【正文】 1 372 4427 1 236 2660 1 157 2088 1 370 2605]。取=在MATLAB中輸入程序（見(jiàn)程序代碼清單二） 取，所以得到r的值（r的值見(jiàn)附錄二）其值在（1，1）之間的個(gè)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(guò)F值，R值可以檢驗(yàn)到，回歸效果顯著（3）某醫(yī)院為了了解病人對(duì)醫(yī)院工作的滿意程度和病人的年齡，病情的嚴(yán)重程度和病人的憂慮程度之間的關(guān)系，隨機(jī)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(guò)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(zhǔn)則下選擇最優(yōu)回歸方程，各準(zhǔn)則下的選擇結(jié)果是否一致？（3） 對(duì)，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(duì)選擇的最優(yōu)回歸方程作殘差分析，與（1）中的相應(yīng)結(jié)果比較，有何變化？解：（1）回歸參數(shù)的的最小二乘估計(jì)為：。復(fù)相關(guān)，所以回歸效果顯著。的無(wú)偏估計(jì)：（2）方差分析表如下表：方差來(lái)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(yuǎn)大于的值。《數(shù)據(jù)分析方法》課 程 實(shí) 驗(yàn) 報(bào) 告 項(xiàng)目名稱：回歸分析學(xué)生姓名：滕偉學(xué)生學(xué)號(hào)：200707020118指導(dǎo)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(jì)算步驟；（2） 編寫程序完成回歸分析的計(jì)算，包括后續(xù)的顯著性檢驗(yàn)、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(jiàn)附錄）得到以下結(jié)果：（1）回歸方程為：說(shuō)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)。所以回歸關(guān)系顯著。解：根據(jù)所建立的模型，在MATLAB中輸入程序（程序見(jiàn)附錄）得到如下結(jié)果：（1）回歸方程為：在MTLAB中計(jì)算學(xué)生化殘差（見(jiàn)程序清單二），所得到的學(xué)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(jī)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(duì)數(shù)據(jù)變換。在MATLAB中輸入程序（見(jiàn)程序代碼清單二）可得： ，所以回歸方程為： 對(duì)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(cè)試，取