全回归法计算的例子和结果.docVIP

全回归法计算的例子和结果.doc

此“教育”领域文档为创作者个人分享资料,不作为权威性指导和指引,仅供参考
  1. 1、本文档共26页,可阅读全部内容。
  2. 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
全回归法计算的例子和结果

多元回归分析经典例子的计算     均匀设计的数据处理多采用回归分析方法, 以下是均匀设计版本3.00的“数据建模分析”模块对部分回归分析经典例子的计算结果, 这些计算采用与经典例子相同的回归分析方法, 所得结果与经典例子中给出的结果是相同的。   均匀设计版本3.00提供的四种回归分析方法和计算的例子如下: 回归分析方法 例子和计算结果 全回归法 例1(RegSample1.udc)、例2(RegSample2.udc) 后退法 例3(RegSample3.udc) 逐步回归法 例4(RegSample4.udc) 双重筛选逐步回归法 例5(RegSample5.udc) 全回归法计算的例子和结果 例1 高磷钢的效率()与高磷钢的出钢量()及高磷钢中的含量()有关, 所测数据如表1, 请用线性回归模型拟合上述数据。 表1 试验序号 出钢量() 含量() 效率() ?1 ?87.9 13.2 82.0 ?2 101.4 13.5 84.0 ?3 109.8 20.0 80.0 ?4 ?93.0 14.2 88.6 ?5 ?88.0 16.4 81.5 ?6 115.3 14.2 83.5 ?7 ?56.9 14.9 73.0 ?8 103.4 13.0 88.0 ?9 101.0 14.9 91.4 10 ?80.3 12.9 81.0 11 ?96.5 14.6 78.0 12 110.6 15.3 86.5 13 102.9 18.2 83.4   注: 本例子引自 秦建候 邓勃 王小芹 编著,《分析测试数据统计处理中计算机的应用》, 化学工业出版社, 1989年   本软件给出的回归分析有关的结果如下(与回归分析无关的内容未列出): 指标 名称: 效率         单位: ? 因素1名称: 出钢量        单位: ? 因素2名称: FeO含量        单位: ? ------------------- 多 元 回 归 分 析 ------------------- 回归分析采用全回归法, 显著性水平α=0.10 拟建立回归方程: y = b(0) + b(1)*X(1) + b(2)*X(2) 回归系数 b(i): b(0)= 74.6 b(1)= 0.213 b(2)=-0.790 标准回归系数 B(i): B(1)= 0.678 B(2)=-0.340 复相关系数 R=0.6770 决定系数 R^2=0.4583 修正的决定系数 R^2a=0.4090 回归方程显著性检验: ????????????????????????????????????????? 变 量 分 析 表 变异来源 平 方 和 自 由 度 均?? 方 均 方 比 回? 归 U=129 K=2 U/K=64.5 F=4.230 剩? 余 Q=153 N-1-K=10 Q/(N-1-K)=15.3   总? 和 L=282 N-1=12     样本容量N=13, 显著性水平α=0.10, 检验值Ft=4.230, 临界值F(0.10,2,10)=2.924, Ft>F(0.10,2,10), 回归方程显著。 剩余标准差 s=3.91 回归系数检验值: t检验值(df=10): t(1)= 2.818 t(2)=-1.412 F检验值(df1=1, df2=10): F(1)= 7.940 F(2)= 1.993 偏回归平方和 U(i): U(1)=121 U(2)=30.4 偏相关系数 ρ(i): ρ1,2= 0.6653 ρ2,1=-0.4077 各方程项对回归的贡献(按偏回归平方和降序排列): U(1)=121, U(1)/U=93.9% U(2)=30.4, U(2)/U=23.6% 第2方程项[X(2)]对回归的贡献最小, 对其进行显著性检验: 检验值F(2)=1.993, 临界值F(0.10,1,10)=3.285, F(2)≤F(0.10,1,10), 此因素(方程项)不显著。 残差分析: ??????????????????????????????????? 残 差 分 析 表 № 观 测 值 回 归 值 观测值-回归值 (回归值-观测值)/观测值×100(%) 1 ?82.0 ?82.9 -0.900 ?1.10 2 ?84.0 ?85.5 -1.50 ?1.79 3 ?80.0 ?82.2 -2.20 ?2.75 4 ?88.6 ?82.8 ?5.80 -6.55 5 ?81.5 ?80.4 ?1.10 -1.35 6 ?83.5 ?88.0 -4.50 ?5.39 7 ?73.0 ?75.0

文档评论(0)

panguoxiang + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档