线性回归分析案例
相关和回归的有趣案例
相关和回归的有趣案例
相关和回归是统计学中的重要概念，用于探索变量之间的关系。
以下是一些有趣的相关和回归案例：
1. 身高和体重：这是一个常见的相关和回归的例子。
一般来说，身高和体重之间存在正相关关系，即身高越高的人通常体重也越重。
通过回归分析，我们可以更精确地预测一个人的体重，给定其身高。
2. 考试分数和努力学习：这是一个典型的线性回归的例子。
一般来说，考试分数和努力学习之间存在正相关关系，即努力学习的人通常考试分数也更高。
通过回归分析，我们可以预测一个人在考试中的表现，给定其努力学习的程度。
3. 股票价格和通货膨胀：股票价格和通货膨胀之间可能存在一定的关系。
当通货膨胀率上升时，股票价格可能会下跌，因为通货膨胀可能导致消费者购买力下降，从而降低对商品和服务的消费需求，进而影响公司的盈利和股票价格。
4. 气候变化和冰川融化：气候变化和冰川融化之间存在相关性。
全球气候变暖可能导致冰川融化，因为温度升高会导致冰川融化。
通过分析气候变化和冰川融化的数据，我们可以更好地了解全球气候变化的趋势和影响。
5. 广告投入和销售额：广告投入和销售额之间可能存在一定的关系。
一般来说，广告投入越多，销售额也可能越高。
通过回归分析，我们可以预测销售额，给定广告投入的金额。
这些案例表明，相关和回归分析可以帮助我们更好地理解数据之间的关系，并为预测、决策提供有用的信息。
(完整word版)SPSS线性回归分析案例
回归分析实验内容：基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归分析【研究目的】居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
影响各地区居民消费支出的因素很多，例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的经济模型去研究。
【模型设定】我们研究的对象是各地区居民消费的差异。
由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，现选用城镇居民消费进行比较。
模型中被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
从理论和经验分析，影响居民消费水平的最主要因素是居民的可支配收入，故可以选用“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X，选取2010年截面数据。
1、实验数据表1：2010年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入数据来源：《中国统计年鉴》2010年2、实验过程作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图1：从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：Y=a+bX表2模型汇总b模型R R方调整R方标准估计的误差1 .965a.932 .930 877.29128a.预测变量:(常量),可支配收入X（元）。
b.因变量:消费性支出Y(元)表3相关性表4系数a3、结果分析表2模型汇总：相关系数为0.965，判定系数为0.932，调整判定系数为0.930，估计值的标准误877.29128表3是相关分析结果。
消费性支出Y与可支配收入X相关系数为0.965，相关性很高。
表4是回归分析中的系数：常数项b=704.824，可支配收入X 的回归系数a=0.668。
a的标准误差为0.034，回归系数t的检验值为19.921，P值为0，满足95%的置信区间，可认为回归系数有显著意义。
线性回归分析经典例题
1. “团购”已经渗透到我们每个人的生活，这离不开快递行业的发展，下表是2013-2017年全国快递业务量（x 亿件：精确到0.1）及其增长速度（y %）的数据（Ⅰ）试计算2012年的快递业务量；（Ⅱ）分别将2013年，2014年，…，2017年记成年的序号t ：1，2，3，4，5；现已知y 与t 具有线性相关关系，试建立y 关于t 的回归直线方程a x b yˆˆˆ+=； （Ⅲ）根据（Ⅱ）问中所建立的回归直线方程，估算2019年的快递业务量附：回归直线的斜率和截距地最小二乘法估计公式分别为：∑∑==--=ni ini ii x n xy x n yx b1221ˆ， x b y aˆˆ-=2.某水果种植户对某种水果进行网上销售，为了合理定价，现将该水果按事先拟定的价格进行试销，得到如下数据：单价元 7 8 9 11 12 13 销量120118112110108104已知销量与单价之间存在线性相关关系求y 关于x 的线性回归方程； 若在表格中的6种单价中任选3种单价作进一步分析，求销量恰在区间内的单价种数的分布列和期望．附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：， ．3. (2018年全国二卷)下图是某地区2000年至2016年环境基础设施投资额y （单位：亿元）的折线图．为了预测该地区2018年的环境基础设施投资额，建立了y 与时间变量t 的两个线性回归模型．根据2000年至2016年的数据（时间变量t 的值依次为1217，，…，）建立模型①：ˆ30.413.5y t =-+；根据2010年至2016年的数据（时间变量t 的值依次为127，，…，）建立模型②：ˆ9917.5y t =+． （1）分别利用这两个模型，求该地区2018年的环境基础设施投资额的预测值； （2）你认为用哪个模型得到的预测值更可靠？并说明理由．4.(2014年全国二卷) 某地区2007年至2013年农村居民家庭纯收入y （单位：千元）的数据如下表：年份 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 年份代号t 1 2 3 4 5 6 7 人均纯收入y 2.93.33.64.44.85.25.9（Ⅰ）求y 关于t 的线性回归方程；（Ⅱ）利用（Ⅰ）中的回归方程，分析2007年至2013年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测该地区2015年农村居民家庭人均纯收入.附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：()()()121niii ni i t t y y b t t ∧==--=-∑∑，ˆˆay bt =-5（2019 2卷）18．11分制乒乓球比赛，每赢一球得1分，当某局打成10∶10平后，每球交换发球权，先多得2分的一方获胜，该局比赛结束．甲、乙两位同学进行单打比赛，假设甲发球时甲得分的概率为0.5，乙发球时甲得分的概率为0.4，各球的结果相互独立．在某局双方10∶10平后，甲先发球，两人又打了X 个球该局比赛结束．(1)求P(X＝2)；(2)求事件“X＝4且甲获胜”的概率．。
一般线性回归分析案例
一般线性回归分析案例
案例背景：
在本案例中，我们要研究一个公司的运营数据，并探究它们之间的关
联性。
这家公司的运营数据包括：它的营业额（单位：万元）、产品质量
指数（QI）、客户满意度（CSI）和客户数量。
我们的目标是建立营业额
与其他变量之间的关联性模型，来预测公司未来的营业额。
资料收集：
首先，我们需要收集有关营业额、QI、CSI和客户数量的数据，以进
行分析。
从历史记录上可以收集到过去六个月的数据。
数据预处理：
接下来，我们需要对数据进行预处理，可以使用Excel进行格式整理，将数据归类分组，并计算总营业额。
建立模型：
接下来，我们就可以利用SPSS软件来建立一般线性回归模型，模型
表示为：Y=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn。
其中，Y代表营业额，X1、
X2…Xn代表QI、CSI和客户数量等因素。
模型检验：
接下，我们要对模型进行检验，确定哪些因素与营业额有关联性，检
验使用R方和显著性检验确定系数的有效性。
商务统计学课件-多元线性回归分析实例应用
6.80
13.65
14.25
27
8.27
6.50
13.70
13.65
28
7.67
5.75
13.75
13.75
29
7.93
5.80
13.80
13.85
30
9.26
6.80
13.70
14.25
销售周期
1
销售价格/元
其他公司平均销售价格
/元
多元线性回归分析应用
多元线性回归分析应用
解
Y 表示牙膏销售量，X 1 表示广告费用，X 2表示销售价格， X 3
个自变量之间的线性相关程度很高，回归方程的拟合效果较好。
一元线性回归分析应用
解
广告费用的回归系数检验 t1 3.981 ，对应的 P 0.000491 0.05
销售价格的回归系数检验 t2 3.696 ，对应的 P 0.001028 0.05
其它公司平均销售价格的回归系数检验
…
14
1551.3
125.0
45.8
29.1
15
1601.2
137.8
51.7
24.6
16
2311.7
175.6
67.2
27.5
17
2126.7
155.2
65.0
26.5
18
2256.5
174.3
65.4
26.8
万元
表示其他公司平均销售价格。建立销售额的样本线性回归方程如
下：
Yˆi 15.044 0.501X 1i 2.358 X 2i 1.612 X 3i
一元线性回归分析应用
线性回归经典假设的分析(案例)
线性回归经典假设的分析（案例）多重共线性分析财政收入是一个国家政府部门的公共收入。
国家财政收入的规模大小往往是衡量其经济实力的重要标志。
近20年来，我国财政收入一直保持着快速增长态势，经济总体发展良好。
一个国家财政收入的规模要受到经济规模等诸多因素的影响。
因此我们以财政收入为被解释变量，建立财政收入影响因素模型，分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。
财政收入的因素众多复杂，但是通过研究经济理论对财政收入的解释以及对实践的考察，我们选取影响财政收入的因素为工业总产值、农业总产值、建筑业总产值、社会商品零售总产值、人口总数和受灾面积。
将这六个变量作为解释变量，财政收入作为被解释变量，利用1989~2003年数据建立中国国家财政收入计量经济模型，资料如下表。
表1 影响财政收入的因素资料（资料来源：《中国统计年鉴2004》）使用上述数据建立多元线性模型，采用普通最小二乘法得到国家财政收入估计方程为：1234562(0.46)(0.44)(8.59)(0.03)(3.80)(0.65)( 1.53)6922.5880.1260.9360.0400.5720.0920.0470.998620.56Y X X X X X X R F ---=-+-+++-==由上可以看出模型的拟合优度2R 和F 值都较大，说明建立的回归方程显著。
但在显著性水平为5%下， t (15)=2.131，大多数回归参数的t 检验不显著，若据此判断大部分因素对财政收入的影响不显著。
因此可以判定解释变量之间存在严重的多重共线性。
采用逐步回归法对解释变量进行筛选。
分别将Y 与各解释变量作一元线性回归方程，以拟合优度值最大的模型为基础，将其余变量依次引入方程中。
经过我们多次比较各模型的F 值和各参数的t 值，最终确定的模型为：242(1.79)(13.42)(35.57)519.6780.8120.7230.9971943.91Y X X R F -=-+==该模型的经济意义十分明显，即财政收入主要取决于农业总产值和社会商品零售总产值，各因素数量的变化引起财政收入总量变化的程度由各自的系数来反映。
多元线性回归分析实例
由散点图可知：
X1水分与人们对水果的喜爱程度具有明显的线性相关性；
X2甜度对人们喜爱水果的影响程度相关性不明显
下面进行Y与x1、x2之间的线性拟合：
调整后的R方为0.932，趋近与1，模型对样本数据点拟合优度较高，其中喜爱程度的总变差中93.2%可以用水分和甜度的变化来解释。
变量被解释得比较好。
H0：β
=0 （水果甜度和人们对水果的喜爱程度无显著线性关系）
2
H1：β
≠0（水果甜度和人们对水果的喜爱程度有显著线性关系）
2
P值0.000，小于0.05，拒绝原假设，接受对立假设，即水果甜度和人们对水果的喜爱程度有显著线性关系
线性回归方程：
Y=4.395x1+4.326x2+37.955
方程的解释：
在水果甜度不变的前提下，水果水分每增加1个单位，人们对水果的喜爱程度增加4.395个单位
在水果水分不变的前提下，水果甜度每增加1个单位，人们对水果的喜爱程度增加4.326个单位
残差的正态性检验：
H0：该模型的误差项符合正态性检验
H1：该模型的误差项不符合正态性检验
K-S检验的P值为0.763，大于0.05，接受原假设，该模型符合正态性检验，说明误差项的正态性假设是合理的。
残差的方差齐性检验：
上述散点图水果水分与误差近似分布在一条水平的带状线中，那么就可以认为残差的齐性假设是合理的。
散点图水果甜度与误差近似分布在一条垂直的带状线中，可以认为残差的齐性假设是不合理的。
回归分析方法及其应用中的例子
回归分析方法及其应用中的例子回归分析是一种统计分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
它可以通过建立一个数学模型来描述自变量与因变量之间的函数关系，并根据已有的数据对模型进行估计、预测和推断。
回归分析可以帮助我们了解变量之间的相关性、预测未来的结果以及找出主要影响因素等。
在实际应用中，回归分析有许多种方法和技术，下面将介绍其中的几种常见方法及其应用的例子。
1.简单线性回归：简单线性回归是一种最基本的回归分析方法，用于研究两个变量之间的关系。
它的数学模型可以表示为y=β0+β1x，其中y是因变量，x是自变量，β0和β1是常数。
简单线性回归可以用于预测一个变量对另一个变量的影响，例如预测销售额对广告投入的影响。
2.多元线性回归：多元线性回归是在简单线性回归的基础上引入多个自变量的模型。
它可以用于分析多个因素对一个因变量的影响，并以此预测因变量的取值。
例如，可以使用多元线性回归分析房屋价格与大小、位置、年龄等因素之间的关系。
3.逻辑回归：逻辑回归是一种用于预测二元结果的回归方法。
它可以将自变量与因变量之间的关系转化为一个概率模型，用于预测一些事件发生的概率。
逻辑回归常常应用于生物医学研究中，如预测疾病的发生概率或患者的生存率等。
4.多项式回归：多项式回归是一种使用多项式函数来拟合数据的方法。
它可以用于解决非线性关系的回归问题，例如拟合二次曲线或曲线拟合。
多项式回归可以应用于多个领域，如工程学中的曲线拟合、经济学中的生产函数拟合等。
5.线性混合效应模型：线性混合效应模型是一种用于分析包含随机效应的回归模型。
它可以同时考虑个体之间和个体内的变异，并在模型中引入随机效应来解释这种变异。
线性混合效应模型常被用于分析面板数据、重复测量数据等，例如研究不同学生在不同学校的学习成绩。
以上只是回归分析的一些常见方法及其应用的例子，实际上回归分析方法和应用还有很多其他的变种和扩展，可以根据具体问题和数据的特点选择适合的回归模型。
第10章 简单线性回归分析案例辨析及参考答案
，=0.698。经检验，贫血患者治疗后的血红蛋白增加量与治疗有 关。
正常人均数：=20.21+7.78×0=20.21 患 者均数：=20.21+7.78×1=27.99 截距与两样本均数的差值相等。分别进行回归方程的方差分析与回 归系数的t检验，得F=17.112，t=4.137。回归系数的t检验结果与两样 本均数的t检验结果完全一致。以上结果说明，t检验的结果可以转化为
Quadratic .9941206.902 2 14.000 60.78810.805-.292
Cubic
.9982575.942 3 13.000 81.857 3.490 .447-.023
Growth .924 182.200 1 15.000 4.539 .034
The independent variable is 年龄。
上述曲线类型依次为线性、二次、三次多项式曲线和生长曲线，由 拟合结果可知，曲线拟合效果较好，进一步得到曲线图（案例图101）：
（3）选择合理的模型，列出回归方程。以女孩身高二次曲线为
例，方程如下： 多项式曲线： （4）统计预测：预测19岁女孩身高为60.788+10.805×18-
0.292×182=160.7，与实际趋势相符。其他预测方法相同。
案例10-2 贫血患者的血清转铁蛋白研究。第6章例6-1中，为研究 某种新药治疗贫血患者的效果，将20名贫血患者随机分成两组，一组用 新药，另一组用常规药物治疗，测得血红蛋白增加量（g/L）见表6-1。 问新药与常规药治疗贫血患者后的血红蛋白增加量有无差别？
张医生用检验比较新药与常规药治疗贫血患者后的血红蛋白增加 量，计算得：
一元线性回归分析案例
数学３——统计内容
再冷的石头，坐上三年也会暖 !
1. 画散点图
2. 了解最小二乘法的思想
3. 求回归直线方程
y＝bx＋a
4. 用回归直线方程解决应用问题
课题：选修2-3 8.5 回归分析案例
复习 变量之间的两种关系
再冷的石头，坐上三年也会暖 !
问题1：正方形的面积y与正方形的边长x之间
选修2-3——统计案例
5. 引入线性回归模型
y＝bx＋a＋e
6. 了解模型中随机误差项e产 生的原因
7. 了解相关指数 R2 和模型拟 合的效果之间的关系
8. 了解残差图的作用 9. 利用线性回归模型解决一类
非线性回归问题 10. 正确理解分析方法与结果
课题：选修2-3 8.5 回归分析案例
再冷的石头，坐上三年也会暖 !
课题：选修2-3 8.5 回归分析案例
解：(1)列出下表,并计算
再冷的石头，坐上三年也会暖 !
i
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
xi 104 180 190 177 147 134 150 191 204 121 yi 100 200 210 185 155 135 170 205 235 125 xiyi 10400 36000 39900 32745 22785 18090 25500 39155 47940 15125
现实生活中存在着大量的相关关系。 如：人的身高与年龄； 产品的成本与生产数量； 商品的销售额与广告费； 家庭的支出与收入。等等
探索：水稻产量y与施肥量x之间大致有何规 律？
课题：选修2-3 8.5 回归分析案例
线性回归分析案例
问题的提出研丸学校中的教师的人均丁资和对学生的人均经费投入是否存在统计关系（所谢的统计关系足循变址存音不完全的线性义系人如果仃陡沓用米此檢型米做统计推帕二问题的处理如下表是1985年羌国50个州和哥伦比亚特区公立学枝中数师的人均工资y（美冗）和则学生的人均经费投入賈（荚尤九（数据來自应IIJMW分析第二版何曉群刘文卿著P6I习JS 2,16〉序号y X序巧y X1 19583 3346 27 22795 33662 20263 3114 28 21570 29203 20325 3554 29 22080 2980I 26800 1512 30 22250 3731L 3 29170 1669 31 209 10 28536 26610 1688 32 21800 © 25337 30678 5710 33 22934 27298 27170 5536 34 18143 23059 25853 4168 35 19538 264210 24500 354T 3G 204 CO 312411 24274 3159 37 21419 275212 27170 3621 38 25160 342913 30168 3782 39 22482 391711 26525 1217 10 20969 250915 27360 3982 41 27224 511016 21690 3568 12 25892 101217 2197 1 3155 43 22GI4 340218 20816 3059 44 24610 2«2919 18095 2967 45 22311 229720 20939 3285 46 25610 293221 22614 3914 47 26015 370522 24624 4517 48 25788 412323 27186 1349 49 29132 360821 33990 5020 50 41480 834925 23382 3591 51 258 15 37GG26 20627 2821处理过程1）作散点图井添加趋势线（用践性人yUpkxid Uy Xlky QQ2838J(M !1h yulkygUph^ic! Uy Yelky QQ2«：W3(>4IIhrt 卩丿Avvrw. 由散点图可知数据大致落在回归直线两侧•有异常值，但回归拟合优度如何有待进一步讨论•研九2）作回归（在excle中点工数据分析中的回归选项）111模？卩综述可知.相关泵数尺土0. 839128209.和关泵数的平方用=0.701639717.回归的拟合优度较好•回归标准差a»2287.1829S1,此处只逸取了50个样本副除了梵中一个〔共51个样本）•由散点图可知存在一个异常6000040000 20000由方差分析农可知.回归平方和=599043117. 5.自由度是1 •残差平方和 -251097887. 1.自由度£ 18. F 值司14.513387•仁在给定显善性水平a = 0.05 F ・ 显著性P 值=2. 6999H.由系数表可知.菽距顶=1271.0699.回归蔡数=3.29061603.回归方程为 尸1271.069943. 29061603.在显弟性水平« = 0.05T.回归乘数的压侑度为93% 的置倍X 间为也67231022. 3, 90889185］回山系数通过检翼‘ 7泗川系数显苦 不为（）•3346 Line Fit Plot• 19583 ■预测195832000 4000 6000 8000 100003346上图为回归拟合巴线图.人致呈线性关系:hrSIDlA .()L1观测（fi 魚丹y 復艺i4dt 宦;«»ffL 備测r杯准找2；) 22518.0482 2255.0482 -0.9961674 26 23317 2831 -552.283 佔-0.24397122 23965.9193 -36 W. 9193 I.60837S9 27 21879.6fi87 -309. 66R7 0. 1367963 27217.0479 -417.047$ 0.18423QS 28 22077. 1(157 2.89434162 U. UO127<s4 27631.9561 1835.01386 0. 81063054 2151S. 35«3 -2298. 3583 1. QI 529975 28355. 601 -1715,601 -0.7711192 30 21659.1974 -719.19742 0.31770516 31060. 487, <W2・ 1X7 n -0.1翎9638 31 2U606 2(X)3 1193.79971 0.527360967 30487.9202 ■3317. 9202 -1.4656911 32 21251.16L 1682.83897 U. 7J33JH039 2598(?. 3$?5 -i, . •-O.O5$yiO7 33 19835.9：J9S -H12. 9?ys -0.621166.9 23912.88 49 557.115051 U. 24610555 :n 2U96I.«77I -14M. 8774 -0.63032310 22666. 1259 1607.87407 U. 71027829 35 22550. 9511 -20M. 9544 -0. 92367911 24186.3905 29S3. 605)46 1.31800934 36 21326. 8152 92.1547971 U. (H0709胡12 24716.1797 * •・、02S 2. 40834135 37 23551 3923 1605.40774 0. 7091^7913 26246.3162 27M CA2H2H0. 12310857 :•- 25259.1314 -2777. 1314 -1.226797614 25371. 3029 iy»5.6y7os U.87718159 39 2U527.2255 44L・ 774493 U. IM 1538615 21011.9879 2321. 9879 -I.025738 •1030172.0211 -2948. 0211 -I.3U22S8?16 22652.9635 678.963 36 -0.2949321 4l 25571.7399 320. 260115 U. I ll 17ISO17 22337.0613 521.0613 -0.6719301 42 23465.7456 -821.71562 -0. 363006118 22031.3276 -3938. 3276 -1.740)978 •1321580.2226 3059.77736 1. 3516茴523OSQ.7135 ■2111. 7135-0.9161151 H 19829. CH9 25L 1.38509 1. 1Q94QI24 •25150. 541 -2506.541 -1.1072644 i" 21919. 1561 3690.81391 63(11301221 27134.7825 ■251U. 7«25-1. 1U9138 46 21162. KU23 1552. 19772 U. 68.S6H327■26581 •601 LHU993 (J. 26663506 47 2583S. 27y«-50. 279781 -0. 0222111 2? 2S?«9.96 2 5200.03763 2. 29711637 48 211416125 4988.3674? 2. 2036199224 21097.5439 -715.5139 -0.3160915 49 39711. 1231 1735.57686 U 76(^9099亠|21553.8977 -926.89771 -0. 109457 5U 24665.5299 11S1.47011 U. 5219UJ83346 Residual Plot10000 枇5000望050003346山残差图可知.数据大致分布在0左右.满足G-M条件中的均值为0的条件•PROBABILITY OUTPUT分t匕排仓L y 分比井位y18036 51 242742 18443 W 245M5 1953S S5 2462120263 57 24640 ? 2Q325 5? 251&O11 20160 61 2561013 20627 2578815 20816 2584517 20939 2585319 20910 2589221 20969 26015肉21119 药52 321570 26610 Z7 21690 2680029 21800 2717031 21974 2717033 22080 2718635 22250 2722437 2234】273339 22482 2913241 22644 2947043 22644IS 22795 3067047 22934 33列0旧23382 41480Normal Probabi1i(y P1ot6000040000200000 20 40 60 80 100 120Sample Percentile【h正态杵概率检验可知.数据大致眼从iF•态分布.反过来说明残羌祸足G-M条件中的正态性位必三结论1综上所if. 1985年美国50个州和哥伦比亚特区公立学校中教师的人均工资y （黄元）与对学生的人均经费投入X （黄元）存在统计关系，回归方程为y-127L 0699-^3. 29061603,所采集的数据存在一个异常值，将Z別除再做回归便能消除其不R影响.回归系数显著不为S回归方程高度显苦.残差大致禰足GHM条件（均值为0、等方差.不相关人参孑文献哲⑴何晓鮮刘文御编著•应用回归分折•北京，中国人民大学出版补.2007o。
线性回归案例分析
线性回归案例分析【篇一：线性回归案例分析】散布图—练习总评估价某建筑公司想了解位于某街区的住宅地产的销房产 79,760售价格y与总评估价x之 98,480间的相关程度到底有多 110,655大？于是从该街区去年 96,859售出的住宅中随机抽10 94,798的总评估价和销售资料 139,850如右表 170,34110 corporatecommunication 28.05.2007 corporatecommunication 28.05.2007 相关分析案例justin tao 销售价格y美元 95,000 116,500 156,900 111,000 110,110 100,000 130,000 170,400 211,500 185,000 绘制散布图，观察其相关关系输入数据点击graph scatterplot 弹出对话框，依次对应x、y输入变量列点击ok 散布图及关系分析从散布图可以看出：总评估价值x与销售价格y存在线性正相关，相关程度较大；随x增大，y有增长趋corporatecommunication 28.05.2007 corporatecommunication 28.05.2007 计算相关系数输入数据点击stat basic statistics correlation… 弹出对话框，输入x、y变量列点击ok 散布图(相关分析)案例下面是表示某公司广告费用和销售额之间关系的资试求这家公司的广告费和销售额的相关系数广告费 (10万) 销售额 (100万) 2022 15 17 23 18 25 10 20 得出相关系数及检验p值corporatecommunication 28.05.2007 corporatecommunication 28.05.2007 0.002 0.05 (留意水准) ，广告费和销售额的相关关系是有影响的 corporatecommunication 28.05.2007 corporatecommunication 28.05.2007 回归分析案例通过下例观察回归分析和决定系数。
SAS线性回归分析案例
1■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ «»■■■■■■■.■■■■■■■■■■■■■■■■■■■Z 貫44 豎呦88£1?600Z线性回归分为一元线性回归和多元线性回归。
一元线性回归的模型为Y=/?O+0】X+£,这里X是自变量，Y是因变量，£是随机误差项。
通常假设随机谋差的均值为0,方差为（，＞0）,，与X的值无关。
若进一步假设随机谋差服从正态分布，就叫做正态线性模型。
一般情况，设有k个自变量和一个因变量，因变量的值可以分解为两部分：一部分是山于自变量的影响，即表示为自变量的函数，其中函数形式已知，但含有一些未知参数：另一部分是由于其他未被考虑的因素和随机性的影响，即随机误差。
当函数形式为未知参数的线性函数时，称为线性回归分析模型。
如果存在多个因变量,则回归模型为：Y = 00+ 81X1 +02X2 +…+ "iXi + £。
「h于直线模型中含有随机课差项，所以回归模型反映的-直线是不确立的。
回归分析的主要冃的是要从这些不确定的克线中找出一条最能拟合原始数据信息的直线，并将其作为回归模型來描述因变量和自变量之间的关系，这条直线被称为回归方程。
通常在曰归分析中，刘£有以下最为常用的经典假设。
1、£的期望值为0.2、£对于所有的X而言具有同方差性。
3、£是服从正态分布且相互独立的随机变量。
对线性回归的讲解，本文以例题为依托展开。
在下面的例题中既有一元回归分析，乂有二元回归分析。
例题（《数据据分析方法》习题2. 4_page79）某公司管理人员为了解某化妆品在一个城市的月销量Y （单位：箱）与该城市中适合使用该化妆品的人数& （单位：千人）以及他们人均月收入屁（单位：元）之间的关系，在某个月中对15个城市作了调査，得到上述乞量的观测值如表2. 12所示。
统计学案例——相关回归分析
《统计学》案例——相关回归分析案例一质量控制中的简单线性回归分析1、问题的提出某石油炼厂的催化装置通过高温及催化剂对原料的作用进行反应，生成各种产品，其中液化气用途广泛、易于储存运输，所以，提高液化气收率，降低不凝气体产量，成为提高经济效益的关键问题。
通过因果分析图和排列图的观察，发现回流温度是影响液化气收率的主要原因，因此，只有确定二者之间的相关关系，寻找适当的回流温度，才能达到提高液化气收率的目的。
经认真分析仔细研究，确定了在保持原有轻油收率的前提下，液化气收率比去年同期增长1个百分点的目标，即达到12.24%的液化气收率。
2、数据的收集序号回流温度（℃）液化气收率（%）序号回流温度（℃）液化气收率（%）1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1536 39 43 43 39 38 43 44 37 40 34 39 40 41 4413.1 12.8 11.3 11.4 12.3 12.5 11.1 10.8 13.1 11.9 13.6 12.2 12.2 11.8 11.116 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 3042 43 46 44 42 41 45 40 46 47 45 38 39 44 4512.3 11.9 10.9 10.4 11.5 12.5 11.1 11.1 11.1 10.8 10.5 12.1 12.5 11.5 10.9目标值确定之后，我们收集了某年某季度的回流温度和液化气收率的30组数据（如上表），进行简单直线回归分析。
3.方法的确立设线性回归模型为εββ++=x y 10，估计回归方程为x b b y10ˆ+= 将数据输入计算机，输出散点图可见，液化气收率y 具有随着回流温度x 的提高而降低的趋势。
因此，建立描述y 和x 之间关系的模型时，首选直线型是合理的。
从线性回归的计算结果，可以知道回归系数的最小二乘估计值b 0=21.263和b 1=-0.229，于是最小二乘直线为x y229.0263.21ˆ-= 这就表明，回流温度每增加1℃，估计液化气收率将减少0.229%。
第11章多重线性回归分析案例辨析及参考答案
第11章多重线性回归分析案例辨析及参考答案案例11-1预测人体吸入氧气的效率。
为了解和预测人体吸入氧气的效率，某人收集了31名中年男性的健康调查资料。
一共调查了 7个指标，分别是吸氧效率（Y , %）、年龄（X1,岁）、体重（X2, kg ）、跑1.5 km所需时间（X3, min ）、休息时的心跳频率（X4，次/min ）、跑步时的心跳频率（X5，次/min）和最高心跳频率（X6，次/min ）（教材表11-9）。
试用多重线性回归方法建立预测人体吸氧效率的模型。
教材表11 -9 吸氧效率调查数据Y X1 X2X3 X4 X5 X6 Y X1 X2X3 X4 X5 X644.609 44 89.47 11.37 62 178 182 40.836 51 69.63 10.95 57 168 17245.313 40 75.07 10.07 62 185 185 46.672 51 77.91 10.00 48 162 16854.297 44 85.84 8.65 45 156 168 46.774 48 91.63 10.25 48 162 16459.571 42 68.15 8.17 40 166 172 50.388 49 73.37 10.08 67 168 16849.874 38 89.02 9.22 55 178 180 39.407 57 73.37 12.63 58 174 17644.811 47 77.45 11.63 58 176 176 46.080 54 79.38 11.17 62 156 16545.681 40 75.98 11.95 70 176 180 45.441 56 76.32 9.63 48 164 16649.091 43 81.19 10.85 64 162 170 54.625 50 70.87 8.92 48 146 15539.442 44 81.42 13.08 63 174 176 45.118 51 67.25 11.08 48 172 17260.055 38 81.87 8.63 48 170 186 39.203 54 91.63 12.88 44 168 17250.541 44 73.03 10.13 45 168 168 45.790 51 73.71 10.47 59 186 18837.388 45 87.66 14.03 56 186 192 50.545 57 59.08 9.93 49 148 15544.754 45 66.45 11.12 51 176 176 48.673 49 76.32 9.40 56 186 18847.273 47 79.15 10.60 47 162 164 47.920 48 61.24 11.50 52 170 17651.855 54 83.12 10.33 50 166 170 47.467 52 82.78 10.50 53 170 17249.156 49 81.42 8.95 44 180 185资料来自：张家放主编•医用多元统计方法•武汉:华中科技大学出版社，2002。
线性回归分析：举例
已知某地区在校生人数与教育经费投入资料如下，根据资料要求完成以下问题: （1）计算相关系数,分析变量间相关程度;（2）建立一元线性回归方程,并解释方程中回归系数的经济意义; （3)）若教育经费达到500万元时,在校生数可以达到多少；（4）计算判定系数，说明其含义；（5）对回归系数（b）进行显著性检验。
在校生数y 11 16 18 20 22 25 112__________________________________________教育经费x 316 343 373 393 418 455 2298 ————————————————x2 99856 117649 139129 154449 174724 207025 892832————————————————y2 121 256 324 400 484 625 2210————————————————xy 3476 5488 6714 7860 9196 11375 44109————————————————y-y-7.7 -2.7 -0.7 1.3 3.3 6.3 ————————————————∧y12.11 14.68 17.53 19.43 21.8 25.32 ————————————————y-∧y-1.11 1.32 0.47 0.57 0.20 -0.32————————————————∧y -y -6.56 -3.99 -1.14 0.76 3.13 6.65———————————————— )(2y y - 59.29 7.29 0.49 1.69 10.89 39.69 119.34 ————————————————(∧y -y )2 43.03 15.92 1.30 0.58 9.80 44.22 114.85解： （1）在校生数与教育经费之间建立的线性回归方程：n=6,∑x=2298,∑y=112,∑x 2=892832,∑y 2=2210,∑xy=44109 0955.0892832611222984410962298)(222=-⨯⨯-⨯=∑--=∑∑∑∑x x n yx xy n b91.17622980955.06112-=⨯-=-=x b y a x bx a y 0955.091.17+-=+=∧（2）给定自变量一个数值，预测因变量（Y ）：当教育经费x=500时，在校生人数为： x bx a y 0955.091.17+-=+=∧=-17.91+0.0955×500=29.84（万人）（3）判定系数:9624.034.11985.114)()(222==∧=∑-∑-y y y y R 说明:在校生人数(Y)的总变动中由教育经费(X)的变动解释或说明的部分所占比例为96.24%。
《2024年多元线性回归分析的实例研究》范文
《多元线性回归分析的实例研究》篇一一、引言多元线性回归分析是一种统计方法，用于研究多个变量之间的关系。
在社会科学、经济学、管理学等多个领域中，它被广泛用于预测和解释一个变量如何受到多个其他变量的影响。
本文将通过一个实际案例，详细介绍多元线性回归分析的应用过程和结果。
二、案例背景假设我们关注的是某城市房价的影响因素。
为了更全面地了解房价的变动，我们选取了该城市的一个住宅小区，收集了该小区近五年内若干套房子的售价数据，以及与房价相关的多个因素，如房屋面积、房龄、小区内设施、周边环境等。
我们的目标是找出这些因素对房价的影响程度，以及它们之间的相互关系。
三、数据收集与处理首先，我们需要收集相关的数据。
对于这个案例，我们可以从房地产网站、房产交易中心等渠道获取房屋售价、房屋面积、房龄等信息。
同时，我们还需要考虑一些可能影响房价的其他因素，如小区内设施（如绿化、健身房等）、周边环境（如学校、医院、商场等）等。
这些数据可以通过问卷调查、实地考察等方式获取。
在收集到数据后，我们需要对数据进行清洗和处理。
这包括去除重复数据、处理缺失值、对数据进行标准化或归一化等。
此外，我们还需要对自变量和因变量进行相关性分析，以确定哪些因素对房价有显著影响。
四、多元线性回归分析在完成数据预处理后，我们可以开始进行多元线性回归分析。
首先，我们需要建立多元线性回归模型。
假设房价为因变量Y，房屋面积、房龄、小区内设施、周边环境等为自变量X1、X2、X3...Xn。
那么，我们可以建立一个多元线性回归方程：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn。
其中，β0为截距项，β1、β2...βn为各变量的回归系数。
接下来，我们需要利用统计软件（如SPSS、SAS等）对模型进行估计。
在估计过程中，我们需要考虑模型的拟合优度、变量的显著性等因素。
通过分析模型的参数估计结果，我们可以得出各个自变量对因变量的影响程度。
五、结果分析根据多元线性回归分析的结果，我们可以得出以下结论：1. 房屋面积、房龄、小区内设施、周边环境等因素对房价均有显著影响。
《2024年多元线性回归分析的实例研究》范文
《多元线性回归分析的实例研究》篇一一、引言多元线性回归分析是一种统计方法，用于研究多个变量之间的关系。
在社会科学、经济学、管理学等多个领域中，它被广泛用于预测和解释一个变量如何受到多个独立变量的影响。
本文将通过一个实际案例，详细介绍多元线性回归分析的应用过程。
二、案例背景假设我们正在研究一个城市的新房销售价格问题。
我们关注的是新房的销售价格（因变量），并假设它受到以下几个自变量的影响：房屋面积、地理位置、房屋年龄和装修情况。
我们的目标是建立一个多元线性回归模型，以解释这些因素如何共同影响新房销售价格。
三、数据收集与处理我们收集了该城市内一定时间内的新房销售数据，包括房屋面积、地理位置（我们将其转化为几个虚拟变量以表示不同区域）、房屋年龄和装修情况等数据。
同时，我们也收集了相应的销售价格数据。
在数据处理阶段，我们对数据进行清洗、整理和格式化，以确保数据的质量和准确性。
四、多元线性回归分析1. 模型设定根据我们的研究目的和所收集的数据，我们设定了一个多元线性回归模型。
模型的形式为：销售价格= β0 + β1 房屋面积+ β2 地理位置+ β3 房屋年龄+ β4 装修情况+ ε，其中β0为常数项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为随机误差项。
2. 参数估计我们使用最小二乘法对模型参数进行估计。
通过计算，我们得到了各个回归系数的估计值以及对应的t值、p值等统计量。
3. 模型检验我们对模型进行了一系列检验，包括变量的共线性检验、模型的拟合优度检验、回归系数的显著性检验等。
通过检验，我们发现模型的整体拟合效果较好，各变量之间没有明显的共线性问题，且回归系数的显著性水平均较低。
五、结果分析1. 回归系数解释根据回归系数的估计值，我们可以得出以下结论：房屋面积、地理位置、房屋年龄和装修情况对新房销售价格均有显著影响。
其中，房屋面积的回归系数最大，说明房屋面积对销售价格的影响最大。
其次是地理位置和装修情况，而房屋年龄的回归系数相对较小。