比较费时费力,花好久的时间啊。建议:原始数据,用随机数产生吧。
哪里的MM啊,这个原始数据还是你编吧,,没有数据我很难做的按照统计分析做数据是很有难度的啊,,我觉得数据还是你自己弄好好了,最好是真实的,比较好。估计比编花的时间还要少...对哦,数据弄好了,如果会用EXCEL的话自己弄,弄不好我帮你弄弄看.
你使用的是enter方法让变量进入放昶anova表示显著性,方程整体来看可以接受然后检查系数的显著性R方有时候也得考虑,看你是否需要最后写出回归方程即可
【摘要】相关分析和回归分析是数理统计中两种重要的统计分析方法,在实际生活中应用非常广泛。两种方法从本质上来讲有许多共同点,均是对具有相关关系的变量,从数据内在逻辑分析变量之间的联系,但同时二者存在不同。相关分析可以说是回归分析的基础和前提,而回归分析则是相关分析的深入和继续。当两个或两个以上的变量之间存在高度的相关关系时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。从本质分析了相关分析和回归分析,并比较两种之间的异同,结合生活中的例子,进一步讨论了利用相关分析和回归分析的前提并得出相关结论。【关键词】数理统计 相关性 相关分析 回归分析一、相关关系与相关分析1.相关关系在数理统计学中,回归分析与相关分析是两种常用的统计方法,可以用来解决许多生产实践中的问题,虽然二者之间关系密切,但在具体原理和应用上面有许多不同。首先从总体来说,两者均是对具有相关性的变量或具有联系的标志进行分析,可以借助函数和图像等方法。当一个变量固定,同时另一个变量也有固定值与其相对应,这是一种一一对应的关系,也叫做函数关系。而当一个变量固定,同时与之相对应的变量值并不固定,但是却按照某种规律在一定范围内分布,这两者之间的关系即为相关关系。这里函数关系与相
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