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求老师·····

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    1#
    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, Q, B' L; WQQ327565308
    : N, Z& C, S  f! ?& K看着一堆数据,不知道怎么分析,谢谢大家帮忙了~
    ) q9 _& o: y6 V% E3 Y( x8 f
    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
    * s; |+ Z6 o. I5 e额  这个数据还叫多啊,你太懒了呢
    2 \, k  g( G  j/ A
    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) T& d' g( i! S' |1 n' t. X- p
    The regression equation is
    % x& L0 j6 z( m! Y, @% v: p( I, ]% xY = - 408 + 5.12 X1 - 0.155 X2 + 0.315 X3 + 0.017 X4 - 0.0215 X5+ a" N$ O3 R) B9 g
                + 0.0155 X6
    3 h: s+ `. U; e8 q0 E' o$ ~9 n' n8 t" E1 X' W. z: `  N7 p

    2 L. v* J/ {6 TPredictor       Coef   SE Coef      T      P      
    - }) d& a; k2 n, NConstant      -408.0     289.3  -1.41  0.231
    ; M1 v  H: \8 Q1 uX1             5.122     4.987   1.03  0.362   
    " n! R# ?1 w" F2 J2 E% YX2           -0.1546    0.1325  -1.17  0.308   
    : `4 K( E) r( g. ~5 yX3           0.31500   0.06841   4.60  0.010  4 D& ?3 M, Z; J. ?
    X4            0.0171    0.2023   0.08  0.937  
    * }/ ]  D5 ~6 U8 HX5         -0.021457  0.005044  -4.25  0.013   
    ; U7 {/ m3 n" G3 W( L. R8 eX6          0.015533  0.004588   3.39  0.028   ) k0 G5 c8 C: M- c4 @1 c! v
    0 j4 n! ~/ I' U; p7 X8 W& X4 B

    ( S0 _, A! A* ]) W" @* PS = 7.12017   R-Sq = 100.0%   R-Sq(adj) = 99.9%
    . f# z1 q5 A  m6 ^1 d
    / K, j3 c. {  ^8 t4 F) M. k9 e6 d/ T4 s6 o% r6 u. _3 R
    Analysis of Variance9 T7 h3 Z; H' I1 m1 E
    # i% h- b( ~+ s- \1 Z+ C- |8 t# ]
    Source          DF      SS      MS        F      P: X4 u( Z; B8 Z8 R' g! |
    Regression       6  824566  137428  2710.78  0.000& ^* A8 y& s+ s- k. _
    Residual Error   4     203      51
    " G* H+ k2 j: L5 b7 `6 DTotal           10  824769
    ' ^7 M/ _! ~# \, t+ w/ p' |$ E' j2 H) U6 z$ z& ?: e$ B; q* e

    6 B4 D5 \% p* A9 ?" w* ~Source  DF  Seq SS
    ; X$ C4 L, b7 ]X1       1  7917593 M, Y- b* H1 F- S
    X2       1   26952
    / _1 M! u; s3 z/ _X3       1    4449
    1 y- h* o) I. X" ]( ?8 hX4       1       1
    6 G# }  z; S) G9 d% U% nX5       1     8236 t" k. @7 q" p
    X6       1     581( m( G' a0 H1 T$ U& q/ P2 n

    ( c2 W6 _' j+ `; I
    - p/ x) G# [, e+ v( c/ XResidual Plots for 税收总额Y ) a" i( n7 C' o

    0 G/ I2 J' a) x5 A4 ^1 \; M0 n
    : U4 C0 k* a' u6 |1 N$ L6 A1 j3 YBest Subsets Regression: 税收总额Y versus X1, X2, X3, X4, X5, X6
    / A/ _! J+ {. i
    2 \- k. V% @2 O  _7 n4 M# S$ LResponse is 税收总额Y
    1 K( D7 u- C6 B  _3 O3 C
    8 {2 L6 q# C) u2 |, |                        Mallows          X X X X X X
    3 j1 Q0 E% u. g$ }& ~" @Vars   R-Sq  R-Sq(adj)       Cp       S  1 2 3 4 5 6
    8 l# c/ B0 G5 n' e6 _   1   99.7       99.7     41.1  16.452      X
    " s$ r: N+ [" l" M/ A   1   99.4       99.3     92.8  23.708        X
    6 Q$ r" ]( \$ d. S* y3 f   2   99.9       99.9     14.4  11.102      X   X
    : P% G+ z4 H" f' y' q# |& H   2   99.8       99.8     20.4  12.696      X     X9 m8 w+ n, R2 w& D- j& G- |
       3  100.0       99.9      3.5  6.8433      X   X X
    ' m& E, m$ K$ B. n5 P. k/ m   3   99.9       99.8     14.3  11.180    X X   X7 b2 q( G! @$ v0 `3 A7 C8 Q
       4  100.0       99.9      4.4  6.7359      X X X X
    5 _; J# h  n. u$ U  f   4  100.0       99.9      4.9  7.0344  X   X   X X+ q9 Y" s; {6 U
       5  100.0      100.0      5.0  6.3742  X X X   X X9 U' X' J/ B& O: j0 o
       5  100.0       99.9      6.1  7.1591    X X X X X
    3 i* V5 c  j; i/ \3 R& L   6  100.0       99.9      7.0  7.1202  X X X X X X% O4 l( a/ k" W& r2 g2 C  _

    9 Z3 o+ n% L, N9 ?: l# C1 e5 m- E1 V2 y7 q
    그래서 “X4”을 제외한 모든 Xs가 선택된다.0 j  y* m$ |0 s
    % v, ^& ?' S& K2 |5 [! v9 k

    : Z! y" h1 X1 ^4 q2004년 세수정책 개혁을 했다,2005년 20개성의 농업 세금을 취소 했다.2006년부터4 P: a. j2 W- s! S6 H" I0 c
    농업 세금을 전국에 취소했으니까 X1을
    5 k) w' i  @+ _) I% B) k( g. }( Y# C( l- o$ I: C
    ' k6 Q& G% d6 l9 h
    # I' j- |' T, ]' P. c% a
    세금총액y = - 115 + 0.0075 X2 + 0.296 X3- 0.0200 X5 + 0.0103 X6: Q7 H  N" c5 v  r8 U9 K8 p( M
    , O7 K# L+ M1 x3 Y/ b
    $ M' V# _! ]. u& q/ I+ {4 O
    Regression Analysis: 税收总额Y versus X2, X3, X5, X6 ) C( m8 p/ E! o' y; p
    & M- x+ w* R8 R/ @
    The regression equation is
    2 R4 V5 T( i, w# _$ S税收总额Y = - 115 + 0.0075 X2 + 0.296 X3 - 0.0200 X5 + 0.0103 X6
    : [0 s, f8 z2 @, C' G( g, l1 U7 }
    # T/ ]" t2 F; N4 Z: O9 X$ UPredictor       Coef   SE Coef      T      P      VIF
    ; W6 p0 P  D0 ?& |/ _' R$ z. dConstant     -115.00     18.62  -6.18  0.0011 I5 T- Q; ?/ w" }$ h& b" s! G! k
    X2           0.00754   0.04502   0.17  0.872  & b( Y% ]2 L9 C
    X3           0.29586   0.04157   7.12  0.000 5 y' y6 M3 X! h
    X5         -0.020004  0.005104  -3.92  0.008  ) y6 T" o( l5 s8 @! x. \
    X6          0.010331  0.003253   3.18  0.019     F3 Z) e) M: h: ?% y* W+ w
    ; B, z' j+ L# ]! }' p# \4 d. c
    2 p& ?3 v7 H5 I
    S = 7.37472   R-Sq = 100.0%   R-Sq(adj) = 99.9%
    6 E0 O5 L  W6 \- c! ?# C: `# ~. c  f7 t. |
    ' ?. O+ M! g' J4 f. j
    Analysis of Variance
    9 u, l0 d: x" U: e, D) P* `3 J1 u( T% f5 a" c# A
    Source          DF      SS      MS        F      P
    : B7 g1 W2 S( y3 L! IRegression       4  824443  206111  3789.74  0.000$ f+ c8 s8 z' O& q" ~. H
    Residual Error   6     326      54
    * G9 [6 _! {, }/ E; G" T2 lTotal           10  824769
    : \, t1 {! Y2 g- t
    , t8 \! x" b) u$ J" {; f* u% T$ Y. x) e! m+ p
    Source  DF  Seq SS6 s, L2 p1 `& ]; L- B  S9 I
    X2       1  816478! S( S) C" B+ y" z- H/ a/ R
    X3       1    6452
    8 u6 ^. t; @$ [0 NX5       1     964* D# E9 [( Q& }' L& K  z) J
    X6       1     548
    ( z& T6 {1 n  Y" k
    ; ^+ i- K9 }3 J- \  v& x+ Q0 I/ W: m0 A4 O) v& u
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    数据在此9 i/ M! b! ~' _5 ]' W
    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
    - u3 N8 n, D6 m5 G1996        133.1        75.0        714.7        999.5        187.5        3951.7        2433.9* [( n0 {: B0 `1 o3 D& x* w
    1997        187.4        75.7        781.9        1218.0        262.2        5067.0        2515.2
    + B/ P) h6 E( y9 o! N1998        222.4        76.7        840.6        1458.7        316.8        6274.0        2526.5
    3 P2 b4 H3 R! j" E9 G1999        259.1        77.1        907.3        1693.2        398.5        7822.3        2842.60 Y$ V: U7 f: z( _3 o9 z# g
    2000        300.5        78.6        1033.3        2049.1        490.3        11526.0        4107.35 `& a8 k9 X8 W) j% [; J1 E
    2001        391.7        80.8        1142.2        2487.3        614.9        14109.2        4266.1; I% j6 C3 N$ l9 B) X8 ]& ?9 |+ S
    2002        480.1        84.0        1250.0        2996.4        684.0        17438.4        4346.34 `1 m* }( q% }! R
    2003        566.9        89.8        1487.2        3446.8        809.4        20476.0        5666.92 q& M. V1 l" W8 I; N
    2004        717.5        95.5        1853.6        4111.2        974.2        23781.3        7834.1% y/ F8 T. T: [) w7 i1 `& Z
    2005        838.4        98.0        2026.5        4761.8        1137.3        28970.0        10141.0/ P% T! Q+ ~, a1 U. j& ~/ ]
    2006        1003.6        98.0        2191.5        5580.8        1411.6        33793.3        12375.47 \+ n7 l) z. ~( R- \
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