统计学线性回归分析作业.pdf

白杨树重量与其直径、高度、生长地点的相关指标数据表

一、散点图

白杨树重量与地点的散点图相关性很弱。

白杨树重量与高度的散点图相关性较强，为正相关。

白杨树重量与直径的散点图相关性很强，为正相关。

二、检验（统计-回归-回归）

回归分析:重量与直径,高度,地点

回归方程为：重量=-0.185+0.513直径-0.210高度+0.0019地点

自变量系数系数标准误TP

常量-0.184770.07859-2.350.043

直径0.512760.0442811.580.000

高度-0.210120.04172-5.040.001

地点0.001930.028610.070.948

S=0.0469198R-Sq=98.9%R-Sq（调整）=98.6%

方差分析

来源自由度SSMSFP

回归31.853280.61776280.610.000

残差误差90.019810.00220

合计121.87309

来源自由度SeqSS

直径11.78807

高度10.06520

地点10.00001

异常观测值

拟合值标准化

观测值直径重量拟合值标准误残差残差

22.120.15000.24230.0224-0.0923-2.24R

R表示此观测值含有大的标准化残差

因地点的P值大于0.05，无法通过回归方程检验，故剔除自变量“地点”。

回归分析:重量与直径,高度

回归方程为：重量=-0.181+0.514直径-0.211高度

自变量系数系数标准误TP

常量-0.181140.05432-3.330.008

直径0.513950.0385113.350.000

高度-0.211160.03682-5.740.000

S=0.0445233R-Sq=98.9%R-Sq（调整）=98.7%

方差分析

来源自由度SSMSFP

回归21.853270.92663467.450.000

残差误差100.019820.00198

合计121.87309

来源自由度SeqSS

直径11.78807

高度10.06520

异常观测值

拟合值标准化

观测值直径重量拟合值标准误残差残差

22.120.15000.24330.0162-0.0933-2.25R

R表示此观测值含有大的标准化残差

1.拟合优度检验：

由于R-Sq（调整）=98.7%，故数据之间拟合度很好，通过检验。

2.回归系数显著性检验（T检验）：

根据回归分析:重量与直径,高度,地点

由直径的P值=0.000（P0.05即可通过检验），拒绝原假设，白杨树重量与直径

之间存在线性关系。

由高度的P值=0.001，拒绝原假设，白杨树重量与高度之间存在线性关系。

由地点的P值=0.948，接受原