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Multiple Linear Regression Model1Word格式.docx

1、24041451.291973.8227204732.99228.2522255149.35917.01327212180.232866.658062291.161758.77120222539.762545.639671345.17939.158233046.954787.98656.77694.9431242192.633255.291639370.18363.4816255364.838129.68244101590.362511.9966264834.685260.214511616.71973.737549.587518.7913812617.94516.0128867.91984.

2、5246134429.193785.91294611.3918626.94218145749.028688.0325430170.3610.91151781.372798.983325.531523.19451243.071808.4433Model Building3.1Model_1 Set a model for Step1:Read the data da=read.table(C:/23/f.csv,sep=,) y=da,2 k=da,3 l=da,4 win.graph(width=3.5, height=3.5,pointsize=8) plot(y,k) #plot the

3、scatter of y and k plot(y,l) #plot the scatter of y and lStep2:PARAMETER ESTIMATION m1=lm(yk+l) summary(m1) Call:lm(formula = y k + l)Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2113.0 -472.9 -232.7 196.5 3928.2 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(|t|) (Intercept) 588.61734 339.38936 1.734 0.09386 . k

4、 0.19926 0.08194 2.432 0.02167 * l 11.12021 3.62267 3.070 0.00473 *-Signif. codes: 0 * 0.001 * 0.01 * 0.05 . 0.1 1 Residual standard error: 1143 on 28 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.6715, Adjusted R-squared: 0.648 F-statistic: 28.62 on 2 and 28 DF, p-value: 1.706e-07 It is concluded that th

5、e following regression equation:Analysis of variance anova(m1)Analysis of Variance TableResponse: y Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F) k 1 62466696 62466696 47.8077 1.624e-07 *l 1 12311730 12311730 9.4225 0.004725 * Residuals 28 36585495 1306625 Residual analysis re1=residuals(m1) plot(re1)Step3:Result

6、s analysis 1.coefficient of determinationBecause of R 2 = 0.6715, so the fitting effect is not good 2TESTS OF HYPOTHESESA given level of significance: qf(0.975,2,27)1 4.242094 qt(0.975,27)1 2.051831F=28.62F(2,27)=4.24P=1.706e-07P=8.035e-112.05, T(lnl)=1.7901.70,So the LNK, LNL parameters through the test of significance of variables. 3. According to the residual figure, we can find that in addition to the three abnormal points after, evenly distributed around the zero residual, and volatility, within 0.5 regression result is good. 4.The regression equation residual figure plot(m2)

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