spss非线性回归分析(共13页).doc

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课程名称
3
4
.000

-.012
-5
--8
Compound
.992

1
6
.000

.991
Power
.932

1
6
.000

-
S
.693

1
6
.010
-

Growth
.992

1
6
.000
.281
-.009
Exponential
.992

1
6
.000

-.009
Logistic
.992

1
6
.000
.755

The independent variable is 温度.
图中看出Cubic，Compound，Growth，Exponential和Logistic较高，其中Cubic最高，所以选择三次函数拟合。
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观察得，图形更接近Cubic和Exponential两种曲线。
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Cubic函数在500处为0，有明显差异。
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ANOVA
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Regression

1


.000
Residual
.113
6
.019
Total

7
The independent variable is 温度.
Coefficients
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
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Coefficients
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
温度
-.009
.000
-.996
-
.000
(Constant)

.128

.000
温度
-.009
.000
-.996
-
.000
(Constant)

.128

.000
The dependent variable is ln(强度).
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
95% Confidence Interval for B
Correlations
B
Std. Error
Beta
Lower Bound
Upper Bound
Zero-order
Partial
Part
1
(Constant)
.719
.144

.002
.366

温度
-.002
.001
-.821
-
.013
-.003