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求老师·····

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    [LV.2]偶尔看看I

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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~~~~~~~~~~~~~~~% c6 F, J; o. r+ L% U' b
    QQ327565308" V) m. r" z- R/ t/ E$ }7 \
    看着一堆数据,不知道怎么分析,谢谢大家帮忙了~
    7 q' @# V1 F% {" k/ A. S
    zan
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    [LV.2]偶尔看看I

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    数据在此. V: ?$ j# H+ J
    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# D' y6 I( y$ r; Y2 V
    1996        133.1        75.0        714.7        999.5        187.5        3951.7        2433.9
    / P8 c& Y( v% {3 `# C8 [( s1997        187.4        75.7        781.9        1218.0        262.2        5067.0        2515.2
    ) l; U* S2 d2 O2 B6 D3 ?6 W, h1998        222.4        76.7        840.6        1458.7        316.8        6274.0        2526.5
    8 z$ a+ R3 P. L1 {0 a; T6 C6 L1999        259.1        77.1        907.3        1693.2        398.5        7822.3        2842.68 ]; w: w) v- \7 R' h
    2000        300.5        78.6        1033.3        2049.1        490.3        11526.0        4107.3
    - `. F8 U# ?) m- f2001        391.7        80.8        1142.2        2487.3        614.9        14109.2        4266.1
    9 `, e# \; J5 E3 H( x2002        480.1        84.0        1250.0        2996.4        684.0        17438.4        4346.34 q6 _  t$ |9 @. E5 E& M
    2003        566.9        89.8        1487.2        3446.8        809.4        20476.0        5666.9
      j- u0 e! ~7 O. A! U* @2004        717.5        95.5        1853.6        4111.2        974.2        23781.3        7834.12 _$ z: L! p+ b' O. z1 w" T
    2005        838.4        98.0        2026.5        4761.8        1137.3        28970.0        10141.0
    9 E$ h* j, D8 M9 b; g: [- d3 X2006        1003.6        98.0        2191.5        5580.8        1411.6        33793.3        12375.4
    2 R7 g+ c' d; q8 w3 u
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    luoshichaosm 发表于 2012-5-17 14:27
    ; H% Z. T5 Q7 L& [额  这个数据还叫多啊,你太懒了呢

    ' E6 x0 e0 u2 ^) ^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# p4 `6 J+ a. S& x# T# E
    The regression equation is
    7 J0 B2 U% ?$ _1 ~8 _Y = - 408 + 5.12 X1 - 0.155 X2 + 0.315 X3 + 0.017 X4 - 0.0215 X55 k( Y3 N0 R+ P* [
                + 0.0155 X6. r& d7 m/ D; C

    3 ~8 }; @9 t0 c0 _3 y/ o
    % b) c& _9 n5 [) }+ \0 V% NPredictor       Coef   SE Coef      T      P      
    1 L4 {9 U7 h* [- gConstant      -408.0     289.3  -1.41  0.231/ A5 Y" `( c0 q1 ]
    X1             5.122     4.987   1.03  0.362   
    % B( [) \2 k" X$ }2 l+ |X2           -0.1546    0.1325  -1.17  0.308   / u& @/ Q: K1 r! s9 t7 n* Q7 e
    X3           0.31500   0.06841   4.60  0.010  
    8 S9 I. a0 k# g6 OX4            0.0171    0.2023   0.08  0.937  
    3 u" |( \" Y0 p0 E" n! G, nX5         -0.021457  0.005044  -4.25  0.013   
    , ?2 G" I2 l1 A5 }8 M& }9 ?% ~" _0 GX6          0.015533  0.004588   3.39  0.028   
    ) J; D$ L# S; j8 k4 h9 y& q. w/ E) a/ o
    / u0 g, K. [7 o. W! E. O; s) P
    S = 7.12017   R-Sq = 100.0%   R-Sq(adj) = 99.9%
    # L- D" w1 y3 Z0 z8 _5 h! o
      [. M/ s* p8 w$ t1 E5 w! d# |6 ^1 B  T% C
    Analysis of Variance
    " }9 t. \$ y$ v/ O- g' T4 F2 |
    ) g+ ?; x% O+ m2 aSource          DF      SS      MS        F      P/ o/ T0 X# Q2 r# G$ N4 |( D: ^
    Regression       6  824566  137428  2710.78  0.000! w6 ?) B5 d0 B' B. @" ?# |
    Residual Error   4     203      51, k, v% c" |9 ?/ f# @# a
    Total           10  824769
    $ d% a2 c: @, a" E9 _8 R+ \0 ^+ _' h! y# B9 y# J1 u5 w

    8 p# }+ y/ @; v7 G$ N0 USource  DF  Seq SS% N9 m7 M& u( i$ a. r
    X1       1  791759! \  g7 u  M6 g* L, s0 L$ J
    X2       1   269525 i. E) E9 K8 ~2 H
    X3       1    4449
    8 R$ a: r( \& d2 v  @X4       1       1. B1 v' q  O, @) B  V0 R
    X5       1     823
    " g. Z3 c( \/ k  o0 qX6       1     581. a8 c. \! p( O
    2 y7 f3 o3 N! |+ {' o* H( o; H
    + u3 H" F$ J# r! i3 s
    Residual Plots for 税收总额Y
    6 t( K" G2 m+ m) k5 C# y2 G% c( @
    $ }; a# S* Q5 p7 E
    4 s: L, X' X( k/ ]Best Subsets Regression: 税收总额Y versus X1, X2, X3, X4, X5, X6 , y& _* `3 D6 M/ w
    8 D: \8 ^$ L0 q' T% c3 t* R
    Response is 税收总额Y
      T/ r% ~& }( b: m9 O' x
    . Y0 ^+ n+ m2 h( }6 V                        Mallows          X X X X X X
    . Q; l3 s% F8 ]3 tVars   R-Sq  R-Sq(adj)       Cp       S  1 2 3 4 5 67 t8 b+ K( b7 k
       1   99.7       99.7     41.1  16.452      X
    - [* X. Q; O- r0 S   1   99.4       99.3     92.8  23.708        X
    . D5 w! }) w# y   2   99.9       99.9     14.4  11.102      X   X
    / H& b' M( I$ ]6 k0 G   2   99.8       99.8     20.4  12.696      X     X: K- X- w- C7 f3 i+ M0 |
       3  100.0       99.9      3.5  6.8433      X   X X
    - A& X; ~5 A+ k- c4 d2 t2 Y7 d: [   3   99.9       99.8     14.3  11.180    X X   X/ S! X, M& E$ {; \) ]2 s
       4  100.0       99.9      4.4  6.7359      X X X X6 S+ I+ K) a5 q  ~$ o
       4  100.0       99.9      4.9  7.0344  X   X   X X
    , T( S0 B% Y7 x; @9 ^( y9 N   5  100.0      100.0      5.0  6.3742  X X X   X X. B" X2 V; M) a' L: ^
       5  100.0       99.9      6.1  7.1591    X X X X X* \4 ~* U% \  [4 O! p
       6  100.0       99.9      7.0  7.1202  X X X X X X5 }1 J/ t3 {+ g. @' h8 `

    * Y! m5 h  y& g7 o' M
      d* A2 E" G1 O  X7 G그래서 “X4”을 제외한 모든 Xs가 선택된다.# n$ ]5 E& H2 }) @. j1 Z( ]

    " @, \3 o+ R' z
    + X7 C- H" ]; G5 F# `: X: f2004년 세수정책 개혁을 했다,2005년 20개성의 농업 세금을 취소 했다.2006년부터; i3 p3 n, k! V4 r2 m9 [" ?" }
    농업 세금을 전국에 취소했으니까 X1을 8 f5 m) m  U9 q" M% Z' V
    ( i2 @+ q8 Q' Y" n! h
    " p0 t0 ^$ R  a) n3 N
    4 {3 E  q7 g, }. g" a; N1 R  }0 I
    세금총액y = - 115 + 0.0075 X2 + 0.296 X3- 0.0200 X5 + 0.0103 X6! q: R$ R3 [( r
      z; q1 W2 z( y3 N7 f
    7 y  S1 n1 j' ^* z! G  F+ m
    Regression Analysis: 税收总额Y versus X2, X3, X5, X6
      x; m4 f% B# T! Q* D9 l$ p) z2 x  G5 ~. O  [( ?
    The regression equation is( x) W5 h0 O: X& ?
    税收总额Y = - 115 + 0.0075 X2 + 0.296 X3 - 0.0200 X5 + 0.0103 X6
    : U; b' k% _+ d1 B& W" l, t( d% T8 O) f! |& ~
    Predictor       Coef   SE Coef      T      P      VIF. I, q; R' I0 p& s. z: H
    Constant     -115.00     18.62  -6.18  0.0017 j( q* G% {) H3 R' g/ Z  X+ @- P& j
    X2           0.00754   0.04502   0.17  0.872  
    ( _: y* x: i, x* ~X3           0.29586   0.04157   7.12  0.000
    ( _) t# E. x' G# a- c5 g+ b/ XX5         -0.020004  0.005104  -3.92  0.008  ; W9 b* @- _6 S* r
    X6          0.010331  0.003253   3.18  0.019   
    . b; A' B- ~7 X% |& B4 i+ P: P& V- k# ]- @, x, _# _: T

    & n+ b4 N$ a8 b0 ES = 7.37472   R-Sq = 100.0%   R-Sq(adj) = 99.9%
    - l% Q$ g/ i  V  C, V# i7 Y7 W
    0 C* [- H5 n8 t, T0 }( \) c- e) C% \* Z6 g& a  F
    Analysis of Variance
    : s* i- k9 D( l& {$ q4 [+ J& `( |& m0 e. j
    Source          DF      SS      MS        F      P
    ' c/ y/ j) O5 u7 S) q) d5 KRegression       4  824443  206111  3789.74  0.000/ a, ]/ V5 m4 l# U) t/ D5 n9 f
    Residual Error   6     326      54
    & ~1 s2 g6 F3 v5 NTotal           10  824769! r* U" l' c& r" }# a: E
    0 v  _$ y; ]5 C9 g  e" R7 H! o

    * l. O7 |$ N" n. ISource  DF  Seq SS- i: m1 L6 w8 U
    X2       1  816478( }2 G' Z8 {/ L9 C" Z2 N9 \
    X3       1    6452
    : h* m. G! l! u6 @" p9 _X5       1     964
    2 s+ T7 i1 m+ qX6       1     548( l0 e$ O# {9 ?/ h  J. H
    + Y: G4 a+ t! Z7 [8 g7 G# s2 V
    ! P* ]. A) a, P9 J
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