相关与回归分析实验报告记录
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相关与回归分析实验报告记录
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
学号：2014106146
课程论文
题目统计学实验
学院数学与统计学院
专业金融数学
班级14金融数学
学生姓名罗星蔓
指导教师胡桂华
职称教授
2016 年 6 月21 日
相关与回归分析实验报告
一、实验目的：用EXCEL进行相关分析和回归分析.
二、实验内容：
1.用EXCEL进行相关分析.
2.用EXCEL进行回归分析.
三、实验步骤
采用下面的例子进行相关分析和回归分析.
学生数学分数（x）统计学分数(y)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 80
90
60
90
78
87
90
45
87
80
85
92
70
90
83
90
94
50
93
82
相关分析：
数学分数（x）统计学分数(y)
数学分数（x） 1
统计学分数(y) 0.986011 1
回归分析：
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R 0.986011
R Square 0.972217
Adjusted R
Square
0.968744
标准误差 2.403141
观测值
x
方差分
析
df SS MS F Significance
F
回归分析1
1616.69
9
1616.69
9
279.943
8
1.65E-07
残差8 46.2006
9
5.77508
6
总计9 1662.9
Coefficie
nts 标准误
差
t Stat
P-valu
e
Lower
95%
Upper
95%
下限
95.0%
上限
95.0%
Intercept 12.32018 4.2862
79
2.8743
3
0.0206
91
2.4360
05
22.204
36
2.4360
05
22.204
36
数学分数（x）0.896821
0.0536
01
16.731
52
1.65E-
07
0.7732
18
1.0204
24
0.7732
18
1.0204
24
RESIDUAL OUTPUT
观测值预测统计学分数
(y)
残差标准残差
1 84.06587 0.934133 0.412293
2 93.03408 -1.03408 -0.4564
3 66.12945 3.87055
4 1.708324
4 93.03408 -3.03408 -1.33913
5 82.27223 0.727775 0.321214
6 90.34361 -0.34361 -0.15166
7 93.03408 0.965922 0.426323
8 52.67713 -2.67713 -1.18159
9 90.34361 2.656385 1.172433
10 84.06587 -2.06587 -0.9118 PROBABILITY OUTPUT
百分比排
位统计学分数
(y)
5 50 15 70 25 82 35 83 45 85 55 90 65 90 75 92
85 93 95 94
学生成绩0
20406080
100024681012
学生编号分数
数学分数（x）统计学分数(y)
数学分数（x） Residual Plot
-4-20246020406080100数学分数（x）残差
数学分数（x） Line Fit Plot 050100050100数学分数（x）统计学分数(y )统计学分数(y)预测 统计学分数(y)
Normal Probability Plot
0501000
20
406080
100
Sample Percentile
统计学分数(y )
结果分析
相关系数Multiple R=0.986011> 0.8 可以进行回归分析。
ˆ的实际值相差2.403141。
标准误差=2.403141，代表平均来看y
y与
Intercept代表截距为12.32018即常数项
X Variable 1 代表斜率为0.896821，即数学分数每增加1分，统计学分数平均增加0.896821分。
x平均值为78.7，y平均值为92.9可以得出回归方程y=0.896821x+12.32018