上海工程技術(shù)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告-回歸分析

上海工程技術(shù)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告-回歸分析相關(guān)與回歸分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告學(xué)號(hào)：0131212***姓名：鄒**白玉新一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模豪肊xcel對(duì)數(shù)據(jù)資料進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析；利用Excel進(jìn)行相關(guān)分析和單變量、多變量回歸分析。掌握利用軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析和回歸分析的方法，重點(diǎn)掌握Excel的使用。本實(shí)驗(yàn)處理的數(shù)據(jù)集的特征及數(shù)據(jù)來(lái)源；描述性統(tǒng)計(jì)分析采用的方法；要求輸出對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果；應(yīng)說(shuō)明本實(shí)驗(yàn)處理的數(shù)據(jù)集的特征及數(shù)據(jù)來(lái)源；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析的作用及實(shí)現(xiàn)方法；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單變量回歸分析的作用及實(shí)現(xiàn)方法；要求輸出對(duì)所處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析后的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)環(huán)境（1）地點(diǎn)：實(shí)訓(xùn)樓1551（2）時(shí)間：2014年12月1日（3）軟件：Excel2007實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1、為研究某內(nèi)陸湖的湖水的含鹽量，隨機(jī)地從該湖的32個(gè)取樣點(diǎn)采了32個(gè)湖水樣本，測(cè)得它們的含鈉量(單位：ppm)分別為：13.018.516.414.819.417.323.224.920.819.318.823.115.219.919.118.125.116.820.417.425.223.115.319.416.021.715.221.321.516.815.617.6描述統(tǒng)計(jì)對(duì)話框區(qū)間估計(jì)結(jié)果2、某公司想知道產(chǎn)品銷售量與銷售方式及銷售地點(diǎn)是否有關(guān)，隨機(jī)抽樣得以下，以0.05的顯著性水平進(jìn)行檢驗(yàn)。某公司產(chǎn)品銷售方式及銷售地點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的銷售量地點(diǎn)一地點(diǎn)二地點(diǎn)三地點(diǎn)四地點(diǎn)五方式一7786818883方式二9592789689方式三7176688174方式四8084797082我們利用Excel的分析工具。①將數(shù)據(jù)輸入工作表中②選擇菜單“工具”—“數(shù)據(jù)分析”，打開(kāi)“數(shù)據(jù)分析”對(duì)話框。③選擇其中的“方差分析：無(wú)重復(fù)雙因素方差分析”，打開(kāi)對(duì)話框④正確填寫相關(guān)信息后，點(diǎn)“確定”，結(jié)果在I1到O22這個(gè)區(qū)域內(nèi)顯示“方差分析：無(wú)重復(fù)雙因素方差分析”分析工具對(duì)話框“方差分析：無(wú)重復(fù)雙因素方差分析”結(jié)果圖結(jié)論：∵>，∴拒絕原假設(shè)，即銷售方式對(duì)銷售量有影響；∵<，∴不能拒絕原假設(shè)，即銷售地點(diǎn)對(duì)銷售量的影響不顯著。3、在研究我國(guó)人均消費(fèi)水平的問(wèn)題時(shí)，把全國(guó)人均消費(fèi)記為y，把人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（人均GDP）記為x。根據(jù)數(shù)據(jù)集01摘錄樣本數(shù)據(jù)(),i=1,2,……,9，如表9.1所示，問(wèn)兩者之間存在什么樣的相關(guān)關(guān)系。表9.1我國(guó)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與人均消費(fèi)金額數(shù)據(jù)單位:元年份人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值人均消費(fèi)金額199519961997199819992000200120022003485455766054630865517086765182149101223626412834297231383397360938184089計(jì)算可決系數(shù)、估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差，并對(duì)回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn)。將數(shù)據(jù)輸入工作表中②選擇菜單“工具”—“數(shù)據(jù)分析”，打開(kāi)“數(shù)據(jù)分析”對(duì)話框。③選擇其中的“回歸”，打開(kāi)對(duì)話框④正確填寫相關(guān)信息后，點(diǎn)“確定”，結(jié)果在H1到N18這個(gè)區(qū)域內(nèi)顯示。“回歸”分析工具對(duì)話框“回歸”分析結(jié)果圖分析第一個(gè)試驗(yàn)中，置信區(qū)間越小，說(shuō)明估計(jì)的精度越高，即我們對(duì)未知參數(shù)的了解越多、越具體；置信水平越大，估計(jì)可靠性就越大。一般說(shuō)來(lái)，在樣本容量一定的前提下，精度與置信度往往是相互矛盾的；若置信水平增加，則置信區(qū)間必然增大，降低了精度；若精度提高，則區(qū)間縮小，置信水平必然減小。要同時(shí)提高估計(jì)的置信水平和精度，就要增加樣本容量。置信區(qū)間的構(gòu)造或區(qū)間估計(jì)和第六章的假設(shè)檢驗(yàn)關(guān)系密切，兩者有著對(duì)偶的關(guān)系，只要有一種假設(shè)檢驗(yàn)就可以根據(jù)該假設(shè)檢驗(yàn)構(gòu)造相應(yīng)的置信區(qū)間，反之亦然；另外置信區(qū)間的構(gòu)建往往要借助于未知參數(shù)點(diǎn)估計(jì)或其函數(shù)的抽樣分布來(lái)進(jìn)行。第二個(gè)試驗(yàn)中，一是推銷方式的影響，不同的方式會(huì)使人們產(chǎn)生不同消費(fèi)沖動(dòng)和購(gòu)買欲望，從而產(chǎn)生不同的購(gòu)買行動(dòng)；這種由不同水平造成的差異，我們稱為系統(tǒng)性差異；另一是隨機(jī)因素的影響，同一種推銷方式在不同的工作日銷量也會(huì)不同，因?yàn)閬?lái)商店的人群數(shù)量不一，經(jīng)濟(jì)收入不一，當(dāng)班服務(wù)員態(tài)度不一，這種由隨機(jī)因素造成的差異，我們稱為隨機(jī)性差異。兩個(gè)方面產(chǎn)生的差異用兩個(gè)方差來(lái)計(jì)量：一是、、、之間的總體差異，即水平之間的方差，一是水平內(nèi)部的方差。前者既包括系統(tǒng)性差異，也包括隨機(jī)性差異；后者僅包括隨機(jī)性差異。如果不同的水平對(duì)結(jié)果沒(méi)有影響，如推銷方式對(duì)銷售量不產(chǎn)生影響，那么在水平之間的方差中，也就僅僅有隨機(jī)性差異，而沒(méi)有系統(tǒng)性差異，它與水平內(nèi)部方差就應(yīng)該接近，兩個(gè)方差的比值就會(huì)接近于1；反之，如果不同的水平對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響，在水平之間的方差中就不僅包括了隨機(jī)性差異，也包括了系統(tǒng)性差異。這時(shí)，該方差就會(huì)大于水平內(nèi)方差，兩個(gè)方差的比值就會(huì)比1大，當(dāng)這個(gè)比值大到某個(gè)程度時(shí)，即達(dá)到某臨界點(diǎn)，我們就作出判斷，不同的水平之間存在著顯著性差異。因此，方差分析就是通過(guò)對(duì)水平之間的方差和水平內(nèi)部的方差的比較，做出拒絕還是不能拒絕原假設(shè)的判斷。第三個(gè)試驗(yàn)中，對(duì)線性回歸模型的顯著性檢驗(yàn)包括兩個(gè)方面的內(nèi)容：一是對(duì)整個(gè)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)），另一個(gè)是對(duì)各回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）。就一元線性回歸模型而言，上述兩個(gè)檢驗(yàn)是等價(jià)的。結(jié)論通過(guò)進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理和展示這