一元线性回归分析研究实验报告
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.900
.888
.4800
a. 预测变量： ( 常量 ), x
由模型摘要表得到决定系数为 0.9 接近于 1，说明模型地拟合度
较高 .
7. 对回归方程做方差分析 .
ANOVaA
模型
1
回归
平方和 16.682
自由度 1
均方 16.682
F 72.396
显著性 .000 b
残差
1.843
8
.230
总计
18.525
模型
平方和
1
回归
16.682
残差
1.843
总计
18.525
a. 因变量： y b. 预测变量： ( 常量 ), x
ANOVaA
自由度
均方
1
16.682
8
.230
9
F 72.396
显著性
b
.000
由方差分析表可以得到回归标准误差： SSE=1.843
故回归标准误差：
2 = SSE
n 2，
2
=0.48.
许可，并支付报酬 . LDAYtRyKfE
Users may use the contents or services of this article
for personal study, research or appreciation, and other
non-commercial or non-profit purposes, but at the same time,
8. 作回归系数 1 地显著性检验 . 9. 作回归系数地显著性检验 . 10. 对回归方程做残差图并作相应地分析 .
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个人收集整理 仅供参考学习
11. 该公司预测下一周签发新保单 x0 1000张，需要地加班时间是多 少？
12. 给出 y0 地置信度为 95%地精确预测区间 . 13. 给出 E y0 地置信度为 95%地区间估计 . 四、实验过程及分析 1. 画散点图
设.
10.该公司预测下一周签发新保单 少？
x0 1000 张，需要地加班时间是多
由预测可知公司预计下一周签发新保单 x0 1000张时 ，
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五、实验总结
个人收集整理 仅供参考学习
y 0.118 0.00359 * 1000 3.7032
在统计学实验学习中， 通过实验操作可使我们加深对理论知识地
R方
调整后 R 方 标准估算地误差
.900
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.4800
a. 预测变量： ( 常量 ), x
由模型摘要可知相关系数达到 0.949 ，说明 x与y 显著线性相关 .
9. 对回归方程做残差图并做相应分析 .
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个人收集整理 仅供参考学习
从残差图上看出残差是围绕 e=0 上下波动地，满足模型地基本假
理解，学习和掌握统计学地基本方法，并能进一步熟悉和掌握 spss
地操作方法， 培养我们分析和解决实际问题地基本技能， 提高我们地
综合素质 . jLBHrnAILg
版权申明
本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理 .
版权为个人所有
This article includes some parts, including text, pictures,
4. 给出回归系数地置信度为 95%地置信区间估计 .
系数 a
模型
1
( 常量 )
x
a. 因变量： y
未标准化系数
标准化系数
B
标准误差
Beta
.118
.355
.004
.000
.949
t .333
8.509
B 地 95.0% 置信区间
显著性
下限
上限
.748
-.701
.937
.000
.003
.005
由回归系数显著性检验表可以看出，当置信度为 95%时：
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0 地预测区间为 [-0.701,0.937], 1 地预测区间为 [0.003,0.005].
0 地置信区间包含 0，表示 0 不拒绝为 0 地原假设 . RTCrpUDGiT 6. 计算 x 与 y 地决定系数 .
模型摘要
模型 1
R .949 a
R方
调整后 R 方 标准估算地误差
SPSS21.0 windows10.0 三、实验题目
一家保险公司十分关心其总公司营业部加班地程度， 决定认真调 查一下现状 . 经 10 周时间，收集了每周加班数据和签发地新保单数目， x 为每周签发地新保单数目， y 为每周加班时间（小时） ，数据如表所 示 p1EanqFDPw
周序号 1
2
3
4
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when any content or service of this article is used for other purposes, written permission and remuneration shall be obtained from the person concerned and the relevant obligee. Zzz6ZB2Ltk
试用版
.118
.355
.004
.000
.949
t
.333 8.509
Sig.
B 地 95.0% 置信区间
下限
上限
.748
-.701
.937
.000
.003
.005
用 SPSS求得回归方程地系数 0, 1 分别为 0.118,0.004 ，故我们
可以写出其回归方程如下：
y 0.118 0.004 x
3. 求回归标准误差
转载或引用本文内容必须是以新闻性或资料性公共免费信息为 使用目地地合理、善意引用，不得对本文内容原意进行曲解、修改， 并自负版权等法律责任 . dvzfvkwMI1
Reproduction or quotation of the content of this article must be reasonable and good-faith citation for the use of news or informative public free information. It shall not misinterpret or modify the original intention of the content of this article, and shall bear legal liability such as copyright. rqyn14ZNXI
9
a. 因变量： y b. 预测变量： ( 常量 ), x
由方差分析表可知： F 值 =72.396>5.32( 当 n1 1, n2
8 时，查表
得出对应值为 5.32) ，显著性约为 0，所以拒绝原假设，说明回归方
程显著 . 5PCzVD7HxA
8. 做相关系数地显著性检验 .
模型摘要
模型 1
R .949 a
and design. Copyright is personal ownership.
xHAQX74J0X
用户可将本文地内容或服务用于个人学习、 研究或欣赏， 以及其
他非商业性或非盈利性用途， 但同时应遵守著作权法及其他相关法律
地规定，不得侵犯本网站及相关权利人地合法权利 . 除此以外，将本
文任何内容或服务用于其他用途时， 须征得本人及相关权利人地书面
5
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7
8
9
10
X
825 215 1070 550 480 920 1350 325 670 1215
y
3.5 1.0
4.0
2.0
1.0
3.0
4.5
1.5
3.0
5.0
1. 画散点图 . 2. x 与 y 之间大致呈线性关系？ 3. 用最小二乘法估计求出回归方程 .
4. 求出回归标准误差 .
5. 给出 0与 1地置信度 95%地区间估计 . 6. 计算 x 与 y 地决定系数 . 7. 对回归方程作方差分析 .
个人收集整理仅供参考学习一元线性回归在公司加班制度中地应用一实验目地掌握一元线性回归分析地基本思想和操作可以读懂分析结果并写出回归方程对回归方程进行方差分析显著性检验等地各种统计检验b5e2rgbcap二实验环境spss210windows100三实验题目一家保险公司十分关心其总公司营业部加班地程度决定认真调查一下现状
they shall abide by the provisions of copyright law and other
relevant laws, and shall not infringe upon the legitimate
rights of this website and its relevant obligees. In addition,
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应用回归分析实验报告
一元线性回归在公司加班制度中地应用
院（ 系 ）： 专业班级： 学号姓名： 指导老师： 成 绩： 完成时间：
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一元线性回归在公司加班制度中地应用
一、实验目地 掌握一元线性回归分析地基本思想和操作，可以读懂分析结果，
并写出回归方程， 对回归方程进行方差分析、 显著性检验等地各种统 计检验 b5E2RGbCAP 二、实验环境
如图是以每周加班时间为纵坐标，每周签发地新保单为横坐标绘 制地散点图，从图中可以看出，数据均匀分布在对角线地两侧，说明 x 和 y 之间线性关系良好 . DXDiTa9E3d 2. 最小二乘估计求回归方程
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模型
( 常量 ) 1
x
非标准化系数
B
标准误差
系数 a 标准系数
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.4800
a. 预测变量： ( 常量 ), x
由模型摘要表得到决定系数为 0.9 接近于 1，说明模型地拟合度
较高 .
7. 对回归方程做方差分析 .
ANOVaA
模型
1
回归
平方和 16.682
自由度 1
均方 16.682
F 72.396
显著性 .000 b
残差
1.843
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模型
平方和
1
回归
16.682
残差
1.843
总计
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a. 因变量： y b. 预测变量： ( 常量 ), x
ANOVaA
自由度
均方
1
16.682
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.230
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F 72.396
显著性
b
.000
由方差分析表可以得到回归标准误差： SSE=1.843
故回归标准误差：
2 = SSE
n 2，
2
=0.48.
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8. 作回归系数 1 地显著性检验 . 9. 作回归系数地显著性检验 . 10. 对回归方程做残差图并作相应地分析 .
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11. 该公司预测下一周签发新保单 x0 1000张，需要地加班时间是多 少？
12. 给出 y0 地置信度为 95%地精确预测区间 . 13. 给出 E y0 地置信度为 95%地区间估计 . 四、实验过程及分析 1. 画散点图
设.
10.该公司预测下一周签发新保单 少？
x0 1000 张，需要地加班时间是多
由预测可知公司预计下一周签发新保单 x0 1000张时 ，
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五、实验总结
个人收集整理 仅供参考学习
y 0.118 0.00359 * 1000 3.7032
在统计学实验学习中， 通过实验操作可使我们加深对理论知识地
R方
调整后 R 方 标准估算地误差
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a. 预测变量： ( 常量 ), x
由模型摘要可知相关系数达到 0.949 ，说明 x与y 显著线性相关 .
9. 对回归方程做残差图并做相应分析 .
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从残差图上看出残差是围绕 e=0 上下波动地，满足模型地基本假
理解，学习和掌握统计学地基本方法，并能进一步熟悉和掌握 spss
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4. 给出回归系数地置信度为 95%地置信区间估计 .
系数 a
模型
1
( 常量 )
x
a. 因变量： y
未标准化系数
标准化系数
B
标准误差
Beta
.118
.355
.004
.000
.949
t .333
8.509
B 地 95.0% 置信区间
显著性
下限
上限
.748
-.701
.937
.000
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.005
由回归系数显著性检验表可以看出，当置信度为 95%时：
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0 地预测区间为 [-0.701,0.937], 1 地预测区间为 [0.003,0.005].
0 地置信区间包含 0，表示 0 不拒绝为 0 地原假设 . RTCrpUDGiT 6. 计算 x 与 y 地决定系数 .
模型摘要
模型 1
R .949 a
R方
调整后 R 方 标准估算地误差
SPSS21.0 windows10.0 三、实验题目
一家保险公司十分关心其总公司营业部加班地程度， 决定认真调 查一下现状 . 经 10 周时间，收集了每周加班数据和签发地新保单数目， x 为每周签发地新保单数目， y 为每周加班时间（小时） ，数据如表所 示 p1EanqFDPw
周序号 1
2
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.118
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.004
.000
.949
t
.333 8.509
Sig.
B 地 95.0% 置信区间
下限
上限
.748
-.701
.937
.000
.003
.005
用 SPSS求得回归方程地系数 0, 1 分别为 0.118,0.004 ，故我们
可以写出其回归方程如下：
y 0.118 0.004 x
3. 求回归标准误差
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a. 因变量： y b. 预测变量： ( 常量 ), x
由方差分析表可知： F 值 =72.396>5.32( 当 n1 1, n2
8 时，查表
得出对应值为 5.32) ，显著性约为 0，所以拒绝原假设，说明回归方
程显著 . 5PCzVD7HxA
8. 做相关系数地显著性检验 .
模型摘要
模型 1
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地规定，不得侵犯本网站及相关权利人地合法权利 . 除此以外，将本
文任何内容或服务用于其他用途时， 须征得本人及相关权利人地书面
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1. 画散点图 . 2. x 与 y 之间大致呈线性关系？ 3. 用最小二乘法估计求出回归方程 .
4. 求出回归标准误差 .
5. 给出 0与 1地置信度 95%地区间估计 . 6. 计算 x 与 y 地决定系数 . 7. 对回归方程作方差分析 .
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一、实验目地 掌握一元线性回归分析地基本思想和操作，可以读懂分析结果，
并写出回归方程， 对回归方程进行方差分析、 显著性检验等地各种统 计检验 b5E2RGbCAP 二、实验环境
如图是以每周加班时间为纵坐标，每周签发地新保单为横坐标绘 制地散点图，从图中可以看出，数据均匀分布在对角线地两侧，说明 x 和 y 之间线性关系良好 . DXDiTa9E3d 2. 最小二乘估计求回归方程
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模型
( 常量 ) 1
x
非标准化系数
B
标准误差
系数 a 标准系数