，，，
本科学生实验报告
学号：########## 姓名：￥￥￥￥￥￥
学院：生命科学学院专业、班级：11级应用生物教育A班实验课程名称：生物统计学实验
教师：孟丽华（教授）
开课学期：2012 至2013 学年下学期填报时间：2013 年 5 月22 日
云南师范大学教务处编印
a. 因变量: 5月上旬棉蚜虫数
表7
残差统计量a
极小值极大值均值标准偏差N
预测值20.92 198.19 56.64 49.014 11 残差-49.122 52.705 .000 29.317 11 标准预测值-.729 2.888 .000 1.000 11 标准残差-1.590 1.706 .000 .949 11 a. 因变量: 5月上旬棉蚜虫数
表8
案例诊断a
案例数目标准残差5月上旬棉蚜虫
数预测值残差
1 .687 86 64.78 21.223
2 -.038 197 198.19 -1.190
3 -1.128 8 42.85 -34.847
4 -.034 29 30.0
5 -1.054
5 -.12
6 28 31.88 -3.881
6 .06
7 23 20.92 2.084
7 -1.590 12 61.12 -49.122
8 -.815 14 39.19 -25.191
9 1.039 64 31.88 32.119
10 .231 50 42.85 7.153
11 1.706 112 59.29 52.705
a. 因变量: 5月上旬棉蚜虫数
图表
线回归方程进行预测或控制，一般只能内插，不要轻易外延；
2、直线回归相关分析的注意事项：
1）、相关分析只是以相关系数来描述两个变量间线性相关的程度和方向，并不阐明事物间存在联系的本质，也不是两事物间存在联系的证据。

要阐明两事物间的本质联系，必须凭专业知识从理论上加以论证。

因此，把两个毫无关系的事物放在一起作相关分析是毫无意义的。

同样，作回归分析也要有实际意义；
2）、在进行直线回归前应绘制散点图，有直线趋势时，才适宜作直线回归分析。

散点图还能提示资料有无异常点；
3）、直线回归方程的适用范围一般以自变量的取值范围为限；
4）、对同一组资料作回归和相关分析，其相关系数和回归系数的显著性检验结果完全相同。

由于相关系数的显著性检验结果可直接查表，比较方便；而回归系数的显著性检验计算复杂，故在实际应用中常用相关系数的显著性检验结果代替回归系数的显著性检验。

5）、在资料要求：相关分析要求两个变量服从双变量正态分布。

回归分析要求因变量服从正态分布，自变量可以是精确测量和严格控制的变量。

如两个变量服从双变量正态分布，则可以作两个回归方程，用X推算Y，或用Y推算X；
3、相关分析中，不区分自变量和因变量。

相关分析只研究两个变量之间线性相关的程度或一个变量与多个变量之间线性相关的程度，不能用一个或多个变量去预测另一个变量的值，这是回归分析与相关分析的主要区别；
4、通过此次实验，更加熟悉了SPSS软件的应用，学习了线性回归与相关性分析，考察两变量之间线性关系，建立回归方程，并对回归系数作假设检验；计算。