號200813391008 實驗日期2011年5月27日實驗地點 實驗成績 教務(wù)處制二O一一年五月二十七日

實驗項目名稱線性回歸模型的參數(shù)估計和統(tǒng)計檢驗實驗?zāi)康募耙髮嶒災(zāi)繕?biāo)：(1)掌握MicrosoftOfficeExcel軟件中的統(tǒng)計函數(shù)的基本操作：建立數(shù)據(jù)庫文件、錄入數(shù)據(jù)、修改和保存數(shù)據(jù)文件等；運用MicrosoftOfficeExcel軟件中預(yù)定義的內(nèi)置函數(shù)：SLOPE(線性回歸擬合線方程的斜率)、INTERCEPT(線性回歸擬合線方程的截距)、CORREL(兩組數(shù)值的相關(guān)系數(shù))或PEARSON(皮爾生積距法的相關(guān)系數(shù))、F0RECAST(通過回歸擬合線運算一個預(yù)測值)或TREND(通過回歸擬合線運算一組縱坐標(biāo)預(yù)測值)、STEYX(通過回歸擬合線運算預(yù)測值所產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)誤差)等功能，進(jìn)行線性回歸的統(tǒng)計分析；將課堂中所學(xué)到線性回歸的理論知識結(jié)合Excel軟件內(nèi)置的統(tǒng)計函數(shù)加以應(yīng)用，理論聯(lián)系實際，正確使用，加深理解。實驗要求：(1)學(xué)會運用MicrosoftOfficeExcel軟件中的參數(shù)估計、相關(guān)分析、預(yù)測檢驗及其標(biāo)準(zhǔn)差分析等功能,做數(shù)據(jù)分析；檢驗運用不同的統(tǒng)計函數(shù)運算同一個指標(biāo)的結(jié)果差異按要求寫出課程實驗報告實驗內(nèi)容實驗內(nèi)容：(1)線性回歸的參數(shù)估計(2)相關(guān)系數(shù)檢驗(3)建立元線性預(yù)測模型，作點預(yù)測和區(qū)間預(yù)測實驗步驟1、啟動MicrosoftOfficeExce2、 建立Excel文檔，并錄入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入文件名稱：線性回歸模型的參數(shù)估計和統(tǒng)計檢驗錄入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)運算累加E運算：選中需要計算累計數(shù)的單元格，在常用工具欄單擊【￡】按鈕，將得到fx=SUM(number1,number2,number3,number4, ) SUM(B3:B8)，或直接將需累加的數(shù)據(jù)單擊下拉用虛線框把他們框住，然后按回車鍵運行即可得到累加結(jié)果。平均值1/nE運算：選中需要計算累計數(shù)的單元格，在常用工具欄單擊【￡】右側(cè)的下拉菜單，單擊'平均值”將得到fxAVERAGE(number1,number2,number3,number4, ) AVERAGE(B3:B8),或直接將需累加的數(shù)據(jù)單擊下拉用虛線框把他們框住，然后按回車鍵運行即可得到累加結(jié)果。3、 線性回歸的參數(shù)估計(1)線性回歸擬合線方程的斜率SLOPE估計(b)利用MicrosoftOfficeExcel軟件運算過程如下：i、在編輯欄單擊插入函數(shù)【fx】按鈕，出現(xiàn)【插入函數(shù)】對話框。ii、單擊【統(tǒng)計函數(shù)】iii、在【統(tǒng)計函數(shù)】下拉菜單中選擇并雙擊SLOPE得至U線性回歸擬合線方程的斜率函數(shù)：fx二SLOPE（Known_y，s,Known_x‘s） 其中：Known_y，s:為因變量數(shù)組或數(shù)值區(qū)域，可以是數(shù)值、名稱、數(shù)組，或是數(shù)值的引用。Known_x，s:為自變量數(shù)組或數(shù)值區(qū)域，可以是數(shù)值、名稱、數(shù)組，或是數(shù)值的引用。iiii、在【函數(shù)參數(shù)】對話框中輸入數(shù)據(jù)，計算并輸出線性回歸擬合線方程的斜率：fx=SLOPE（Known_y，s,Known_x，s）=SLOPE（B3：B8,C3：C8）=0.06228（小數(shù)點保留5位）練習(xí)：在【函數(shù)參數(shù)】對話框中直接輸入2個數(shù)據(jù)組，能否運行出結(jié)果？（2）線性回歸擬合線方程的截距INTERCEPT估計（a）利用MicrosoftOfficeExcel軟件運算過程如下：i、在【統(tǒng)計函數(shù)】下拉菜單中選擇并雙擊INTERCEPT得至U線性回歸擬合線方程的截距函數(shù)：fx=INTERCEPT（Known_y,s,Known_x‘s） 其中：Known_y,s：因變量數(shù)據(jù)點Known_x，s:自變量數(shù)據(jù)點ii、在【函數(shù)參數(shù)】對話框中輸入數(shù)據(jù)，計算并輸出線性回歸擬合線方程的截距：fx=INTERCEPT（Known_y，s,Known_xs）=INTERCEPT（B3：B8,C3：C8）=12.8804 （小數(shù)點保留4位）iii、建立一元線性回歸方程y=a+bx=12.8804+0.06228x4、相關(guān)系數(shù)檢驗利用MicrosoftOfficeExcel軟件運算過程如下：i、在【統(tǒng)計函數(shù)】下拉菜單中選擇并雙擊CORREL（兩組數(shù)值的相關(guān)系數(shù)）或PEARSON（皮爾生積距法的相關(guān)系數(shù)）得到線性回歸擬合線方程的相關(guān)系數(shù)函數(shù)：fx=CORREL（Array1,Array2）其中：Array1:第一組數(shù)值單元格區(qū)域Array2:第一組數(shù)值單元格區(qū)域或 fx二PEARSON（Arrayl,Array2）Arrayl：—組自變量Array2：一組因變量ii、在【函數(shù)參數(shù)】對話框中輸入數(shù)據(jù)，計算并輸出線性回歸擬合線方程的相關(guān)系數(shù)：fx=CORREL（Arrayl,Array2）=CORREL（B3：B8,C3：C8）=0.87374（小數(shù)點保留5位）fx=PEARSON（Array1,Array2）=PEARSON（B3：B&C3：C8）=0.87374（小數(shù)點保留5位）5、 點預(yù)測利用MicrosoftOfficeExcel軟件運算過程如下：i、 在【統(tǒng)計函數(shù)】下拉菜單中選擇并雙擊F0RECAST（通過回歸擬合線運算一個預(yù)測值）或TREND（通過回歸擬合線運算一組縱坐標(biāo)預(yù)測值）得到預(yù)測函數(shù)：fx=F0RECAST（X,Known_y，s,Known_x‘s）其中：X:需要進(jìn)行的數(shù)據(jù)點的X坐標(biāo)（自變量）Known_y，s：從滿足線性擬合線y=a+bx的點集中選出的一組已知的y值Known_x，s：從滿足線性擬合線y=a+bx的點集中選出的一組已知的x值或fx=TREND（Known_y,s,Known_x,s，New_x,s,Const）Known_y,s：滿足線性擬合直線y=a+bx的一組已知的y值Known_x,s：滿足線性擬合直線y=a+bx的一組已知的x值New_x,s:一組新的x值，希望通過TREND函數(shù)推出相應(yīng)的y值Const:邏輯值，用以指定是否強(qiáng)制常數(shù)b為0,如果Const=TRUE或忽略，b按通常方式計算；如果Const=FALSE,b強(qiáng)制為0。（一般選Const=TRUE或忽略）ii、 在【函數(shù)參數(shù)】對話框中輸入如下一組給定的自變量％］的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：320，340，360，380,400,420,運行并輸出線性回歸擬合線方程的預(yù)測值：6、 區(qū)間預(yù)測估計利用MicrosoftOfficeExcel軟件運算過程如下：

i、在【統(tǒng)計函數(shù)】下拉菜單中選擇并雙擊STEYX（通過回歸擬合線運算預(yù)測值所產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)誤差）得到標(biāo)準(zhǔn)誤差函數(shù)：ii、在【函數(shù)參數(shù)】對話框中輸入數(shù)據(jù)，計算并輸出預(yù)測只值的標(biāo)準(zhǔn)誤差：fx=STEYX（Known_y，s,Known_x，s）=STEYX（B3：B8,C3：C8）=1.4760（小數(shù)點保留4位）iii、區(qū)間估計驗環(huán)境實驗結(jié)果與分析實驗結(jié)果與分析：線性回歸模型的參數(shù)估計和統(tǒng)計檢驗驗環(huán)境實驗結(jié)果與分析實驗結(jié)果與分析：線性回歸模型的參數(shù)估計和統(tǒng)計檢驗?zāi)攴輽C(jī)床工具產(chǎn)值y機(jī)械工業(yè)產(chǎn)值X197328279197425208197529240197629249197731274197833319工 1751/nE 29.17斜率b 0.06228截距 12.8804線性回歸方程y=12.8804+0.06228x相關(guān)系數(shù) 0.8737相關(guān)系數(shù) 0.8737標(biāo)準(zhǔn)誤差 1.47601569261.5實windowsXPX1預(yù)測值y1區(qū)間估計32032.810131.3341-34.286134034.055732.5797-35.531736035.301333.8253-36.777338036.546935.0709-38.0