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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
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