Excel线性回归分析
文章目錄
- 一、學(xué)習(xí)任務(wù)
- 二、學(xué)習(xí)內(nèi)容
- 1.1.高爾頓數(shù)據(jù)集進(jìn)行線性回歸分析
- 1.1.1.父母身高平均值和其中一個(gè)子女身高進(jìn)行回歸分析
- 1.1.2.父子身高回歸方程
- 1.1.3.母子身高回歸方程
- 1.2.Anscombe四重奏數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸分析
一、學(xué)習(xí)任務(wù)
1)選取父子身高數(shù)據(jù)為X-Y,用Excel計(jì)算線性回歸方程和相關(guān)系數(shù)、方差、p值等,判斷回歸方程是否成立。 現(xiàn)在如果有一個(gè)新家庭的數(shù)據(jù),已知父親身高75英寸,請(qǐng)測(cè)算兒子的身高為多少?
2)選取母子身高數(shù)據(jù)為X-Y,用Excel計(jì)算線性回歸方程和相關(guān)系數(shù)、方差、p值等,判斷回歸方程是否成立。
3)根據(jù)以上數(shù)據(jù),闡明你對(duì)習(xí)俗說(shuō)法是否正確的分析。
4)你能用多元線性回歸方法,計(jì)算出父親、母親與兒子身高的回歸方程嗎?
二、學(xué)習(xí)內(nèi)容
1.1.高爾頓數(shù)據(jù)集進(jìn)行線性回歸分析
1.1.1.父母身高平均值和其中一個(gè)子女身高進(jìn)行回歸分析
1.對(duì)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理
1.1.通過(guò)Excel求每個(gè)家庭父母身高的平均值
求平均值的方法如下圖
1.2.每個(gè)家庭保留一個(gè)子女的身高
勾選重復(fù)項(xiàng)
2.數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
將每對(duì)夫婦的平均身高作為自變量X,他們其中一個(gè)子女的身高作為因變量Y。
生成圖標(biāo)如下
添加趨勢(shì)線
選擇線性
最終圖表如下
3.相關(guān)數(shù)據(jù)的解釋
通過(guò)上面公式y(tǒng)=0.5702x+31.801,當(dāng)父母身高每增加1個(gè)單位,其子女的身高平均增加0.5702個(gè)單位。
相關(guān)系數(shù)R平方計(jì)算的結(jié)果約為0.12,表面父母身高的平均值與子女身高的線性相關(guān)性較弱。P值遠(yuǎn)小于0.01,得到的回歸方程是可靠的。
1.1.2.父子身高回歸方程
最終圖表如下:
通過(guò)公式y(tǒng)=0.2962x+49.27,當(dāng)父身高每增加1個(gè)單位,子女的身高平均增加0.2962個(gè)單位。
相關(guān)系數(shù)R平方計(jì)算的結(jié)果約為0.06,表面父母身高的平均值與子女身高的線性相關(guān)性較弱。P值遠(yuǎn)小于0.01,說(shuō)明得到的回歸方程是可靠的。
1.1.3.母子身高回歸方程
最終圖表如下:
通過(guò)公式y(tǒng)=0.3545x+44.291,當(dāng)母身高增加1個(gè)單位,子的平均身高增加0.3545, R2=0.056308,表面父母身高的平均值與子女身高的線性相關(guān)性較弱。P值遠(yuǎn)小于0.01,說(shuō)明得到的回歸方程是可靠的。
1.2.Anscombe四重奏數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸分析
1.2.1 數(shù)據(jù)集一:
通過(guò)分析:測(cè)定系數(shù) = 0.666542,殘差平方和 = 13.76269,P 值 = 0.00217
回歸方程:y = 0.5x + 3。該線性回歸方程不成立,無(wú)法做回歸分析。
2.1.2.數(shù)據(jù)集二:
通過(guò)分析:測(cè)定系數(shù) = 0.666242,殘差平方和 = 13.77629,P 值 = 0.002179,回歸方程:y = 0.5x + 3,該線性回歸方程不成立。
2.1.3.數(shù)據(jù)集三:
通過(guò)分析:測(cè)定系數(shù) = 0.666324,殘差平方和 = 13.75619,P 值 = 0.002179,回歸方程:y = 0.5x + 3。該線性回歸方程基本能夠體現(xiàn)該數(shù)據(jù)集的一個(gè)變化情況。
2.1.4.數(shù)據(jù)集四:
通過(guò)分析:測(cè)定系數(shù) = 0.666707,殘差平方和 = 13.74249,P 值 = 0.002165,回歸方程:y = 0.5x + 3。該線性回歸方程不成立。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Excel线性回归分析的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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