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文档简介
1、第七小组小组成员分工 相关概念整理：韩悌天、刘冠男 一元线性回归分析的SPSS过程：潘思远 多元线性回归分析的SPSS过程：王永恒 主讲及PPT制作：李致生相关分析：用来研究两个或多个变量之间联 系的紧密程度，但是不能用一个变量的值估计和预测另外一个变量的值。回归分析：利用一个或一组变量的值来估计和预测另一个或另一组变量的值一、线性回归的基本假设1.线性关系假设2.正态假设3.独立性假设4.误差等分散假设二、回归模型的建立步骤：学生编号学生编号平时考试均分平时考试均分高考数学成绩高考数学成绩X X2 2Y Y2 2 XY XY0189927921846481880275825625672465
2、10037776592957765852047378532960845694056870462449004760067884608470566552078183656168896723089085810072257650097075490056255250107480547664005920775805605496514362739 例题：对所建立的回归方程进行显著性检验1.建立虚无假设和研究假设设 H0：所建立的一元线性回归方程无效 H1：所建立的回归方程有效2.计算出SST、SSR和SSE SST=340.5 SSR=253.961 SSE=86.5393.计算分子自由度和分母自由度 分子
3、自由度dfR=1 分母自由度dfE=n-2=84.计算F的值 F=MSR/MSE=23.4775.查表解释 在显著性水平为0.01时，分子自由度为1，分母自由度为8时，F临=11.26，所以拒绝虚无假设R2=0.746解释：学生平时数学考试成绩的平均值可以有效预测其高考数学成绩，预测的有效性达到了74.6一元线性回归的SPSS过程第一步：定义变量第二步：输入数据第三步：AnalyzeRegressionLinearLinearRegression第四步：StaticsLinearRegression:Statistics第五步：ContinueOK第六步：结果分析多元线性回归的SPSS过程第一步：定义变量第二步：输入数据第三步：AnalyzeRegressionLinearLinearRegression第四步：StaticsLine
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