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应用回归分析实验报告
一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度。经过10周的时间。收集了每周加班时间的数据和签发的新保单数目。x为每周签发的新报数目。y为每周加班时间(小时)。数据见下表。二、实验内容。[数据集1]。描述性统计量。标准 偏差。N。y。x。本实验运用的是spss19.0中文版。1.输入数据。3.回归分析。表一描述性统计量。表二相关性。
应用回归分析实验报告Tag内容描述:<p>1、一元线性回归 一、实验题目1一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度,决定认真调查一下现状。经过10周的时间,收集了每周加班时间的数据和签发的新保单数目,x为每周签发的新报数目,y为每周加班时间(小时),数据见下表:二、实验内容散点图如下所示:数据集1 描述性统计量均值标准 偏差Ny2.8501.434710x762.00379.74610相关性yxPearson 相关性y1.000.949x.9491.000Sig. (单侧)y.000x.000.Ny1010x1010输入移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1xa.输入a. 已输入所有请求的变量。b. 因变量: y模型汇总b模型RR 方调整 R 方标。</p><p>2、实验报告一、步骤:本实验运用的是spss19.0中文版。1.输入数据2.画散点图输出结果为:3.回归分析二、输出结果:表一描述性统计量均值标准 偏差Ny2.8501.434710x762.00379.74610表二相关性yxPearson 相关性y1.000.949x.9491.000Sig. (单侧)y.000x.000.Ny1010x1010由上表可得x与y的相关系数为0.949,在置性水平为0.05下,y与x显著相关。表三输入移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1xa.输入a. 已输入所有请求的变量。b. 因变量: y表四模型汇总模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.949a.900.888.4800a. 预测变量: (常量), x。</p>