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多元线性回归 数学建模经典案例.doc

多元线性回归 数学建模经典案例

扯淡_不放手
2019-05-25 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《多元线性回归 数学建模经典案例doc》,可适用于高等教育领域

多元线性回归黄冈职业技术学院 数学建模协会 胡敏作业:在农作物害虫发生趋势的预报研究中,所涉及的个自变量及因变量的组观测数据如下,试建立y对xx的回归模型指出那些变量对y有显著的线性贡献贡献大小顺序。x  x  x  x  x    y                                                            编写程序如下:dataexinputxxycards                                                            procregmodely=xxxxxclirun运行结果如下:()回归方程显著性检验AnalysisofVarianceSumof     MeanSource         DF    Squares    Square  FValue  Pr>FModel                       Error                  CorrectedTotal          RootMSE         RSquare  DependentMean      AdjRSq  CoeffVar      由AnalysisofVariance表可知其FValue=Pr>F的值小于故拒绝原假设接受备择假设认为y与xxxxx之间具有显著性相关系由RSquare的值为可知该方程的拟合度高样本观察值有的信息可以用回归方程进行解释故拟合效果较好认为y与xxxxx之间具有显著性的相关关系。()参数显著性检验ParameterEstimatesParameter   StandardVariable  DF   Estimate     Error  tValue   Pr>|t|Intercept                x                    x                    x                   x                    x                   由ParameterEstimates表可知对自变量x,t检验值为t=,Pr>|t|的值等于大于因此接受原假设:=,认为x的系数为说明x的系数没有通过检验。为此需要在程序modely=xxxxx中去掉x。再次运行得到如下结果:ParameterEstimatesParameter   StandardVariable  DF   Estimate    Error  tValue   Pr>|t|Intercept                x                    x                   x                    x                   由ParameterEstimates表可知对x检验t=Pr>|t|的值大于因此接受原假设:=,认为x的系数为说明x的系数没有通过检验。为此需要在程序modely=xxxx中去掉x。再次运行得到如下结果:ParameterEstimatesParameter   StandardVariable  DF   Estimate     Error  tValue   Pr>|t|Intercept                x                   x                   x                   以上结果表明所有变量的系数均通过检验于是该线性模型即可得到。()拟合区间

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