線性回归数学建模.docVIP

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2017-01-16 发布于重庆
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線性回归数学建模.doc

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線性回归数学建模

[例10-1]某地一年级12名女学生的体重（Kg）x与肺活量（L）y数据如下图所示，试用直线回归方程描述其关系。 42.00 2.55 42.00 2.20 46.00 2.75 46.00 2.40 46.00 2.80 50.00 2.81 50.00 3.41 50.00 3.10 52.00 3.46 52.00 2.85 58.00 3.50 58.00 3.00 1.首先使用系统默认选择项进行线性回归分析 Variables Entered/Removed(b) Model Variables Entered Variables Removed Method 1 X(a) . Enter a All requested variables entered. b Dependent Variable: Y Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .749(a) .562 .518 .28775 a Predictors: (Constant), X ANOVA(b) Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1.061 1 1.061 12.817 .005(a) Residual .828 10 .083 Total 1.889 11 a Predictors: (Constant), X b Dependent Variable: Y Variables Entered/Removed(b) Model Variables Entered Variables Removed Method 1 X(a) . Enter a All requested variables entered. b Dependent Variable: Y Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .000 .815 .001 1.000 X .059 .016 .749 3.580 .005 a Dependent Variable: Y 2，使用选择项线性回归分析 Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N Y 2.9025 .41442 12 X 49.3333 5.28004 12 Correlations Y X Pearson Correlation Y 1.000 .749 X .749 1.000 Sig. (1-tailed) Y . .003 X .003 . N Y 12 12 X 12 12 Variables Entered/Removed(b) Model Variables Entered Variables Removed Method 1 X(a) . Enter a All requested variables entered. b Dependent Variable: Y Model Summary(b) Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .749(a) .562 .518 .28775 a Predictors: (Constant), X b Dependent Variable: Y ANOVA(b) Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1.061 1 1.061 12.817 .005(a) Residual .828 10 .083 Total 1.889 11 a Predictors: (Constant), X b Dependent Variable: Y Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. 95% Confidence Interva