数学建模第二次作业
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1 数据链接
1.1 数据简介
数据集包含31个省市自治区的数据，包含省市名称，投入人年数，投入高级职称的人年数，投入科研事业费（百元），课题总数，专著数，论文数，获奖数，8个变量
2 回归分析
以论文数为响应变量，以投入人年数，投入高级职称的人年数, 投入科研事业费（百元），课题总数为解释变量，进行回归分析
∙采用逐步回归法，剔除无关的解释变量
∙得经验方程为 255.739+0.121*投入人年数+4.771*投入高级职称人年数—0.017*投入科研事业费
∙对最后所得的系数进行分析，系数的估计，t统计量的值t=0.889 0.172
3.021 -2.835
∙对模型的有效性进行分析F统计量的值 125.487 , 自由度为 1 ，p 值为0.8 ，模型是否有效有效。
GET DATA
/TYPE=XLS
/FILE='E:\keyan.xls'
/SHEET=name 'keyan'
/CELLRANGE=full
/READNAMES=on
/ASSUMEDSTRWIDTH=32767.
DATASET NAME 数据集1 WINDOW=FRONT.
REGRESSION
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT 论文数
/METHOD=STEPWISE 投入人年数投入高级职称人年数投入科研事业费课题总数.
回归
[数据集1]
输入／移去的变量a
模型输入的变量移去的变量方法
1 投入高级职称
人年数. 步进（准则:
F-to-enter 的
概率 <= .050，
F-to-remove 的
概率 >= .100）。
2 投入科研事业
费. 步进（准则:
F-to-enter 的
概率 <= .050，
F-to-remove 的
概率 >= .100）。
a. 因变量: 论文数
模型汇总
模型
R R 方调整 R 方标准估计的误
差
1 .953a.909 .906 1019.7359
2 .966b.93
3 .928 890.4872
a. 预测变量: (常量), 投入高级职称人年数。
b. 预测变量: (常量), 投入高级职称人年数, 投入科研事业费。
Anova c
模型平方和df 均方 F Sig.
1 回归 3.013E8 1 3.013E8 289.715 .000a
残差 3.016E7 29 1039861.334
总计 3.314E8 30
2 回归 3.092E8 2 1.546E8 194.974 .000b
残差 2.220E7 28 792967.467
总计 3.314E8 30
a. 预测变量: (常量), 投入高级职称人年数。
b. 预测变量: (常量), 投入高级职称人年数, 投入科研事业费。
c. 因变量: 论文数
系数a
模型非标准化系数标准系数t Sig. B 的 95.0% 置信区间
B 标准误差试用版下限上限
1 (常量) 589.283 295.217 1.996 .055 -14.50
2 1193.069
投入高级职称人年数 3.808 .224 .953 17.021 .000 3.350 4.265 2 (常量) 265.177 277.370 .956 .347 -302.990 833.343
投入高级职称人年数 5.031 .433 1.260 11.620 .000 4.144 5.918 投入科研事业费-.017 .005 -.343 -3.167 .004 -.028 -.006 a. 因变量: 论文数
已排除的变量c
模型
Beta In t Sig. 偏相关共线性统计量
容差
1 投入人年数.416a 1.156 .257 .213 .024
投入科研事业费-.343a-3.167 .004 -.514 .204 课题总数-.128a-.747 .461 -.140 .108 2 投入人年数.059b.172 .865 .033 .021
课题总数-.070b-.457 .651 -.088 .106
a. 模型中的预测变量: (常量), 投入高级职称人年数。
b. 模型中的预测变量: (常量), 投入高级职称人年数, 投入科研事业费。
c. 因变量: 论文数
残差统计量a
极小值极大值均值标准偏差N
预测值-88.5326 13310.3672 4530.2581 3210.48280 31
残差-1313.60352 2212.83765 .00000 860.29237 31
标准预测值-1.439 2.735 .000 1.000 31
标准残差-1.475 2.485 .000 .966 31 a. 因变量: 论文数
REGRESSION
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT 论文数
/METHOD=FORWARD 投入人年数投入高级职称的人年数投入科研事业费课题总数
/SAVE PRED.
回归
[数据集1]