文档介绍：课 程 设 计报告
课程名称
|月分析
实验学期2010年至2011年第二学期
所在学院理学院 年级 专业班级.
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自评成绩
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指导教师
目录
前言 3
问题简述 3
多元线性回归 4
违背基本假设情况 7
7
8
自变量选择与逐步回归 12
12
最优 Ra?法 12
最优 Cp 法 12
13
13
14
17
多重共线性的情形及其处理 18
18
6丄1方差扩大因子法 18
19
19
主成分回归 23
岭回归 24
& 含定性变量的回归模型 28
28
Logistic 回归模型 34
Probit回归模型 35
9. 总结 36
本文以“汽车耗油量消耗因索”的数据为载体，在SPSS软件环境下，验证 及梳理了《应用回归分析》屮的数据分析方法和实验原理。本文主要利用了多元 线性回归、最小二乘法估计、逐步回归、多重共线性诊断及消除、岭回归分析、 定性变量回归等一系列的方法对数据进行处理，通过在实践屮学****学****屮相互 促进讨论，达到加深学牛对《应用回归分析》的理解，提高学牛对相关统计软件 的应用能力的效果。
2 •问题简述
为研究决定汽车的汽油消耗的因索，收集了 30种型号的汽车数据。其中包 括每辆汽车的汽油消耗量（Y）,以英里/加仑为单位，以及另外11个反映物理、 机械特征的变量，如下表屮数据的来源是1975年的Motor Trend杂志，变量的 定义在表1屮给出。
表1变量定义
变量
定义
Y
英里/加仑
XI
排气量（立方英寸）
X2
马力
X3
扭矩（）
X4
压缩比
X5
后轴动力比
X6
化油器（筒形）
X7
变速档数
X8
整体长度（英寸）
X9
宽度（英寸）
X10
重量（磅）
XII
传动类型（“B动，o二手动）
通过软件运行的增广相关矩阵，如表2：
表2增广相关矩阵
Correlations
Y
XI
X2
X3
X4
X5
：-6
X7
X8
X9
X10
X11
Pearson Correlation Y
-.872
•797
-.849
.422
.637
・.472
708
-.752
-.762
-.853
•722
X1
-.872
.941
.990
-.350
-.674
.640
•772
.865
.800
.953
.824
X2
-.797
.941
.964
-.290
-.555
.761
・・626
.803
.711
.888
709
X3
-.849
.990
.964
-.326
-.676
.653
-.746
.864
.788
.943
.801
X4
422
-.350
-.290
-.326
.414
.037
.558
-.304
•378
-.358
-.441
X5
.637
-.674
-.555
-.676
.414
-.226
.872
-.562
-.454
-.582
•754
X6
-.472
.640
.761
.653
.037
-.226
-.276
.422
.300
.520
.395
X7
708
-772
•・626
•746
.558
.872
-.276
-.655
-.655
-706
-.851
X8
-.752
.865
.803
.864
-304
-.562
.422
-.655
.883
.955
.682
X9
-.762
.800
.711
788
-.378
-.454
.300
-.655
.883