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编程问答

Excel线性回归分析

發(fā)布時間:2023/12/14 编程问答 48 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Excel线性回归分析 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

文章目錄

  • 一、學習任務
  • 二、學習內(nèi)容
    • 1.1.高爾頓數(shù)據(jù)集進行線性回歸分析
      • 1.1.1.父母身高平均值和其中一個子女身高進行回歸分析
      • 1.1.2.父子身高回歸方程
      • 1.1.3.母子身高回歸方程
    • 1.2.Anscombe四重奏數(shù)據(jù)集進行回歸分析

一、學習任務

  • 線性回歸練習。“父親高則兒子高,父親矮則兒子矮”(即父親與兒子身高相關(guān),且為正相關(guān))、“母高高一窩,父高高一個”(即母親的身高比父親的身高對子女的影響更大)的習俗傳說是否成立?請在“父母子女身高”數(shù)據(jù)集(高爾頓數(shù)據(jù)集)基礎(chǔ)上利用線性回歸做出科學分析。
    1)選取父子身高數(shù)據(jù)為X-Y,用Excel計算線性回歸方程和相關(guān)系數(shù)、方差、p值等,判斷回歸方程是否成立。 現(xiàn)在如果有一個新家庭的數(shù)據(jù),已知父親身高75英寸,請測算兒子的身高為多少?
    2)選取母子身高數(shù)據(jù)為X-Y,用Excel計算線性回歸方程和相關(guān)系數(shù)、方差、p值等,判斷回歸方程是否成立。
    3)根據(jù)以上數(shù)據(jù),闡明你對習俗說法是否正確的分析。
    4)你能用多元線性回歸方法,計算出父親、母親與兒子身高的回歸方程嗎?
  • 線性回歸方法的有效性判別。 針對“Anscombe四重奏”數(shù)據(jù)集,用excel對四組數(shù)據(jù)進行線性回歸分析,判斷其中哪些回歸方程是成立的,哪些不成立?不成立的應該如何解決?
  • 二、學習內(nèi)容

    1.1.高爾頓數(shù)據(jù)集進行線性回歸分析

    1.1.1.父母身高平均值和其中一個子女身高進行回歸分析

    1.對數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理
    1.1.通過Excel求每個家庭父母身高的平均值
    求平均值的方法如下圖

    1.2.每個家庭保留一個子女的身高

    勾選重復項

    2.數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析
    將每對夫婦的平均身高作為自變量X,他們其中一個子女的身高作為因變量Y。

    生成圖標如下

    添加趨勢線

    選擇線性

    最終圖表如下

    3.相關(guān)數(shù)據(jù)的解釋
    通過上面公式y(tǒng)=0.5702x+31.801,當父母身高每增加1個單位,其子女的身高平均增加0.5702個單位。
    相關(guān)系數(shù)R平方計算的結(jié)果約為0.12,表面父母身高的平均值與子女身高的線性相關(guān)性較弱。P值遠小于0.01,得到的回歸方程是可靠的。

    1.1.2.父子身高回歸方程

    最終圖表如下:

    通過公式y(tǒng)=0.2962x+49.27,當父身高每增加1個單位,子女的身高平均增加0.2962個單位。
    相關(guān)系數(shù)R平方計算的結(jié)果約為0.06,表面父母身高的平均值與子女身高的線性相關(guān)性較弱。P值遠小于0.01,說明得到的回歸方程是可靠的。

    1.1.3.母子身高回歸方程

    最終圖表如下:

    通過公式y(tǒng)=0.3545x+44.291,當母身高增加1個單位,子的平均身高增加0.3545, R2=0.056308,表面父母身高的平均值與子女身高的線性相關(guān)性較弱。P值遠小于0.01,說明得到的回歸方程是可靠的。

    1.2.Anscombe四重奏數(shù)據(jù)集進行回歸分析

    1.2.1 數(shù)據(jù)集一:

    通過分析:測定系數(shù) = 0.666542,殘差平方和 = 13.76269,P 值 = 0.00217
    回歸方程:y = 0.5x + 3。該線性回歸方程不成立,無法做回歸分析。
    2.1.2.數(shù)據(jù)集二:

    通過分析:測定系數(shù) = 0.666242,殘差平方和 = 13.77629,P 值 = 0.002179,回歸方程:y = 0.5x + 3,該線性回歸方程不成立。
    2.1.3.數(shù)據(jù)集三:

    通過分析:測定系數(shù) = 0.666324,殘差平方和 = 13.75619,P 值 = 0.002179,回歸方程:y = 0.5x + 3。該線性回歸方程基本能夠體現(xiàn)該數(shù)據(jù)集的一個變化情況。
    2.1.4.數(shù)據(jù)集四:

    通過分析:測定系數(shù) = 0.666707,殘差平方和 = 13.74249,P 值 = 0.002165,回歸方程:y = 0.5x + 3。該線性回歸方程不成立。

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的Excel线性回归分析的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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