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文檔簡介
1、實驗三:多元線性回歸實驗內(nèi)容習(xí)題一( P64 例 3.1)1) 打開 SPSS軟件,輸入數(shù)據(jù)如下(部分) :選擇“分析”中“回歸 -線性”,以 y 為應(yīng)變量,以 x1-x9為自變量,點擊“確定”得:所以得回歸方程為:y=1.465 x1+2.575 x2+2.005 x3+0.891x5+0.67x6+0.28 x7+11.405x8-160.711 x9-2721.493從回國方程可以看到,x1-x9 對居民的消費(fèi)支出起正影響,x9對居民的消費(fèi)性支出起負(fù)影響。(2) F 檢驗。用 SPSS軟件計算出的方差分析圖如下:從輸出結(jié)果可知,Sig 即顯著性 P 值,由 P 值為 0.000 可知,此
2、回歸方程高度顯著。t 檢驗。通過定性分析,先剔除x4,用 y 與其他 8個變量做回歸分析,計算結(jié)果如下圖:剔除 x4之后,仍然有不顯著的自變量,此時最大的P 值為 p8=0.827 ,因此進(jìn)一步剔除x8,用 y 與其余 6個變量作回歸,回歸系數(shù)表如下圖:T 檢驗中,依次剔除 P 值最大的自變量,直到最后所有的自變量在顯著性水平為0.05 時都顯著。習(xí)題二( P93.例4.3)(1)打開 SPSS 軟件,輸入數(shù)據(jù)如下圖:(2)建立 y 對 x 的普通最小二乘回歸,決定系數(shù)R2=0.912 ,回歸標(biāo)準(zhǔn)差為247.62.方差分析表和回歸系數(shù)輸出表如下:(3) 在原始數(shù)據(jù)中增加一列變量RES_1,即殘
3、差值,如圖:然后以 x(居民收入)為x 軸,殘差值為y 軸畫散點圖:從殘差圖看出,誤差項具有明顯的異方差性,誤差隨著(4)計算等級相關(guān)系數(shù)。先計算出殘差的絕對值,如圖:x 的增加而呈現(xiàn)出增加的趨勢。然后選擇分析中的“相關(guān) -雙變量”,選擇 x 和 e 為變量,在相關(guān)系數(shù)一欄里選擇 Spearman 打鉤,點擊確定即得到等級相關(guān)系數(shù),如下圖所示:從上圖可知,相關(guān)系數(shù)為0.686 ,P 值 =2.055E-5 ,即殘差絕對值e 與自變量 x顯著相關(guān),存在異方差。5)用加權(quán)最小二乘法來消除異方差。選擇“分析”中“回歸 - 權(quán)重估計”,以 x 為自變量, y 為因變量,對 x 進(jìn)行加權(quán)估計,得:然后畫
4、出加權(quán)最小二乘殘差圖,如下:比較前后兩幅殘差圖, 可以得出,加權(quán)最小二乘估計的效果好于普通最小二乘估計效果。出師表兩漢:諸葛亮先帝創(chuàng)業(yè)未半而中道崩殂, 今天下三分, 益州疲弊, 此誠危急存亡之秋也。然侍衛(wèi)之臣不懈于內(nèi),忠志之士忘身于外者,蓋追先帝之殊遇,欲報之于陛下也。誠宜開張圣聽,以光先帝遺德,恢弘志士之氣,不宜妄自菲薄,引喻失義,以塞忠諫之路也。宮中府中,俱為一體;陟罰臧否,不宜異同。若有作奸犯科及為忠善者,宜付有司論其刑賞,以昭陛下平明之理;不宜偏私,使內(nèi)外異法也。侍中、侍郎郭攸之、費(fèi)祎、董允等,此皆良實,志慮忠純,是以先帝簡拔以遺陛下:愚以為宮中之事,事無大小,悉以咨之,然后施行,必能
5、裨補(bǔ)闕漏,有所廣益。將軍向?qū)?,性行淑均,曉暢軍事,試用于昔日,先帝稱之曰愚以為營中之事,悉以咨之,必能使行陣和睦,優(yōu)劣得所?!澳?”,是以眾議舉寵為督:親賢臣, 遠(yuǎn)小人, 此先漢所以興隆也; 親小人, 遠(yuǎn)賢臣, 此后漢所以傾頹也。 先帝在時,每與臣論此事, 未嘗不嘆息痛恨于桓、 靈也。 侍中、尚書、 長史、 參軍,此悉貞良死節(jié)之臣,愿陛下親之、信之,則漢室之隆,可計日而待也。臣本布衣,躬耕于南陽,茍全性命于亂世,不求聞達(dá)于諸侯。先帝不以臣卑鄙,猥自枉屈,三顧臣于草廬之中,咨臣以當(dāng)世之事,由是感激,遂許先帝以驅(qū)馳。后值傾覆,受任于敗軍之際,奉命于危難之間,爾來二十有一年矣。先帝知臣謹(jǐn)慎,故臨崩寄臣以大事也。受命以來,夙夜憂嘆,恐托付不效,以傷先帝之明;故五月渡瀘,深入不毛。今南方已定,兵甲已足,當(dāng)獎率三軍,北定中原,庶竭駑鈍,攘除奸兇,興復(fù)漢室,還于舊都。此臣所以報先帝而忠陛下之職分也。至于斟酌損益,進(jìn)盡忠言,則攸之、祎、允之任也。愿陛下托臣以討賊興復(fù)之效,不效
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