实训四 相关与回归分析实训一、实训目的掌握Excel软件中回归分析及相关分析应用二、实训内容、步骤及结果分析零售商要了解每周的广告费X及消费额Y之间的关系，记录如表所示。表1 每周广告费X与消费额Y数据表X402025185045402255483852Y3854003953654754404904205605254805101）画出散点图；利用散点图图示，可以看出广告费与消费额，基本呈线性相关，可以利用回归进行分析。2）计算相关系数，并进行相关系数的显著性检验（=5%）；行 1行 2行 11行 20.8236371可知， x 和 y 的相关系数为r=0.823637，接近1，表明正相关程度非常高。对相关系数的显著性检验步骤如下：1、提出假设： Ho : p=0 ，H1：P0 构造 t 统计量：t4.592646，临界值T/2(12-2)=2.2281检验结果的判断： |t| T/2(12-2)，应否认 p=0而接受p0的假设，表示每周的广告费 X 及消费额 Y 之间线性相关性显著。3）求出线性回归方程，并评价其拟合程度；由图知=308.4245，=3.849683，所以线性回归方程为：Yi=308.4245+3.849683Xi，R2=0.678378，得出的回归方程对应的回归线对观测值的拟合度较好。4）请对回归系数作统计检验。（=5%）根据題意提出原假设与备择假设： Ho :=0 H1:0易知，的t统计量为4.592645t/2(12-2)=2.2281，所以应拒绝原假设 H0：=0，即说明每周的广告费 X 对消费额 Y 有显著的影响。三、实训总结系统掌握了 Excel 软件中回归分析及相关分析应用。通过本实验能熟练的画出散点图：利用分析工具计算相关系数，并进行相关系数的显著性检验，能利用国归求出线性回归方程，并观测其拟合程度；能对回归系数作统计检验。本实验中，进一步熟悉使用基本函数，能对得到的数据进行分析和预测。对今后处理相关数据奠定了一定基础。3