數(shù)據(jù)分析方法課程設計報告(已修改)
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【正文】 《數(shù)據(jù)分析方法》課 程 實 驗 報 告 項目名稱：回歸分析學生姓名：滕偉學生學號：200707020118指導教師：白 林完成日期：2009年11月13日（1）掌握回歸分析的思想和計算步驟；（2） 編寫程序完成回歸分析的計算，包括后續(xù)的顯著性檢驗、殘差分析、BoxCox變換等內(nèi)容。2. 模型建立與求解(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法描述)解：根據(jù)所建立的模型在MATLAB中輸入程序（程序見附錄）得到以下結(jié)果：（1）回歸方程為：說明該化妝品的消量和該城市人群收入情況關(guān)系不大，輕微影響，與使用該化妝品的人數(shù)有關(guān)。的無偏估計：（2）方差分析表如下表：方差來源自由度平方和均方值回歸（）2538452692256795誤差（）12總和（）1453902從分析表中可以看出：值遠大于的值。所以回歸關(guān)系顯著。復相關(guān)，所以回歸效果顯著。解：根據(jù)所建立的模型，在MATLAB中輸入程序（程序見附錄）得到如下結(jié)果：（1）回歸方程為：在MTLAB中計算學生化殘差（見程序清單二），所得到的學生化殘差r的值由殘差可知得到的r的值在（1，1），在（，），在（2，2）.而服從正態(tài)分布的隨機變量取值在（1，1），在（，），在（），所以相差較大，所以殘差分析不合理，需要對數(shù)據(jù)變換。取=在MATLAB中輸入程序（見程序代碼清單二） 取，所以得到r的值（r的值見附錄二）其值在（1，1）之間的個數(shù)大約為20/31=，大致符合正態(tài)分布，所以重新擬合為：擬合函數(shù)為：通過F值，R值可以檢驗到，回歸效果顯著（3）某醫(yī)院為了了解病人對醫(yī)院工作的滿意程度和病人的年齡，病情的嚴重程度和病人的憂慮程度之間的關(guān)系，隨機調(diào)查了該醫(yī)院的23位病人，得數(shù)據(jù)如下表：年齡病情程度憂慮程度滿意程度505148364657404866414470284389495436425046454854526226295077294889435367385547345151535457364966335679294688334960555149295277445852435060（1） 擬合線性回歸模型，通過殘差分析與考察模型及有關(guān)誤差分布正態(tài)性假定的合理性；（2） 若（1）中模型合理，分別在，準則下選擇最優(yōu)回歸方程，各準則下的選擇結(jié)果是否一致？（3） 對，用逐步回歸法選擇最優(yōu)回歸方程，其結(jié)果和（2）中的數(shù)否一致？（4） 對選擇的最優(yōu)回歸方程作殘差分析，與（1）中的相應結(jié)果比較，有何變化？解：（1）回歸參數(shù)的的最小二乘估計為：。在MATLAB中輸入程序（見程序代碼清單二）可得： ，所以回歸方程為： 對數(shù)據(jù)做BoxCox變換，（由于的取值在能力范圍不好確定，所以經(jīng)測試，取=在MATLAB中輸入程序（見程序代碼清單二） 取，所以得到r的值（r的值見附錄二）其值在（1，1）之間的個
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