1、2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,1,實驗3 方差分析和線性回歸 ANOVA and Linear Regression,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,2,實驗3.1 方差分析 ANOVA,實驗3 方差分析和線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,3,三個工廠所產(chǎn)鋼管產(chǎn)品的鍍層厚度檢驗數(shù)據(jù)(m),問題：三工廠所產(chǎn)鋼管的鍍層品質(zhì)是否有差異？,樣本和任務,實驗3.1 方差分析,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,4,參考答案,實驗3.1 方差分析,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,5,方差分析演示 AN

2、OVA Demo,實驗3.1 方差分析,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,6,三個地區(qū)所產(chǎn)鐵礦石的含鐵量抽檢數(shù)據(jù)(),問題：三地區(qū)所產(chǎn)鐵礦石的品質(zhì)是否有差異？,(1)演示資料和問題,實驗3.1 方差分析,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,7,(2)數(shù)據(jù)的表格計算,實驗3.1 方差分析,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,8,dfE=n-a=14-3=11 dfA=a-1=3-1=2 dfT=n-1=14-1=13 SSA=A-CR=26229-26058.2857=170.7143 SSE=R-A=26354-26229=125.0 SST=

3、R-CR=26354-26058.2587=295.7143,(3)平方和及自由度計算,實驗3.1 方差分析,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,9,三地區(qū)鐵礦石含鐵量差異性檢驗方差分析表,(4)方差分析表,實驗3.1 方差分析,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,10,因p=0.00883.9823屬于拒絕域，故在0.05水平上否定假設H0。 方差分析結(jié)果表明，0.05水平上確認三地區(qū)所產(chǎn)鐵礦石的含鐵量存在顯著差異。,(5)方差分析結(jié)論,實驗3.1 方差分析,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,11,實驗3.2 線性回歸 Linear Regr

4、ession,實驗3 方差分析和線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,12,x化學反應溫度 y化工產(chǎn)品得率,樣本和任務,測得某化工產(chǎn)品得率y與其化學反應溫度x的樣本，試完成下面的任務： (1)繪散點圖并描述散布特征 (2)做回歸方程的最小二乘估計 (3)做回歸方程的顯著性檢驗 (4)做反應溫度125時的點預測和區(qū)間預測,實驗3.2 線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,13,x化學反應溫度 y化工產(chǎn)品得率,參考答案,實驗3.2 線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,14,x化學反應溫度 y化工產(chǎn)品得率,參考答案,實驗3.2

5、 線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,15,實驗3.2 線性回歸,線性回歸演示 Linear Regression demo,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,16,x家庭月收入 y家庭月支出,(1)演示資料和問題,試完成下面的任務： (1)繪散點圖并描述散布特征 (2)回歸方程估計 (3)回歸方程顯著性檢驗 (4)月收入17百元時支出的點預測和區(qū)間預測,實驗3.2 線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,17,x家庭月收入 y家庭月支出,(2)散點圖和散布特征,實驗3.2 線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線

6、性回歸,18,x家庭月收入 y家庭月支出,(3)數(shù)據(jù)的表格計算,實驗3.2 線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,19,x家庭月收入 y家庭月支出,(4)均值與平方和計算,實驗3.2 線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,20,(5)參數(shù)估計與平方和計算,實驗3.2 線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,21,方差分析表,(6)方差分析表和決定系數(shù),實驗3.2 線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,22,(7)點預測和區(qū)間預測,實驗3.2 線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,23,(8)回歸預測對比試驗觀測,實驗3.2 線性回歸,2020/7/29,統(tǒng)計實驗3：方差分析和線性回歸,24,(9)回歸分析結(jié)論,回歸分析結(jié)論(問題的處理結(jié)果)如下： (1)散點圖表明y與x呈線性相關(guān)趨勢 (2)回歸方程為y=2.48495+0.75995x (3)因MSR/MSE=37.8365.3177，0.05水平上否定H0，回歸方程0.05水平上檢驗顯著 (4)