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求老师·····

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    发表于 2012-5-17 13:44 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    minitab多元回归分析,求老师~~~~~~~~~~~~~~~
      p  w$ }) o4 |# {! j# B5 ^2 FQQ3275653080 z$ j* M1 K9 N6 m/ o
    看着一堆数据,不知道怎么分析,谢谢大家帮忙了~1 ]* n. Q9 A3 t
    zan
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    luoshichaosm 发表于 2012-5-17 14:27 : ^" W1 v% H: _# Y- f0 \0 |
    额  这个数据还叫多啊,你太懒了呢
    - R# P1 i% q  q
    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: y3 U3 K$ w9 r) ^: w1 x0 _* G
    The regression equation is
    ) H7 v- k; l1 V3 _0 ?0 DY = - 408 + 5.12 X1 - 0.155 X2 + 0.315 X3 + 0.017 X4 - 0.0215 X5
    7 a( T# c, G' M* A            + 0.0155 X69 I- d# _. ^  P" X6 C& M
    - a; _) U" L# m) u- l

      o3 j& X8 o7 Q% M/ KPredictor       Coef   SE Coef      T      P      
    ; \3 c$ a+ F$ b* x: b' [Constant      -408.0     289.3  -1.41  0.231
    ) X! |  j. ^) Z. C) C8 N( k9 vX1             5.122     4.987   1.03  0.362   
    " ]# w: n3 X0 D( KX2           -0.1546    0.1325  -1.17  0.308   
    ( ]6 R( V/ ^; u) o7 P  S2 CX3           0.31500   0.06841   4.60  0.010  
    ) E& _9 J; A& S# D* q$ g7 @X4            0.0171    0.2023   0.08  0.937  
    $ N1 z- l+ W( y" I7 B# |6 zX5         -0.021457  0.005044  -4.25  0.013   
    , a: O( T9 a. jX6          0.015533  0.004588   3.39  0.028   
    9 P; `" H% y( e; M" |- z6 }7 r5 q+ J) T) |2 J! D% _
    ' X/ v, w8 z! F, x7 k
    S = 7.12017   R-Sq = 100.0%   R-Sq(adj) = 99.9%
    & y$ ?; Z8 v* }2 I2 R
    3 n- g5 B  O' ]4 O0 _" }8 w% O& b3 {7 j$ q; e" J# J
    Analysis of Variance* t$ y- x: L, S

    - F9 N9 r/ ]( s! O* P0 o/ c+ VSource          DF      SS      MS        F      P5 X* J/ Y0 h- T% N
    Regression       6  824566  137428  2710.78  0.0004 K$ B4 G  t! p1 s
    Residual Error   4     203      51
    1 L3 z# Y# p. P) O8 BTotal           10  824769$ A; K! R5 m+ V# N6 S
    3 ?2 V2 \% \+ g# b  I9 _

      r6 N: z( M) F$ O5 e9 ~Source  DF  Seq SS. G  @( b9 H5 @7 F  i1 p2 `
    X1       1  791759; C! I2 k& {5 i% \
    X2       1   26952. M4 g2 m) X6 e$ p/ E" F
    X3       1    4449' K, J* U* N& L! \- I- Y
    X4       1       14 P" t( u6 {& D
    X5       1     823: d/ S/ `! Y. ]* i. A. d1 u
    X6       1     581( B1 q1 ]$ B3 _# u( G

    ( F) }6 u1 P  T! h* F4 _0 [
    4 ~: h# M6 w1 _4 e, j) M; b) \Residual Plots for 税收总额Y # ]6 \1 j2 J6 |9 D; @3 s; z
    & h" M) J: P# s1 r7 \
    / _1 J$ {7 l" y% \  i
    Best Subsets Regression: 税收总额Y versus X1, X2, X3, X4, X5, X6 # w) f  `+ K- y
    4 o5 V- k/ z. }: _
    Response is 税收总额Y
    $ }6 s- U& K& L* F4 I" C2 Y5 j1 _8 f  S# k# Z3 G1 H
                            Mallows          X X X X X X
    5 |& k' y$ t$ U7 R* ]; s& EVars   R-Sq  R-Sq(adj)       Cp       S  1 2 3 4 5 6
    ) K1 \/ O) p+ O   1   99.7       99.7     41.1  16.452      X# g( X( r8 x& F/ l6 @" {
       1   99.4       99.3     92.8  23.708        X/ k9 }+ F% {- g% `$ ^0 Z" f  P" {! u
       2   99.9       99.9     14.4  11.102      X   X
    2 R) y7 k2 k% w1 [( a+ @/ N. L   2   99.8       99.8     20.4  12.696      X     X
    5 V, R9 A" G5 E/ f( v   3  100.0       99.9      3.5  6.8433      X   X X7 l0 ^1 }) n. d( ]" I% n
       3   99.9       99.8     14.3  11.180    X X   X
    3 b1 Y" @; D$ @; a   4  100.0       99.9      4.4  6.7359      X X X X" u: p! k& y& Y: f
       4  100.0       99.9      4.9  7.0344  X   X   X X1 ]( ?+ K% v7 N  P+ s& q
       5  100.0      100.0      5.0  6.3742  X X X   X X
    * A, N. t) D3 `   5  100.0       99.9      6.1  7.1591    X X X X X
    2 o, F" i& _: Y7 u# z7 z8 @, K  E8 Q. r1 h   6  100.0       99.9      7.0  7.1202  X X X X X X. d. R) S. a2 V7 K: v

    0 H+ _  O1 Q2 g3 C
    % u) \' {# k& Z) f+ q7 O$ V7 b  H' a그래서 “X4”을 제외한 모든 Xs가 선택된다.
    & ]8 f5 e* K* Z; T- Z& n: ]8 _5 J9 o1 n5 a# t/ }" L7 V( U8 `1 v
    & v# A1 Z, |# g. N
    2004년 세수정책 개혁을 했다,2005년 20개성의 농업 세금을 취소 했다.2006년부터
    ' V* r& g5 J2 g농업 세금을 전국에 취소했으니까 X1을 # D, O" W" c1 e: r
    6 {8 w2 q  x& V9 z( O8 Q) T' ~
    5 s4 I! W& r0 F; g0 S( N3 L3 A
    4 x9 e2 S( K% p; y
    세금총액y = - 115 + 0.0075 X2 + 0.296 X3- 0.0200 X5 + 0.0103 X6" v$ l% t+ G# ?8 }

    . G* a, a+ s$ X9 Z$ n
    , s# U+ X+ X/ n9 `: E$ BRegression Analysis: 税收总额Y versus X2, X3, X5, X6 . _3 q$ W7 u+ W% e* o

    % L  L! {" Y$ s% [The regression equation is: I* q, C7 ^6 I  @0 k
    税收总额Y = - 115 + 0.0075 X2 + 0.296 X3 - 0.0200 X5 + 0.0103 X6: L5 L6 I4 D9 G- P$ u
    * g1 s  i" g7 {+ G
    Predictor       Coef   SE Coef      T      P      VIF
    6 E3 S, K8 B* H1 ]1 P. OConstant     -115.00     18.62  -6.18  0.001, F% Z6 N: y1 G; m
    X2           0.00754   0.04502   0.17  0.872  ( W: A% U7 T& @  ]5 T. A' f7 {' u
    X3           0.29586   0.04157   7.12  0.000
    ( `! J2 t% d2 U- I; F3 B! SX5         -0.020004  0.005104  -3.92  0.008  
    2 u( b/ j/ `2 z, }8 BX6          0.010331  0.003253   3.18  0.019   1 C: D. R3 q6 K' Q6 q5 c+ E

    ! p/ V! g; F( s, U
    % a  F5 j' j' |7 A) HS = 7.37472   R-Sq = 100.0%   R-Sq(adj) = 99.9%, c3 T$ p5 e/ t, G& r
    : s+ B" m6 D) R9 L2 Y; l8 B

    4 [7 D& Z- A$ }- P+ `" fAnalysis of Variance  Q# ]3 P% X/ L$ ~! |* E3 R

    9 u5 D, N" S" R! |, ISource          DF      SS      MS        F      P
    . z9 I; ?" X! c. WRegression       4  824443  206111  3789.74  0.0003 `* w8 L: @. O4 P- \+ y
    Residual Error   6     326      54
    2 l) h" _4 B. v5 E% d" O9 ?Total           10  824769, U  ~* Q  V/ L4 n
    7 Q. R/ q9 B  q0 R# Y% g9 J
    + I0 {6 g  ~* o0 q, q9 O, J1 A: j5 O
    Source  DF  Seq SS
    7 U2 _0 S  u2 V, C4 n6 p- zX2       1  816478
    4 x; ?# \5 [2 x$ P. a4 nX3       1    64527 ^% H5 ]  b0 V* k5 Q1 f& C
    X5       1     964
    4 K! N6 n: q( D; }. AX6       1     5489 g$ j. i6 J# _
    8 H+ W5 \6 o' i- t0 J" \. ^4 M  m$ k
    $ h8 \1 S6 d" m: e/ H5 Y
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    数据在此
    / F8 o. a$ C1 J) Y; G8 _5 u& r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
    % z- `) p2 l+ E: u; E1996        133.1        75.0        714.7        999.5        187.5        3951.7        2433.93 f+ H# `4 ]0 s5 Z
    1997        187.4        75.7        781.9        1218.0        262.2        5067.0        2515.2
    ) i9 k+ B7 a% z( M) h+ M1998        222.4        76.7        840.6        1458.7        316.8        6274.0        2526.5
    4 w- Y6 t  o. x2 e4 p3 i1999        259.1        77.1        907.3        1693.2        398.5        7822.3        2842.69 R3 l  U# H( r4 F5 c: B5 Y8 y# S
    2000        300.5        78.6        1033.3        2049.1        490.3        11526.0        4107.31 O# t5 T$ X- i0 k8 n9 {6 \% T
    2001        391.7        80.8        1142.2        2487.3        614.9        14109.2        4266.1
    ! v' c9 [8 w5 J. n2 L2002        480.1        84.0        1250.0        2996.4        684.0        17438.4        4346.3/ H- n( T2 z( d' S1 d3 V" d  U5 ?; N
    2003        566.9        89.8        1487.2        3446.8        809.4        20476.0        5666.9
    0 M. v/ d7 z! ^0 E3 c2004        717.5        95.5        1853.6        4111.2        974.2        23781.3        7834.1
    / v4 G3 w4 g0 e2005        838.4        98.0        2026.5        4761.8        1137.3        28970.0        10141.0
    : w( P6 h+ ^/ }- g3 j0 q# a2 ^) H2006        1003.6        98.0        2191.5        5580.8        1411.6        33793.3        12375.4' X6 b% f9 Q4 F0 ?, ~- z# H
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