0
系列1
5
10
15
0
SUMMARY OUTPUT
5
10
x
回归统计
Multiple
R
0.981636002
R Square
0.96360924
Adjusted
R Square 0.951478987
标准误差 0.643254553
观测值
9
方差分析
回归分析 残差 总计
df
SS
2 65.7395637
6 2.482658518
yi2
384.16 420.25 497.29 630.01 691.69 772.84 846.81 4243.05
xiyi
11109.16 2065.84 11236 2173
11491.84 2390.56 11859.21 2733.39 12012.16 2882.48 12254.49 3077.46 12432.25 3244.65 82395.11 18567.38
75 60.4
观测数 5 5 5 5
4 4
空气流量/（L/min）
9 81.5 81.8 76.1 67.9
10 80.3 79.4 75.4 68.7
11 80 79.1 75.4 69.8
求和 399.9 397.6 372.7 335.5
297.9 307.3
平均 79.98 79.52 74.54 67.1
于是 三元线性 回归方程为： y=0.197+0.0455 x10.00377x2+0.07 15x3
0.064773429 0.046300406 0.018473023
例4-6
试验号 反应温度x1/℃ 反应时间x2/h 反应物含量x3/% 得率y
1
70
10
1
7.6
2
70
10
3 10.3
3
70
30
1
8.9
4
70
30
3 11.2
5
90
10
1
8.4
6
90
10
3 11.1
7
90
30
1
9.8
8
90
30
3 12.6
SUM
640
160
16 79.9
AVE
80
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple
R
0.99645389
R Square 0.992920354
Adjusted
R Square 0.987610619
30.8
25.1
28.5
29.6
32.4
29.1 27.9 24.2 31.7
方差分 析：单因 素方差分 析
SUMMARY 组
行1 行2 行3 行4
观测数 5 5 5 5
求和 136.6 147.8 132.2 157.3
平均 27.32 29.56 26.44 31.46
方差 2.672 2.143 3.298 1.658
t Stat
P-value
1.36676828 0.265114
5.312522719 0.013025
-5.032798503 0.015119
4.861955457 0.016617
习题3.1
颜色 橘黄色 粉色 绿色 无色
26.5 31.2 27.9 30.8
销售额/万元
28.7
25.1
28.3
Intercep t X Variable 1 X Variable 2 X Variable 3
Coefficients 0.057886497 0.252172538 -0.064840835 0.028317025
标准误差 0.042352824 0.047467569 0.012883654 0.005824205
标准误差 0.554949322 0.006495191 0.006495191 0.064951905
所以得到 的线性回 归方程表 达式为： y=2.1875 +0.04875 x1+0.063 75x2+1.3 125x3
L11
800
L22
800
L33
8
t Stat
P-value
3.941801374 0.016934
Adjusted
R Square 0.935774341
标准误差 0.026331591
观测值
7
方差分析
回归分析 残差 总计
df
SS
3 0.062693371
3 0.002080058
6 0.064773429
F0.05(3,
3)=9.28
MS
F
0.02089779 30.1402
0.000693353
Coefficients -0.282790341
0.542697532
标准误差 0.001341014
0.006113002
t Stat
P-value
-210.877979 2.86E-16
88.77758147 2.89E-13
例4-8 xi yi
1
3
2
7
4
5
8
10
i
xi
yi
x1
x2
y
1
1
2
1
1
8 68.22222222
15
F0.01(2,6 )=10.92
MS
F
32.86978185 79.43851
0.41377642
Intercep t X Variable 1 X Variable 2
Coefficients -1.715966387 3.750076394 -0.279029794
方差 3.137 5.507 4.528 14.485
74.475 96.7425 76.825 42.2625
列3 列4 列5
方差分析 差异源
行 列 误差
总计
4
303.8
4
304.3
4
292.4
75.95 27.89667 76.075 21.4625
73.1 15.9
SS 537.6375
35.473 75.155
例4-5
试验号 x1 1 2 3 4 5 6 7
总和 平均
L11 L22 L33 L12 L23 L31
x2 1 1.4 1.8 2.2 2.6 3 3.4 15.4 2.2
4.48 252
7 16.8 10.5 1.4
L1y L2y L3y
检验线性 回归方程 的显著性 （1）F检 验
0.2404 0.564 0.5245
标准误差 0.183711731
观测值
8
方差分析
回归分析 残差 总计
df 3 4 7
20
SS 18.93375
0.135 19.06875
2 9.9875
MS 6.31125 0.03375
F 187
Intercep t X Variable 1 X Variable 2 X Variable 3
Coefficients 2.1875 0.04875 0.06375 1.3125
2
2
3
7
3
9
7
3
4
8
4
16
8
4
5
10
5
25
10
5
6
11
6
36
11
6
7
12
7
49
12
7
8

10
8
64
10
8
9
9
9
81
9
9
10
8
10
100
8
SUM
53
77
53
381
77
AVE
5.888889 8.555555556 5.888888889 42.33333333 8.555556
y
14 12 10
8 6 4 2 0
17
浓度与沸点温度之间的关系
系列1
22
27
32
c/%
c/%
i
总和 平均
x
y
1 19.6 2 20.5 3 22.3 4 25.1 5 26.3 6 27.8 7 29.1
170.7 24.38571
xi2
105.4 106
107.2 108.9 109.6 110.7 111.5 759.3 108.4714286
SUM
14.79
6.365 1.44195027 -2.045360556 0.481235
AVE
1.479
0.6365 0.144195027 -0.204536056
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple
R
0.999492866
R Square 0.998985989
Adjusted
自来水
1
观测数
2
求和
4.1
平均
2.05
方差
0.125
总计
2 10.9 5.45 0.045
2
观测数 求和 平均 方差
2
2
3
10.1
1.5
5.05
0
0.125
3 观测数 求和