gnificanceF回归 2.17E-09残差 40158.07 ——总计111642866.67———参数估计表 Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept363.689162.455295.8231910.000168XVariable11.4202110.07109119.977492.17E-09完成上面的方差分析表。变差来源dfSSMSFSignificanceF回归11602708.61602708.6 399 2.17E-09残差10 40158.074015.807 ——总计111642866.67———汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的?有95.76%是由于广告费用的变动引起的销售量与广告费用之间的相关系数是多少?回归系数等于1.420211(4)写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。Y=363.6891+1.420211X(5)检验线性关系的显著性(a=0.05)。显著5.随机抽取7家超市,得到其广告费支出和销售额数据如下超市广告费支出/万元销售额/万元A119B232C444D640E1052F1453G2054用广告费支出作自变量 ,销售额为因变量 ,求出估计的回归方程。模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差10.831a0.6900.6287.878a.预测变量:(常量),广告费支出/万元。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归691.7231691.72311.147.021a残差310.277562.055总计1002.0006a.预测变量:(常量),广告费支出/万元。b.因变量:销售额/万元系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)29.3994.8076.116.002广告费支出/万元1.547.463.8313.339.021a.因变量:销售额/万元
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