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求老师·····

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    发表于 2012-5-17 13:44 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    minitab多元回归分析,求老师~~~~~~~~~~~~~~~4 U/ ?8 l& L9 z+ g. r
    QQ3275653084 \6 H9 ]& m* R4 O% |$ D( z8 c2 K
    看着一堆数据,不知道怎么分析,谢谢大家帮忙了~
    3 k" Z: D! l/ H' z. s
    zan
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    数据在此
    $ V1 l$ _! O# b& Z, D年份        세금총액y        第一产业X1        第二产业X2        第三产业X3        财政支出X4        金融机构存款总额X5        进出口总额X6
    1 ]2 l. u$ H' A0 g: r2 [5 L/ E: c1996        133.1        75.0        714.7        999.5        187.5        3951.7        2433.9; a5 v" N6 J; t' d$ j- V1 Z5 u3 G
    1997        187.4        75.7        781.9        1218.0        262.2        5067.0        2515.2
    ( m' v" T' W6 u) ?: n/ ]$ e1998        222.4        76.7        840.6        1458.7        316.8        6274.0        2526.57 r& U. A* P9 ^% d* k" j; H& B! f
    1999        259.1        77.1        907.3        1693.2        398.5        7822.3        2842.6
    . {4 d* i& L$ S: Z2000        300.5        78.6        1033.3        2049.1        490.3        11526.0        4107.3
    ( x9 y& }! i, S- W1 S, u0 u1 ^9 o2001        391.7        80.8        1142.2        2487.3        614.9        14109.2        4266.1
    + B( G& f7 e' k2 Y. W* j2002        480.1        84.0        1250.0        2996.4        684.0        17438.4        4346.38 G4 S. R+ Q7 G9 N
    2003        566.9        89.8        1487.2        3446.8        809.4        20476.0        5666.9+ i. h$ }( B$ h7 u( I5 K" ~
    2004        717.5        95.5        1853.6        4111.2        974.2        23781.3        7834.1, k* [- M9 x$ m
    2005        838.4        98.0        2026.5        4761.8        1137.3        28970.0        10141.0: m8 \- ?  \' R# @
    2006        1003.6        98.0        2191.5        5580.8        1411.6        33793.3        12375.4
    2 Y2 l7 a0 @% k* a9 C% V
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    luoshichaosm 发表于 2012-5-17 14:27
    9 t1 n' ]+ K" A! w0 H! }额  这个数据还叫多啊,你太懒了呢
    3 }& H* x, k3 g/ |$ b+ k! R
    不是~不是,是没接触过,不知道该怎么弄,得到的结果不知道该怎么分析~55555* f7 Q) r( g  t) g9 ~' }
    The regression equation is
    : `4 T! Q% h( ~1 n' W- D0 q5 JY = - 408 + 5.12 X1 - 0.155 X2 + 0.315 X3 + 0.017 X4 - 0.0215 X5
    + x# s2 [: {  w9 f, K8 C6 J            + 0.0155 X6
    1 f0 ~8 _. c$ k8 r
    * `/ Z: C8 j1 l  Y1 W; u. _! [* Q1 o* ~
    Predictor       Coef   SE Coef      T      P      
    ' |# L( d0 d! J6 d5 s# DConstant      -408.0     289.3  -1.41  0.231
    ; I6 h% J- R0 ~' GX1             5.122     4.987   1.03  0.362   ! O4 L3 V6 d) i; i: Q9 O4 m
    X2           -0.1546    0.1325  -1.17  0.308   
    ; I" U, g8 Y# n: e& x, }X3           0.31500   0.06841   4.60  0.010  
    1 n5 B4 P: V+ @8 s) n7 J$ `X4            0.0171    0.2023   0.08  0.937  ; h3 B$ V+ J  Z% p+ _
    X5         -0.021457  0.005044  -4.25  0.013   
    1 q: Q2 r' ~* z. Y0 y% g  |& OX6          0.015533  0.004588   3.39  0.028   
    7 V- k6 t7 j( `& v# J% \0 x6 @7 q  M3 g- z5 M

    9 d  k- Y% ]# q  G0 d# m" uS = 7.12017   R-Sq = 100.0%   R-Sq(adj) = 99.9%
    1 M) _5 r/ A7 R8 f: x- [) x* p) q( f$ M+ H6 O9 Y3 u
    " S: }1 r: i7 K' Y9 A+ J
    Analysis of Variance
    ; A# ^7 G; Z4 D& u* E" X7 m
    3 e, T% Z* a; `" ]Source          DF      SS      MS        F      P+ R, n( R* H' P4 N4 c# k6 M8 k
    Regression       6  824566  137428  2710.78  0.000( p5 ?3 Y1 }5 x/ k# W7 M- q4 p
    Residual Error   4     203      516 N) n/ P% Z+ j7 t; A7 Z6 g
    Total           10  824769/ I/ |% G" W( A/ b
    1 l9 z& @' F. W5 i/ h9 y1 h

    - n3 [# f) \! ?8 sSource  DF  Seq SS
    2 q  R5 |% v- l8 k* HX1       1  791759/ a/ V/ J7 U- b- C2 H
    X2       1   26952
    9 ^. J. i; q9 ?/ S8 sX3       1    4449$ X; t( `7 I/ O) X: S' d
    X4       1       1
    , j* K" d2 H' u$ s2 ]1 F+ tX5       1     823: O  p, M: c4 Z
    X6       1     581
    0 W5 s' H( ^! J* F+ M+ h7 ]4 \% C3 z% w; c. U

    " m- u6 T- A; O8 W; \Residual Plots for 税收总额Y ; Q9 \9 i2 y5 x" q

    " P; q* \% H$ k$ G1 N$ x0 a  N4 S0 p. i7 Z& Z/ S
    Best Subsets Regression: 税收总额Y versus X1, X2, X3, X4, X5, X6
    " O. Q7 P& E% g( O/ M- d# D
    - @) R' X6 z/ F* _; x$ ZResponse is 税收总额Y
    . \1 w  y, B2 T0 z: Q
    9 h# C) B9 Q( T6 _$ x                        Mallows          X X X X X X
      n- T: H/ v, M0 V1 C/ _% LVars   R-Sq  R-Sq(adj)       Cp       S  1 2 3 4 5 6
    " ~8 w+ q" J4 Q   1   99.7       99.7     41.1  16.452      X  O# `4 K" F* j
       1   99.4       99.3     92.8  23.708        X
    $ }* e/ v* ~2 E6 P5 l. X% @: K; ?   2   99.9       99.9     14.4  11.102      X   X
    $ L: Y. ~; E. H7 R  N' ~( Y7 |   2   99.8       99.8     20.4  12.696      X     X4 F: D, m+ _% B! }% U- H# N+ |; z3 L
       3  100.0       99.9      3.5  6.8433      X   X X. l) T) @0 T- l8 F3 z- [1 n, @% `
       3   99.9       99.8     14.3  11.180    X X   X( l* ]: Y# c* j1 C1 f( y
       4  100.0       99.9      4.4  6.7359      X X X X
    , N) G5 i) f" B1 \. M7 O- R  J   4  100.0       99.9      4.9  7.0344  X   X   X X9 b# q( V5 i% Y, K4 D
       5  100.0      100.0      5.0  6.3742  X X X   X X
    9 \6 [* K3 X) {2 I% b   5  100.0       99.9      6.1  7.1591    X X X X X
    * l( z0 e. J- ~8 n3 R# U   6  100.0       99.9      7.0  7.1202  X X X X X X! ~0 v1 H) U2 ^2 f% v; g4 B6 N

    9 q2 }! l- `+ K4 l0 _7 A) T! O
    , t2 _; h3 A& M$ `9 _5 ~7 p그래서 “X4”을 제외한 모든 Xs가 선택된다./ Z5 Y4 _4 g! m
    # z" Z6 Y+ G2 @. J; G. L7 F" Y1 R
    3 @, M" {! J7 T& w6 @' E
    2004년 세수정책 개혁을 했다,2005년 20개성의 농업 세금을 취소 했다.2006년부터: t' d6 x$ p) f8 R: n
    농업 세금을 전국에 취소했으니까 X1을
    1 o( f5 f6 k3 W/ r4 l1 N" U( l1 C8 j- k) N- s- }4 a' K

    ) f7 w, s" e% E- f$ ]+ X
    / b. b3 t' n0 f' q" r( t" U) I세금총액y = - 115 + 0.0075 X2 + 0.296 X3- 0.0200 X5 + 0.0103 X6: J$ x0 k! }0 _  D3 D% D6 S

    $ [# M" z2 ^/ U5 U5 a$ y' u, ~  w, W1 t# F2 X4 g
    Regression Analysis: 税收总额Y versus X2, X3, X5, X6
    . O- j' y$ R- ?8 t: j6 W# L1 F" L+ m2 y7 x
    The regression equation is
    / r2 M) ?0 D. D8 O/ e5 z7 e* u税收总额Y = - 115 + 0.0075 X2 + 0.296 X3 - 0.0200 X5 + 0.0103 X6' D  a0 V: n4 M8 }! F1 p

    $ _) g& _$ U  a" C3 w. C9 c3 APredictor       Coef   SE Coef      T      P      VIF
    % c% p# T. F/ Y' uConstant     -115.00     18.62  -6.18  0.001
    ! s$ k' }8 |* w) D9 g+ k; vX2           0.00754   0.04502   0.17  0.872  / F/ ]; ?' e: y5 c
    X3           0.29586   0.04157   7.12  0.000   G) \8 d1 f3 D7 i8 h
    X5         -0.020004  0.005104  -3.92  0.008  , _. b4 p$ W/ X  T8 B
    X6          0.010331  0.003253   3.18  0.019   
    8 t" K5 ]" l% O% @7 r  }1 N
    ' l- L! b5 b3 f$ r% b+ N% V( m& I$ g6 q  x3 o* m' ~: r
    S = 7.37472   R-Sq = 100.0%   R-Sq(adj) = 99.9%7 N7 q! U% y  |- t

    ! e8 p4 o6 _  D* b+ n) s: ?: g. p
    + j( P1 g7 @2 L/ x' W+ |Analysis of Variance
    7 `( b# @+ @/ G3 S' _# C5 }; g& R. {& M! B; ^
    Source          DF      SS      MS        F      P
    * |- G' T& F. @! X. Y, w, _3 vRegression       4  824443  206111  3789.74  0.000
    . v- b) T! u# c4 ZResidual Error   6     326      54
    . e9 f9 |% e: ITotal           10  824769' C+ J. R/ P! a
    6 }1 n2 G# ^& Z: w
    ' e5 J2 ~: D5 T) K
    Source  DF  Seq SS5 O( g3 X2 l1 f! N  i; \: L
    X2       1  816478
    $ j9 [/ S: d. x5 y6 n, @, \- g! cX3       1    6452
    ; y* b' {$ C( a! d1 n' _X5       1     964- F. k/ \. E* z7 m4 @
    X6       1     548$ J; V( z3 h8 Z! p2 A; t

    3 Y0 |% N% f8 {. ~7 B- ?8 z) u8 Y4 }9 f+ @
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