2012-2013统计实验复习试题2

销售额(万元)y 回归统计 Multiple R 0.948114 R Square0.898921 Adjusted R Square 0.892182 标准误差54.72124 观测值 17 方差分析df SS MS FSignificance F 回归分析 1399449.2 399449.2 133.3981 7.28E-09 残差 1544916.21 2994.414 总计 16444365.4 Coefficients 标准误差t StatP-valueLower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0% Intercept 181.0119 33.20747 5.450938 6.69E-05 110.2318251.792110.2318251.792 建筑业产值(千万元)x2 12.68691.098451 11.54981 7.28E-09 10.34561 15.02819 10.34561 15.02819 建筑业产值(千万元)x2 Line Fit Plot 0 500 1000 0 20 40 60 建筑业产值(千万元)x2 玻璃销售额(万元)y 玻璃销售额(万元)y 预测玻璃销售额(万元)y 班级: 学号: 姓名: 2012/2013 学年第 1学期物流管理专业 11年级本科《统计实验》试卷第 5页共 2页第四列:根据原假设 H0:β 0=β1 =0 计算的样本统计量 t 的值。第五列:各个回归系数的 p值( 双侧)。第六列: β0和β1 95% 的置信区间的上下限。故回归方程为: Y= 181+ 1 2.68x 从方程检验来看,总体方程拟合优度较高,且通过了 F 检验,因此回归方程总体效果显著。从回归系数来看, 两个自变量对应的回归系数对应的 P 值均显著小于 0.05 , 表明这两个自变量对玻璃销售额均有显著影响。