回归分析的结果报告格式
工作满意感的影响因素分析
为了确定工作满意感的影响因素，我们分别以工作满意感和离职意向作为被预测变量，以关系依恋的得分（用RQ测得），团体依恋的得分（用ECR测得），以及被试的一些其他信息，如年龄、工作年限、教育状况、目前岗位等作为预测变量，采用强制进入法，进行了回归分析，结果见下表。
从上表中可以看出，对工作满意感有预测力的因素有被试目前的岗位状态、以及团体依恋的两个维度：团体依恋回避和团体依恋焦虑。而年龄、工作年限、关系依恋对工作满意感并没有预测能力。
对离职意向有预测力的因素有被试的工作年限、关系依恋、团体依恋回避这三个指标。而年龄、目前的工作岗位、团体依恋焦虑则对离职意向并没有预测能力。
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扬州市数据相关与回归的模型分析报告
Yangzhou data correlation and regression analysis model
概述：
扬州市位于长江北岸，江苏省中部，是上海经济圈和南京都市圈的节点城市，是江苏省一个较大的城市，有着浓厚的文化底蕴和悠久的城市发展史。向南接纳苏南、上海等地区经济辐射，向北作为开发苏北的前沿阵地和传导区域，素有“苏北门户”之称。扬州有2490年文字可考的历史，是联合国人居奖城市、中国人居环境奖城市、国家环境保护模范城市、中国和谐管理城市。扬州是我国较早开展对外贸易和国际交往的城市之一。早在唐代，扬州就享有“商贾如织”、“富甲天下”的美誉，当时寓居海外的扬州经商者达5000多人,成为海上丝绸之路的著名港口。20##年，面对复杂的国内外经济形势，全市人民在市委、市政府的正确领导下，深入贯彻落实科学发展观，以全面建设“创新扬州、精致扬州、幸福扬州”为主题，发展创新型经济，建设创新型城市，保增长、调结构、抓创新、惠民生，全市经济保持了良好的发展态势，持续向好势头得到进一步巩固，各项社会事业取得新进步。为了分析扬州市的经济发展，以及其发展的趋势，将对扬州市历年的经济数据进行回归模型分析，以期掌握其发展规律并对扬州市的十二五规划进行预测分析。
Outline: Yangzhou is located in the Yangtze River, in central Jiangsu province, is the Shanghai economic circle and Nanjing metropolitan nodes city, Jiangsu Province, a large city, and has a rich cultural heritage and a long history of urban development. South access Nasu Nan, Shanghai and other regional economic radiation, north Jiangsu as the forefront of the development and conduction region, known as the "Northern Gateway" said. Yangzhou has 2490 words to test the history of the United Nations Habitat Award cities, urban China Habitat Environment Prize, the National Environmental Protection Model City, China and harmonious management of the city. Yangzhou, China's early foreign trade and international exchanges to carry out one of the cities. As early as the Tang Dynasty, Yangzhou enjoys a "merchants, such as weaving," "wealthy" in the world, was resident overseas, more than 5,000 traders in Yangzhou, a famous port maritime Silk Road. In 2010, the face of complex domestic and international economic situation, the city's people in the municipal government under the correct leadership, thoroughly implement the scientific concept of development, to building "innovation Yangzhou, Yangzhou fine, Yangzhou happiness" as the theme, the development of innovative economy, building an innovative city, capital growth, adjust structure, focus on innovation, benefit people's livelihood, the city's economy has maintained a good momentum of development, further consolidate the momentum continues to improve, all social undertakings achieved new progress. In order to analyze the economic development of Yangzhou City, and its development trend, will the economic data over the years Yangzhou regression model analysis, in order to master the law of its development and the second Five-Yangzhou predictive analysis.
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实 验报 告
实验名称： 数据整理与分析
相关分析实验报告
实验课程： 统计学
数据的整理与分析
一、 实验目的：
学会运用Excel中次数分布表、透视表、统计图以及描述性统计功能来分析一组有调查意义的数据；从而通过分析得出有意义的结论以及推测预计。
二、实验原理 ：
次数分布表的制作过程，第一步找出最大、最小值，确定全距R；第二步利用斯透奇斯规则确定组数m，再根据组数与组距的关系确定组距；第三步分组，根据分组标志和分组上限确定在组内数据的频数以及频率。数据透视表，选中当前数据库表中人一个单元格，单击菜单中的“数据”—“数据透视表与数据透视图”。直方图是在平面坐标上一横轴根据各组组距的宽度标明各组组距，一纵轴根据次数的高度表示各组次数绘制成的统计图。折线图是在直方图的基础上，用折线连接各个直方形顶边中点并在直方图形两侧各延伸一组，使者限于横线相连。
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回归分析报告
问题： 某矿区预测瓦斯涌出量， 测得12个样本的煤厚（m）、埋藏深度（m）以及泥岩底板厚度（m）的数据如表１, 试建立的预测方程。
（王永先,曹焕举,等.预测矿井深部瓦斯涌出量.焦作工学院学报.2001.）
表1 煤层瓦斯含量有关数据
(一)确定回归方程 可以设预测方程为??b0?b1x1?b2x2?b3x3 y
?s11b1?s12b2?s13b3?s1y?于是，正规方程组为?s21b1?s22b2?s23b3?s2y ，
??s31b1?s32b2?s33b3?s3y即 SB?Y,B?S?1Y
?s1y??s11,s12,s13??b1???????式中：S??
s21,s22,s23?,B??b2?,Y??s2y? ???s,s,s??b??s??3??313233??3y?
则解得预测方程为
???4.0016?0.3871yx1?0.0061x2?0.0106x3
意义： 回归方程中， 层厚每增加1m, 则瓦斯涌出量平均增加0.3871m3?min?1 埋藏深度每增加１m, 则瓦斯涌出量平均增加0.0061m3?min?1 泥岩底板厚度每增加1m, 则瓦斯涌出量平均增加0.0106m3?min?1
易看出，v1>v2>v3,即表明x1在回归方程中所起的作用最大, x3在回归方程中所起的作用最大。
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线性回归分析和方差分析报告
信计12 徐文豪 2110902039
本报告以教材第二章课后习题2.4和第三章课后习题3.6为主体，给出对应的解答、sas代码和结果分析。
2.4 某公司管理人员为了了解某化妆品在一个城市的月销售量
（单位：箱）与该城市中适合使用该化妆品的人数
（单位：前人）以及他们人均月收入
（单位：元）之间的关系，在某个月中对15个城市做了调查，得上述各量的观测值如下表所示：
162 274 2450
120 180 3254
223 375 3802
131 205 2838
67 86 2347
169 265 3782
81 98 3008
192 330 2450
116 195 2137
55 53 2560
252 430 4020
232 372 4427
144 236 2660
103 157 2088
212 370 2605
假设与，之间满足线性回归关系
，
其中
独立通分布于
。
（1）求回归系数
的最小二乘估计和误差方差
的估计，写出回归方程并对回归系数作解释。
解：首先将数据导入sas，sas语句如下：
data sale;
input y x1 x2;
cards;
162 274 2450
120 180 3254
223 375 3802
131 205 2838
67 86 2347
169 265 3782
81 98 3008
192 330 2450
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实验报告
实验课程： [信息分析]
专业： [信息管理与信息系统]
班级： [ ]
学生姓名： [ ]
指导教师：[请输入姓名]
完成时间： 2023年12月9日
一．实验目的
多元线性回归简单地说是涉及多个自变量的回归分析，主要功能是处理两个变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与方法。
二．实验环境
实验室308教室
三．实验步骤与内容
1打开应用统计学实验指导书，新建excel表
2．打开SPSS，将数据输入。
3．调用SPSS主菜单的分析——>回归——>线性命令，打开线性回归对话框，指定因变量（工业GDP比重）和自变量（工业劳动者比重、固定资产比重、定额资金流动比重），以及回归方式；逐步回归（图1）
图1 线性对话框
4.在统计栏中，选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等，选择Duribin-watson以进行DW检验；选择模型拟合度输出拟合优度统计量值，如R^2、F统计量值等（图2）。
图2 统计量栏
5．在线性回归栏中选择直方图和正态概率图以绘制标准化残差的直方图和残差分析与正态概率比较图，以标准化预测值为纵坐标，标准化残差值为横坐标，绘制残差与Y的预测值的散点图，检验误差变量的方差是否为常数（图3）。
图3 绘制栏
6.提交分析，并在输出窗口中查看结果，以及对结果进行分析。
系统在进行逐步分析的过程中产生了两个回归模型，模型1先将与因变量（销售收入）线性关系的自变量地区人口引入模型，建立他们之间的一元线性关系。而后逐步引入其他变量，表1中模型2表明将自变量人均收入引入，建立二元线性回归模型，可见地区人口和人均收入对销售收入的影响同等重要。
从表2中给出了两个模型各自的R^2和调整后的R^2,第一个模型中的销售收入中有99%的变动可以用地区人口的变动解释，第二个模型中地区人口和人均收入的变动可以解释销售收入中99.9%的变动，显然第二个模型的拟合数据效果比较好一点。
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