文档介绍：在林业工程中，研究树干的体积Y与离地面一定高度的树干直径X1和树干高度X2之间的 关系具有重要的实用意义。
建立数据集，定义变量并输入数据并保存。
【31棵树的相关数据】
2~4题的数据选用树干直径做分析
数据的描述，包括求元线性回归模型，一般应采用其调整的决定系数来判断。在上表中， ，说明其拟合程度还是可以接受的。
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
2
.000a
残差
28
总计
30
预测变量：（常量），高度，直径。
因变量：体积
这是一个标准的方差分析表。,说明该模型有显著的统计意义。
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准误差
试用版
1 （常量）
-
-
.000
直径
.264
.899
.000
高度
.339
.130
.132
.014
：体积
由未标准化的回归系数可知，拟合结果为Y=°8Xl+°.339X2-。
，仅直径的系数是有统计学意义的。
残差统计量a
极小值
极大值
均值
标准偏差
N
预测值
31
残差
-
.00000
31
标准预测值
-
.000
31
标准残差
-
.000
.966
31
：体积
一个正态总体独立样本均值的t检验与区间估计。
设有甲、乙两种***，比较它们的治疗效果。以X表示失眠病人服下甲药后睡眠时间 延长的时数；用Y表示服下乙药后睡眠时间延长的时数。现在独立观察16个病人，其 中8人服甲药，另8人服乙药。
组统计量
药品种 类
N
均值
标准差
均值的标准误
延长睡眠时间
X
8
.6992
Y
8
.9943
.3515
这张表格给出了两种t检验的结果。分别为样本方差相等情况下的一般t检验结果和在 样本方差不等情况下的校正t检验结果。这里方差齐次性检验采用的是F检验，由于其显著 ，。所以认为两样本的方差是不相等的。
在方差不等的情况下，选取校正t检验方法的结果，既表中的第二行。由于此时校正t 检验的显著性水平Sig.（双侧），。所以不拒绝假设H0,认为两样本的均值 是相等的。所以不能认为X、Y两种药品的疗效有显著性差异。
两个正态总体均值差异比较的t检验与配对检验。
慢性支气管炎病人血液中胆碱酯酶活性常常偏高。某高校将同性别同年龄的病人与健康人配
成8对。根据测量值能否做出结论认为病人血液中胆碱酯酶活性的确比健康人