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求老师·····

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    [LV.2]偶尔看看I

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    艺术生转工科真悲催
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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~~~~~~~~~~~~~~~
    # C( h. c; {5 b: R7 tQQ3275653083 |' @8 s# R- s* b+ S8 G
    看着一堆数据,不知道怎么分析,谢谢大家帮忙了~7 l) l8 s9 C4 j+ A/ f+ K% Y
    zan
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    [LV.2]偶尔看看I

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    艺术生转工科真悲催
    luoshichaosm 发表于 2012-5-17 14:27
    3 v# H  z1 p& W额  这个数据还叫多啊,你太懒了呢

    ! j3 \. l. @) [8 {$ w& {! J: j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' P5 P8 B$ p/ O! x$ h/ J0 T
    The regression equation is( u, I7 g( _6 M
    Y = - 408 + 5.12 X1 - 0.155 X2 + 0.315 X3 + 0.017 X4 - 0.0215 X5
    ! t: h' Y9 z' A! [2 g3 m/ t" y            + 0.0155 X6
    " {) l; `' b3 i; L& z7 ~( P( U$ g5 v
    7 ?7 I) k" G* I0 T6 p1 S
    Predictor       Coef   SE Coef      T      P      
    / ~/ M. A) I" P! Z" w5 _Constant      -408.0     289.3  -1.41  0.231( Y2 Y: b* w( L: `# {; @
    X1             5.122     4.987   1.03  0.362   : @2 F0 {- X; ^9 Z( }  t
    X2           -0.1546    0.1325  -1.17  0.308   
    $ R% F! b7 b# y5 b1 ~1 ^& ]# ^2 PX3           0.31500   0.06841   4.60  0.010  
    - \4 W3 c+ R+ \+ L! ?9 CX4            0.0171    0.2023   0.08  0.937  $ M, D, b, x. }4 S/ E2 n$ }  g" C8 q
    X5         -0.021457  0.005044  -4.25  0.013   8 L  p# s& D& F% y+ J1 h& R
    X6          0.015533  0.004588   3.39  0.028   
    & G6 z( @8 R6 p
    8 \- x+ k" B( v! X" U. l) Y. E0 H4 x( M
    S = 7.12017   R-Sq = 100.0%   R-Sq(adj) = 99.9%
    $ H7 y9 T( k( j- p! _! x4 A
    + ~+ X" r- w8 s% x& x; j2 c
    % \0 L1 R# e8 V5 X" N4 HAnalysis of Variance$ T5 ~' r9 F$ r" O, r3 ]

    ( H% D. n0 l6 m1 n/ hSource          DF      SS      MS        F      P
    * A* l' M6 a! l' m' p! c& N7 D* {Regression       6  824566  137428  2710.78  0.0005 X+ J) Y1 T6 y4 _2 A! t
    Residual Error   4     203      51
    $ v! j6 V4 ?0 z. ZTotal           10  824769
    . m- T( ]7 K$ e  _& y
    - C) K$ A  ?; V3 r3 ^4 }% V% A7 G" B$ q# y
    Source  DF  Seq SS. t  g" Q6 g1 H
    X1       1  791759/ R) l  X* v# \  r  V
    X2       1   26952- D3 E, A7 X" n& v- N8 p
    X3       1    4449! c  z* N8 j; |: Y/ t
    X4       1       1
    8 c; R2 j1 R+ C. c! o# FX5       1     823+ f# o. i. Q. E0 v$ Z6 w
    X6       1     581
    # n- p" ?/ g; a# c/ f# H2 A2 z) H% g/ O/ \' ~& a% A* c
      P% z- l0 p2 t+ J1 F
    Residual Plots for 税收总额Y 8 z4 {( s# p0 M) B, o  R
    ' N' C" p4 A, F. W* W5 Y8 R  s( q
    9 B: h8 T5 b  U" q6 B+ c
    Best Subsets Regression: 税收总额Y versus X1, X2, X3, X4, X5, X6
    ' B& o$ W9 R. q! f/ X: A" t1 g' j4 _  u  I8 O
    Response is 税收总额Y
      x5 _  h! [2 p' G& G
    1 m1 ^+ w: y6 T. e                        Mallows          X X X X X X
    ' g, D% G" m; X8 W# `+ v8 g$ v3 NVars   R-Sq  R-Sq(adj)       Cp       S  1 2 3 4 5 6/ j( ]0 W4 v5 V
       1   99.7       99.7     41.1  16.452      X5 ^+ @2 J+ x1 s) C6 q+ O1 v( Y4 F
       1   99.4       99.3     92.8  23.708        X2 s  @* v. X" A4 U  |
       2   99.9       99.9     14.4  11.102      X   X
    . N! H3 F7 t3 l8 Y   2   99.8       99.8     20.4  12.696      X     X; u) m# o6 F, }  c+ C5 O& b' F
       3  100.0       99.9      3.5  6.8433      X   X X; a; T) H* K; y) \% Z$ j0 s
       3   99.9       99.8     14.3  11.180    X X   X
    1 x* C) \" `- T/ R4 I+ [   4  100.0       99.9      4.4  6.7359      X X X X
    ' t8 z. M2 [1 r   4  100.0       99.9      4.9  7.0344  X   X   X X
    , P7 V# A2 y1 K5 w8 X   5  100.0      100.0      5.0  6.3742  X X X   X X  C/ o( P" H. J6 V! Q
       5  100.0       99.9      6.1  7.1591    X X X X X
    6 G4 x& w6 x6 J, ?9 Z   6  100.0       99.9      7.0  7.1202  X X X X X X
    9 s8 |# Z3 f9 Q& t" u- S5 @2 t8 x
    : A; V  g1 g  z- Q+ j
    7 }4 G, l7 m0 D1 v" R% y: M& u그래서 “X4”을 제외한 모든 Xs가 선택된다.& r( a; p- Z* k0 T0 \9 C

    # j- \2 T6 k2 b% R, w2 q+ @1 r5 D: x
    2004년 세수정책 개혁을 했다,2005년 20개성의 농업 세금을 취소 했다.2006년부터) d1 W* }! ^. y7 B( C4 c. d0 G
    농업 세금을 전국에 취소했으니까 X1을 % O, C% ?4 x( {' P# o- m

    4 U8 o5 p% [% I% R1 y) K+ w; f% r- a9 C% ?- w# Q
    ! P  B. S* g0 f7 s, d
    세금총액y = - 115 + 0.0075 X2 + 0.296 X3- 0.0200 X5 + 0.0103 X6+ a: m! Y8 W) A/ [  g9 [; G
    , j3 b1 z3 X  `  D3 h# X( K

    6 y- ^! D! V, h, E& E7 ~Regression Analysis: 税收总额Y versus X2, X3, X5, X6 2 t1 M! _: V- M/ a- X" d  a
    3 Q9 N: u" b' Y9 X: p& X+ O: G* ?
    The regression equation is
    ( l! F* U5 L- W2 P/ F3 t税收总额Y = - 115 + 0.0075 X2 + 0.296 X3 - 0.0200 X5 + 0.0103 X65 T  ^+ z- a, C6 Q, `- N

    4 D& [1 _6 C6 |/ R+ k# W& Q9 A1 P$ d4 ]8 lPredictor       Coef   SE Coef      T      P      VIF
    ( o4 f- _5 e! T: HConstant     -115.00     18.62  -6.18  0.001
    8 T% O2 w! i. Z7 `* qX2           0.00754   0.04502   0.17  0.872  2 Z& V  R; L: x' R2 G
    X3           0.29586   0.04157   7.12  0.000
    6 W) P; `# x# UX5         -0.020004  0.005104  -3.92  0.008  
    5 j. D) o: T1 \. w/ sX6          0.010331  0.003253   3.18  0.019   0 w, Z( i9 e. G# T, u1 _
    : H% }8 S9 P: z* z7 S$ a, ?

    7 R8 C+ X0 [$ `, PS = 7.37472   R-Sq = 100.0%   R-Sq(adj) = 99.9%  a' x/ L0 v4 k6 Z- S8 _

    6 V; o( A1 l# G' G( q7 T1 G: q  q
    8 x; f1 Q6 K% p1 D, i) I; \5 ~- H0 L# uAnalysis of Variance
    5 f1 k  B' }% ]5 g( l5 @& A
    ( ~$ @2 h, j% v) F7 a! f7 Y" \Source          DF      SS      MS        F      P& _& J  Y! B$ ?7 o
    Regression       4  824443  206111  3789.74  0.000
      b6 ]6 V# T' z/ ^) E6 g' y# y4 i% xResidual Error   6     326      543 X4 @9 W- w: F% u# T
    Total           10  8247699 {1 p! R" ~5 S# D7 v7 p

    " E7 w3 f/ S( _) |, l  L+ {2 T, _1 S; y
    ' u/ w' O1 f7 j$ Q, @* O+ rSource  DF  Seq SS
    5 j  C( R* O; d  N5 a2 `! ^5 BX2       1  816478' i! }# b4 `( Z# ]5 V6 c$ F; Z
    X3       1    6452! j. Z1 [, E9 j. u0 q( z
    X5       1     9640 f% o2 x# e2 `/ q/ V( R1 y
    X6       1     548
    ! U( z3 c7 F+ _# ^; y- P5 i0 H( y
    . n. @! P) q" S! g  f
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    数据在此
    0 P; F- `" Y" R, D1 b, z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X67 }) u3 J% E2 K* I$ Y: h$ H$ L
    1996        133.1        75.0        714.7        999.5        187.5        3951.7        2433.9
    2 g, z3 m; l! Q1997        187.4        75.7        781.9        1218.0        262.2        5067.0        2515.2- f; u! Z' b8 B! k& r
    1998        222.4        76.7        840.6        1458.7        316.8        6274.0        2526.5% n: p0 S/ Q- f6 O% {4 d. F
    1999        259.1        77.1        907.3        1693.2        398.5        7822.3        2842.6
    ! [9 |& G7 H2 o% l2000        300.5        78.6        1033.3        2049.1        490.3        11526.0        4107.3
    # ^0 Y3 z. ]- c; W2001        391.7        80.8        1142.2        2487.3        614.9        14109.2        4266.1, T9 e& Z( B# f  S0 c1 \* a
    2002        480.1        84.0        1250.0        2996.4        684.0        17438.4        4346.3
    , A4 h4 k1 k5 B2 E/ u7 p$ Y2003        566.9        89.8        1487.2        3446.8        809.4        20476.0        5666.9
    / d0 L( j3 {: e- O0 i2004        717.5        95.5        1853.6        4111.2        974.2        23781.3        7834.1
    ' P' D, l$ ~, h, Q/ q2005        838.4        98.0        2026.5        4761.8        1137.3        28970.0        10141.0
    ! y+ L, r! r- R2006        1003.6        98.0        2191.5        5580.8        1411.6        33793.3        12375.4
    * c: V' ]4 `+ _
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