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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~~~~~~~~~~~~~~~
    $ _+ ]6 P0 a$ u2 `& S( ^+ E8 s! J1 CQQ3275653083 G) R2 _: [' N6 f- J) |  L
    看着一堆数据,不知道怎么分析,谢谢大家帮忙了~
    . t+ [$ c) u: A7 W6 K; Y/ H
    zan
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    数据在此
    + `. x% L* d1 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/ }- X1 X4 {3 @! t' \( O# }
    1996        133.1        75.0        714.7        999.5        187.5        3951.7        2433.9; n* s: o/ S9 W( Y# k, U
    1997        187.4        75.7        781.9        1218.0        262.2        5067.0        2515.2( w/ ^- x! L! [7 e& @! k8 k9 G
    1998        222.4        76.7        840.6        1458.7        316.8        6274.0        2526.5
    ) }: V: }/ c) h" T1999        259.1        77.1        907.3        1693.2        398.5        7822.3        2842.6
    6 H6 v  R$ Z2 g) `3 {* O% j2000        300.5        78.6        1033.3        2049.1        490.3        11526.0        4107.3
    & M$ j# d# Z/ L7 \7 L2001        391.7        80.8        1142.2        2487.3        614.9        14109.2        4266.14 v0 W* r) L1 E4 |: C) i
    2002        480.1        84.0        1250.0        2996.4        684.0        17438.4        4346.3- X( z) m( @- d6 M
    2003        566.9        89.8        1487.2        3446.8        809.4        20476.0        5666.9/ D0 t' e$ ]& A. o1 b. R
    2004        717.5        95.5        1853.6        4111.2        974.2        23781.3        7834.1
    $ o! q) v  q% s' r0 E# ~9 A, s, U2005        838.4        98.0        2026.5        4761.8        1137.3        28970.0        10141.03 G2 |0 W0 q) `1 c6 ?2 M
    2006        1003.6        98.0        2191.5        5580.8        1411.6        33793.3        12375.4" m0 f. t* ^$ H$ [& D% X6 l5 e  v
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    luoshichaosm 发表于 2012-5-17 14:27
    3 _6 @, }% q2 y: r6 U  D额  这个数据还叫多啊,你太懒了呢

    : K- _6 ^) o$ K! I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
      ^( W& i0 m( K- ZThe regression equation is; i, C6 Q# S" W
    Y = - 408 + 5.12 X1 - 0.155 X2 + 0.315 X3 + 0.017 X4 - 0.0215 X5
      Y- b8 A3 q& A- Q! r            + 0.0155 X6; A+ Q) H3 E" f2 t' n& `
    , u; t6 N) c% N' n* T$ f1 e1 N
    * I0 O  ~' g4 c! \) b, x; J
    Predictor       Coef   SE Coef      T      P      
    ) {0 K+ y! r2 ~6 b: TConstant      -408.0     289.3  -1.41  0.231) |4 d4 A, @6 P. R/ O1 v
    X1             5.122     4.987   1.03  0.362   2 ]' L3 ^. ^. X* g
    X2           -0.1546    0.1325  -1.17  0.308   1 L- \, E; V: _3 E5 G1 S! I
    X3           0.31500   0.06841   4.60  0.010  * q% @! o8 o0 Y9 W8 C4 p% Z) p
    X4            0.0171    0.2023   0.08  0.937  
    ; Z, M& Y( y- U( `0 L( x8 VX5         -0.021457  0.005044  -4.25  0.013   
    4 b3 T4 |- ]/ h4 o, ]- Q! E& K2 f( ?X6          0.015533  0.004588   3.39  0.028   # R" N! u! X& }1 ^0 {
    % |! N1 C  m8 b( E( G; T

    " y& j: ]& N, }; GS = 7.12017   R-Sq = 100.0%   R-Sq(adj) = 99.9%
    + Q! U7 D% j+ w- y
    0 _" j' y: L# h  |8 c+ \) m. J2 h( }5 ?% j6 y
    Analysis of Variance$ x; o! B7 X( t2 P, v. B. m6 P- o

    6 A& @: k5 ?  o1 v6 G* lSource          DF      SS      MS        F      P
    - e/ L: ^5 \/ p4 S" @, \Regression       6  824566  137428  2710.78  0.000: c! X2 J# T5 F5 d4 u
    Residual Error   4     203      51; g% O3 _& |6 ^( V/ Q/ i
    Total           10  824769
    6 I% k: |$ F0 T; q4 s# V( j6 p' u& T' R/ ^$ Z3 N6 n; x. R/ D
    ; e: C5 T6 S- {7 d7 T: e0 |6 Q
    Source  DF  Seq SS5 N2 B1 L& R. q. I& s
    X1       1  791759
    $ d& t& i4 ]- y+ \7 C! Q: C* |X2       1   269529 A, }5 {8 x0 \9 F" B6 c5 X
    X3       1    4449
    , i4 Q- s( j( h1 qX4       1       1
    ) W# ?9 ^  Y+ ]# [7 W1 }2 DX5       1     823
    + s" g, [# |+ k1 aX6       1     581+ t$ x- f$ i3 R+ s, t
      L8 j6 a- ]7 d. y6 `

    ' w2 \" U3 i! e& t- {" ^# Z. [1 LResidual Plots for 税收总额Y 5 S4 ]0 T2 t9 }) ?/ [

    ( `9 e0 ?& l# i9 g  a' B/ S; L
    ( X) W1 `4 a- f) ]7 gBest Subsets Regression: 税收总额Y versus X1, X2, X3, X4, X5, X6
    : N# z' k$ b* h3 X' E1 D9 e0 H8 W6 A; @/ x0 |& t8 ?3 R5 w
    Response is 税收总额Y
    3 N$ R* q5 W2 G8 J' |2 I, r4 F! B( h7 w6 z: i4 f
                            Mallows          X X X X X X4 d; O( A% [2 s  \; f! X1 {
    Vars   R-Sq  R-Sq(adj)       Cp       S  1 2 3 4 5 6
    + y, U/ [* m6 V5 k   1   99.7       99.7     41.1  16.452      X- Q# f+ ^6 n% p0 ?8 \& R5 d
       1   99.4       99.3     92.8  23.708        X
    7 ~+ f. D8 e# c6 r, Q   2   99.9       99.9     14.4  11.102      X   X- W4 `1 i$ O- [& b6 c/ \
       2   99.8       99.8     20.4  12.696      X     X5 |% q+ X6 B. B- j, G; M
       3  100.0       99.9      3.5  6.8433      X   X X2 x) @9 f+ u* \1 U0 H5 g& S
       3   99.9       99.8     14.3  11.180    X X   X
    % c2 K5 ~" \( U  G& w2 f' p8 h   4  100.0       99.9      4.4  6.7359      X X X X3 }, V  [( p# N* _# j
       4  100.0       99.9      4.9  7.0344  X   X   X X
    1 P# J5 F; Y# X" |6 z$ s& Y   5  100.0      100.0      5.0  6.3742  X X X   X X
    & H8 N9 D& K. x/ n% Q$ U   5  100.0       99.9      6.1  7.1591    X X X X X4 T( s2 b2 T& Q$ z& b$ P- e
       6  100.0       99.9      7.0  7.1202  X X X X X X7 m) j9 S2 M; P0 W9 B
    $ N& ^7 T1 A& O/ q* L1 v4 i$ J$ y
    * H! c* A* N4 s9 C
    그래서 “X4”을 제외한 모든 Xs가 선택된다.
    6 ?" B$ ?- O1 L4 G$ {3 o! s0 c" z1 P
    ! V# I% F2 S& Q+ \" C/ z
    2004년 세수정책 개혁을 했다,2005년 20개성의 농업 세금을 취소 했다.2006년부터
    : F: G* R% K/ F7 c. u농업 세금을 전국에 취소했으니까 X1을 ! I- Q' j3 B* d$ [# N

    # N6 A9 e  s! r) U
    ; \  B& l% T/ `
    * Z: t: @% ^; w4 |9 f세금총액y = - 115 + 0.0075 X2 + 0.296 X3- 0.0200 X5 + 0.0103 X6/ c; v, A1 Z( A  P

    $ D8 y$ ^8 Z; e  |
    5 X" w$ V" `4 d$ u" NRegression Analysis: 税收总额Y versus X2, X3, X5, X6
      J' S9 v9 j; H. @4 R# l1 K* s+ A# S7 g2 f0 l) z- p. h9 I/ v
    The regression equation is
    ) Y6 {3 V* B# N& k6 E1 |税收总额Y = - 115 + 0.0075 X2 + 0.296 X3 - 0.0200 X5 + 0.0103 X6
    % Z% u/ m3 d5 y/ ]- J" o/ ~" u4 y9 X: b+ t: x& S
    Predictor       Coef   SE Coef      T      P      VIF' _! ~6 u: J" ]
    Constant     -115.00     18.62  -6.18  0.001
    1 T7 {/ S, ?8 A6 wX2           0.00754   0.04502   0.17  0.872  9 P! ^0 R5 ?7 g, c
    X3           0.29586   0.04157   7.12  0.000 ! [- m7 [- m0 z( H' S: E
    X5         -0.020004  0.005104  -3.92  0.008  
    + w, a. F8 G# [+ U+ [5 d: \/ ~X6          0.010331  0.003253   3.18  0.019   0 @5 J$ i) v2 [6 c
    * B1 y; M; O5 k: H# C1 @# x2 P( B: b
    7 {" D1 z8 ~3 M* g
    S = 7.37472   R-Sq = 100.0%   R-Sq(adj) = 99.9%4 {5 i# D/ j$ _% E% ]

    : Z2 e5 S  N+ M2 ]. `6 v5 M5 d7 I. i( E9 V
    Analysis of Variance# Q# t- D# Q# h* z* ~
    # p# [* k  g8 s6 P* u1 W' |
    Source          DF      SS      MS        F      P
    2 u7 W+ X: D9 \8 j% n5 }( SRegression       4  824443  206111  3789.74  0.0004 |' l  Y: {9 z' m5 D
    Residual Error   6     326      54
    $ A5 X% f2 S& g; N$ Y- vTotal           10  8247690 Z& v' x5 J6 b2 ~

    % |7 Y7 E& m+ j  d& ^7 @* |% e+ V) ?2 G  o0 H) I
    Source  DF  Seq SS
    ! v$ H/ h+ Z' d6 t9 C& y! ^! mX2       1  816478
    " T2 w, j& V1 a( @* x# R8 cX3       1    64522 z6 S" K. W" ?, Z  g6 u7 E! ?
    X5       1     964
      h1 o. `( x. J- {& j1 S* yX6       1     548
    0 m- d# A* y8 ^# Q$ ?" @
    ! e: Q" h! f& t  I5 c
    # ^& L# g# h; w( ~- \
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