文档介绍：应用回归分析实验报告
一元线性回归在公司加班制度中的应用
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一元线性回归在公司加班制度中的应用
一、实验目的
掌握一元线性回归分析的基本思想和操作,可以读懂分析结果,并写出回归方程,对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验
二、实验环境
三、实验题目
一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度,决定认真调查一下现状。经10周时间,收集了每周加班数据和签发的新保单数目,x为每周签发的新保单数目,y为每周加班时间(小时),数据如表所示
周序号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
X
825
215
1070
550
480
920
1350
325
670
1215
y
画散点图。
与之间大致呈线性关系?
用最小二乘法估计求出回归方程。
求出回归标准误差。
给出与的置信度95%的区间估计。
计算与的决定系数。
对回归方程作方差分析。
作回归系数的显著性检验。
作回归系数的显著性检验。
对回归方程做残差图并作相应的分析。
该公司预测下一周签发新保单张,需要的加班时间是多少?
给出的置信度为95%的精确预测区间。
给出的置信度为95%的区间估计。
四、实验过程及分析
如图是以每周加班时间为纵坐标,每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图,从图中可以看出,数据均匀分布在对角线的两侧,说明x和y之间线性关系良好。
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B 的 % 置信区间
B
标准误差
试用版
下限
上限
1
(常量)
.118
.355
.333
.748
-.701
.937
x
.004
.000
.949
.000
.003
.005
,,故我们可以写出其回归方程如下:
ANOVAa
模型
平方和
自由度
均方
F
显著性
1
回归
1
.000b
残差
8
.230
总计
9
a. 因变量:y
b. 预测变量:(常量), x
由方差分析表可以得到回归标准误差:SSE=
故回归标准误差:,=。
%的置信区间估计。
系数a
模型
未标准化系数
标准化系数
t
显著性
B 的 % 置信区间
B
标准误差
Beta
下限
上限
1
(常量)
.118
.355
.333
.748
-.701
.937
x
.004
.000
.949
.000
.003
.005
a. 因变量:y
由回归系数显著性检验表可以看出,当置信度为95%时:
的预测区间为[