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实 验 报 告
实验课程 应用回归分析 第 4 次实验 实验日期2012.10.25 指导教师 王振羽
班级 基地班 学号 1007402072 姓名 张艺璇 成绩
一、实验目的
1、进一步熟悉SPSS的常用统计功能.
2、掌握建立多元回归方程的方法与步骤
二、实验内容
在训练中氧气消耗能力问题的研究中，我们想要建立一个关系式，以便根据训练测试的数据来预报肺活量，而不必进行昂贵和笨重的氧气消耗测试。考察的因变量y为OXY(氧气消耗能力)，自变量有x1(age,年龄)、x2(weight,体重)、x3(RunTime,1.5英里跑的时间)、x4(RstPulse, 休息时脉博)、x5(RunPulse,跑步时脉博)、x6(RunPulse, 跑步时最大脉博)。(数据在《回归人大数据12-学生.xls的 “练习第2题”》中 )，
利用统计软件
(1) 写出y , x1, x2, x3, x4, x5, x6的相关系数矩阵
(2) 写出y关于 x1, x2, x3, x4, x5, x6的线性回归方程
(3) 对回归方程作检验(要有方差分析表)
(4) 对每一个回归系数作显著性检验:
(5) 逐个剔除不显著的变量, 建立新的回归方程
(6) 给出新的回归方程中每一个回归系数的置信水平为95%的置信区间;
(7) 写出原回归方程和新回归方程的标准化回归方程
(8) x0 = (50, 90, 14, 70, 180, 190) 时, 写出y0的预测值 ，y0的预测概率为0.90的精确预测区间以及Ey0的置信水平为90%的置信区间。
三、实验结果与分析（包括运行结果及其数据分析、解释等）
运用SPSS分析数据，结果如下：
写出y , x1, x2, x3, x4, x5, x6的相关系数矩阵
相关性 y x1 x2 x3 x4 x5 x6 Pearson 相关性 y 1.000 -.305 -.163 -.862 -.399 -.398 -.237 x1 -.305 1.000 -.234 .189 -.164 -.338 -.433 x2 -.163 -.234 1.000 .144 .044 .182 .249 x3 -.862 .189 .144 1.000 .450 .314 .226 x4 -.399 -.164 .044 .450 1.000 .352 .305 x5 -.398 -.338 .182 .314 .352 1.000 .930 x6 -.237 -.433 .249 .226 .305 .930 1.000 Sig. （单侧） y . .048 .191 .000 .013 .013 .100 x1 .048 . .103 .155 .189 .032 .007 x2 .191 .103 . .221 .407 .164 .088 x3 .000 .155 .221 . .006 .043 .111 x4 .013 .189 .407 .006 . .026 .048 x5 .013 .032 .164 .043 .026 . .000 x6 .100 .007 .088 .111 .048 .000 . N y 31 31 31 31 31 31 31 x1 31 31 31 31 31 31 31 x2 31 31 31 31 31 31 31 x3 31 31 31 31 31 31 31 x4 31 31 31 31 31 31 31 x5 31 31 31 31 31 31 31 x6 31 31 31 31 31 31 31
故
写出y关于 x1, x2, x3, x4, x5, x6的线性回归方程
系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性统计量 B 标准 误差 试用版 容差 VIF 1 (常量) 102.934 12.403 8.299 .000 x1 -.227 .100 -.222 -2.273 .032 .661 1.513 x2 -.074 .055 -.116 -1.359 .187 .866 1.155 x3 -2.629 .385 -.685 -6.835 .000 .629 1.591 x4 -.022 .066 -.031 -.326 .747 .706 1.416 x5 -.370 .120 -.711 -3.084 .005 .119 8.437 x6 .303 .136 .522 2.221 .0
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