一元回归方程需要提供那些数据，有图。急，下午要用

最新回复

• 鼯鼠幽灵 (2008-6-20 10:09:39)

  所加量        降低值
  1        350        14450
  2        150        4800
  3        60        1000
  4        200        5500
  5        150        2800
  6        300        9400
          280        8500
          130        3000
          180        4000
          150        6500
          100        1800
          120        2800
          150        2700
          270        7200
          180        7200
          150        3100
          140        2900
          150        3500
          70        3000
          220        4500
          80        2300
          180        6200
          270        6700
          100        3400
          400        15800
          130        5500
          100        3700
          60        1000
          400        20200
          160        8000
          150        4200
          220        8200
          150        2700
          120        3400
          100        1800
          90        2400
          100        1400
          100        2000
          250        6400
          160        3000
          220        7000
          200        6000

• aiyinsitan (2008-6-20 10:17:18)

  Coefficients
  Estimates of the population regression coefficients, bk. Use the estimated coefficients (bk) with the predictors to calculate the fitted value of the response. Each predictor in a regression equation has an estimated coefficient associated with it.
  
  The formula for the coefficient or slope in simple linear regression is:
  
  b1  =
  S(xi - x)(yi - y)
  
  S(xi - x)2
  
  
  The formula for the intercept (b0) is:
  
  b0  = y  - b1x
  
  In matrix terms, the vector of coefficients in multiple regression is calculated by the formula:
  
  b = (X'X)-1 X'Y
  
  where X = matrix of predictors, including the constant, and Y = response vector.

• 鼯鼠幽灵 (2008-6-20 10:25:38)

  老大，用中文好不好！原本就不熟悉了，再加上英文，就更加难懂了！

• 鼯鼠幽灵 (2008-6-20 11:02:23)

  那位老兄来教下啊。有钱给的哟！
  公式写给我也可以啊，Y=a+bx
  然后怎么向前推公式？

• jimhu254 (2008-6-20 11:12:42)

  请看附件的图片, yijing

  
  huigui.JPG

• 鼯鼠幽灵 (2008-6-20 11:19:15)

  没人鸟我，我花了两个小时把公式搞出来了，大家看看对不对。
  Y=a+bx.
  b=Lxy / L xx
  a=Y(均值）-bX(均值），其中，Y，X为总数的平均值。
  LXX=X平方和—X和的平方除于n      其中，n为数据组数。
  Lxy=XY的总和—X求和*Y求和 /n
  Lyy=y平方和—y和的平方 / n
  
  以公式看看对不，这里没写判断是否相关的公式。

• 鼯鼠幽灵 (2008-6-20 11:24:39)

  你是用上面提供的数据算的吧。我是用63给数据算的，和你算出的差不多：Y= —2144.898+40.981  X
  
  还有：请问下，你图右上角上面的S，R-Sq，R-Sq(adj)是什么意思？

• Jack315 (2008-6-20 12:03:06)

  已通过邮件发了一个Excel版本的给你，请查收。
  
  S：回归模型误差的标准方差。
  R-Sq：回归模型误差占总误差的百分比。取值在0%和100%之间，数值越大，表明回归模型与数据吻合得越好。
  R-Sq(adj)：调整的R-Sq，取值也在0%和100%之间。R-Sq(adj)与R-Sq越接近，表明回归模型越可靠。

• wsbg (2008-6-20 16:04:24)

  兄弟，mintab15会用吗？在\\统计\回归  中可以帮你计算出来

• wsbg (2008-6-20 16:08:34)

  下面是Mintab15算出来的，仅供参考
  回归分析: 降低值 与 所加量
  
  回归方程为
  降低值 = - 2139 + 42.8 所加量
  
  
                   系数标
  自变量     系数    准误      T      P
  常量    -2139.2   590.3  -3.62  0.001
  所加量   42.789   3.081  13.89  0.000
  
  
  S = 1669.32   R-Sq = 82.8%   R-Sq（调整） = 82.4%
  
  
  方差分析
  
  来源      自由度         SS         MS       F      P
  回归           1  537489689  537489689  192.88  0.000
  残差误差      40  111465608    2786640
  合计          41  648955298
  
  
  异常观测值
  
                                  拟合值        标准化
  观测值  所加量  降低值  拟合值  标准误  残差    残差
      25     400   15800   14977     747   823    0.55 X
      29     400   20200   14977     747  5223    3.50RX
  
  R 表示此观测值含有大的标准化残差
  X 表示受 X 值影响很大的观测值。

• 鼯鼠幽灵 (2008-6-20 17:50:16)

  楼上的老大，你越说我越搞不清楚了。你上面的T，P，SS，MS，F ，等表示什么意思啊?请指教?

• 鼯鼠幽灵 (2008-6-20 21:28:05)

  此贴十分感谢9#所发的数据表及图表，同时对你的来电指导表示感谢！

• ANNBYD123 (2008-6-30 21:54:07)

  QUOTE:

  原帖由 鼯鼠幽灵 于 2008-6-20 11:24 发表
  你是用上面提供的数据算的吧。我是用63给数据算的，和你算出的差不多：Y= —2144.898+40.981  X
  
  还有：请问下，你图右上角上面的S，R-Sq，R-Sq(adj)是什么意思？

  R-sq值越大越好,后面r-sq是minitab调整后的值,若大于百分之七十,存在相关性,我们可以使用,但需谨慎,85%以上,关系显著,也可以对话框的p值,<=0.05,关系显著.