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文档简介

excel一元线性回归预测分析中的应用实 验 报 告实验项目： excel一元线性回归预测分析中的应用 实验地点： 商学实验中心 实验室名称： 203 学 院： 管理科学与工程 年级专业班： 信息102 学生姓名： 张浩 学号： 10061228 完成时间： 2012-5-29 教师评语： 开课时间： 2011 至 2012 学年第 二 学期成 绩 教师签名批阅日期研究学生数学成绩对统计学成绩的影响实验报告一、实验目的为研究学生数学成绩的好坏是否对统计学成绩有影响二、实验原理一元线性回归预测分析三、实验内容分析数学成绩与统计学成绩的相关关系，并建立回归模型。四、使用仪器、材料计算机 excel五、实验步骤一：现从某大学的工程学院学生中随机抽取了10人进行调查，有关数据如下所示： 学生编号 数学成绩 统计成绩 1 86 81 2 90 91 3 79 63 4 76 81 5 83 81 6 96 96 7 68 67 8 80 90 9 76 78 10 60 54将以上数据输入到excel表格中，并绘制散点图，如图：二：通过观察发现散点图中的点集中分布在一直线的两侧。通过相关分心判断变量间的相关程度。如图：从计算出来的相关系数可以看出，城镇居民人均可支配收入与消费支出之间存在较强的相关性。因此，需要利用回归分析工具进一步建立回归方程。三：建立回归模型分析计算结果，可得出下述实验结论拟合度检验：在回归统计区域A3:B7中给出的为0.734351251899848调整后的为0.696401430742683，都不接近1，说明x与y的关系并不密切。F-检验：在方差分析区域A10:F13中给出的F-检验值为19.3505853126059，显著性回归。T-检验：在回归模型区域A15:I17中给出了回归系数a、b的估计值及其标准误差，T-检验值和回归系数估计区间的上下限等。a=-13.0892728581713, b=1.17062634989201.回归系数b的T-检验值为4.39893001906212，,T-检验值大于，故拒绝原假设，即可以断言，学生数学成绩的好坏对统计学成绩有较弱影响。综合上述计算结果和检验结果，确定回归模型如
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