【正文】 S = RSq = % RSq(adj) = %（的估計(jì)） （復(fù)相關(guān)系數(shù)的平方） （修正的復(fù)相關(guān)系數(shù)的平方）Analysis of Variance（方差分析表） Source DF SS MS F P（來(lái)源） （自由度） （偏差平方和） （均方和） （F比） （檢驗(yàn)的p值）Regression(回歸) 1 Residual Error(殘差) 8 Total(總計(jì)) 9 例28 為了解某地區(qū)原棉的纖維強(qiáng)力y 與纖維的支數(shù)x纖維的成熟度x2的關(guān)系，收集了28組數(shù)據(jù)：序號(hào)x1x2y154152570035674456985616565929775058592097646106556116475125907135697146618156208165798175551186089196060206059216370226102236245246644 續(xù)表：序號(hào)x1x2y256191266352275999285815 使用方法同上，只是在“Predictors”中要選擇所在列的列號(hào)。在本例中假定在Worksheet的CCC3列中分別輸入變量與y的28組數(shù)據(jù)，那么在“Predictors”中選擇C1C2，然后點(diǎn)擊“OK”立即在Session中出現(xiàn)以下結(jié)果：Regression AnalysisThe regression equation isC3 = C1 + C2Predictor Coef StDev T PConstant C1 C2 S = RSq = % RSq(adj) = %Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 2 Residual Error 25 Total 27 （以上結(jié)果意義同上）Source DF Seq SSC1 1 （這是在y關(guān)于的回歸方程中的偏回歸平方和）C2 1 （這是在y關(guān)于，的回歸方程中的偏回歸平方和）Unusual ObservationsObs C1 C3 Fit StDev Fit Residual St Resid(觀察號(hào)) (的值) (的值) (擬合值) (擬合值的 (殘差) (標(biāo)準(zhǔn)化殘差) 標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)) 9 7646 X (這里的X表示該數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)結(jié)果有大的影響) 14 6618 (這里的R表示該數(shù)據(jù)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化殘差較大，其絕對(duì)值大于2)R denotes an observation with a large standardized residualX denotes an observation whose X value gives it large influence. 3．可以化為線性回歸的曲線回歸 例29 某產(chǎn)品指標(biāo)y與變量x之間有如下曲線關(guān)系：，現(xiàn)在收集了7組數(shù)據(jù)，試估計(jì)a與。數(shù)據(jù)如下：序號(hào)xy121722311325214272452966632115735325首先可以畫(huà)散布圖看看它的曲線形狀：用Graph—Plot，在Y與X中分別給出列號(hào)，可以得到下面的圖象： 由于當(dāng)令后，可以化為一元線性回歸，采用最小二乘法對(duì)a與b作出估計(jì)。因此用軟件進(jìn)行計(jì)算時(shí)，首先要用Calc作變換?，F(xiàn)在假定在C1與C2列上分別輸入數(shù)據(jù)x與y，那么步驟如下： （1）在Calc中選Calculator，在Store result in variable中給出列號(hào)，譬如C3，在Expression中給出變換式：LOG（C2），并命名為v；（2）在Stat—Regression中用例27的方法建立v關(guān)于x的線性回歸，得到：Regression Analysis: v versus xThe regression equation isv = + xPredictor Coef SE Coef T PConstant x S = RSq = % RSq(adj) = %Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 Residual Error 5 Total 6 （3）再化為y對(duì)x的回歸方程，也可以利用Calc中的calculator，在Store result in variable中給出常數(shù)變量名，譬如K1，在Expression中給出變換式：EXP（），在用Manip中的Display Data，選中K1，則得到：Data DisplayK1 因此所得方程為：。十、可靠性中分布的參數(shù)估計(jì) 1．指數(shù)分布 例29 某產(chǎn)品的壽命服從指數(shù)分布，投入n=7個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行壽命試驗(yàn)，當(dāng)失效數(shù)為6時(shí)試驗(yàn)停止，求平均壽命的估計(jì)：數(shù)據(jù)輸入： C1 C2120 f450 f450 f530 f 600 f650 f700 c在Stat—Reliability/Survival—Parametric Dist AnalysisRight Cens…中 Variables中選失效數(shù)據(jù)所在的列號(hào)，本例為C1 Assumed distribution中選Exponential（指數(shù)分布）在選項(xiàng)Censor…的Use Censoring Column中選表示失效(f)或未失效(c)的列，本例為C2OK后得到如下結(jié)果：Distribution Analysis: C1Variable: C1 Censoring Information CountUncensored value 6Right censored value 1Censoring value: C2 = c（以上為截尾信息，表示6個(gè)失效，1個(gè)被截尾， 截尾信息在C2列上）Estimation Method: Maximum LikelihoodDistribution: ExponentialParameter Estimates Standard % Normal CIParameter Estimate Error Lower UpperShape Scale （，～）LogLikelihood = （以上估計(jì)為極大似然估計(jì)，）GoodnessofFitAndersonDarling (adjusted) = （以下為分布的特征：分布的平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、內(nèi)四分位間距、第一、第三四分位數(shù)）Characteristics of Distribution Standard % Normal CI Estimate Error Lower UpperMean(MTTF) Standard Deviation Median First Quartile(Q1) Third Quartile(Q3) Interquartile Range(IQR) （以下為指數(shù)分布分位數(shù)的點(diǎn)估計(jì)，標(biāo)準(zhǔn)誤差及95%的置信區(qū)間）Table of Percentiles Standard % Normal CI Percent Percentile Error Lower Upper 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 30 40 50 60 70 80 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 以下是在weibull概率紙上的圖形： 2．Weibull分布參數(shù)的極大似然估計(jì)： 例30 某產(chǎn)品特性服從Weibull分布，以下給出的數(shù)據(jù)是在某時(shí)刻產(chǎn)品的失效個(gè)數(shù)，在停止試驗(yàn)時(shí)尚有7個(gè)產(chǎn)品未失效。數(shù)據(jù)輸入為三列： C1 C2 C3 50 1 f 300 1 f 750 2 f1500 2 f2750 3 f4250 1 f5250 1 f5500 7 c其中C1為失效數(shù)據(jù)，C2為頻數(shù)，C3為是否失效。在Stat—Reliability/Survival—Parametric Dist AnalysisRight Cens…中 Variables中選失效數(shù)據(jù)所在的列號(hào)，本例為C1 Frequency Columns中選頻數(shù)所在列的列號(hào)，本例為C2 Assumed distribution中選Weibull在選項(xiàng)Censor…的Use Censoring Column中選表