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MINITAB线性回归分析 要建立一元或多重线性回归方程，从MINITAB菜单中选择命令： StatRegressionRegression 在出现的对话框中填入所需信息即可. 一元或多重线性回归方程的建立 StatRegressionRegression下有两个画图命令： Fitted Line Plot …、Residual Plots … 试用之. 可线性化的一元非线性回归 通过适当的变换，化为线性回归. (一元时：在Predictors栏中键入一个自变量数据列名； 多元时：在Predictors栏中键入多个自变量数据列名) MINITAB线性回归分析举例 P210～P212 例3.的 MINITAB 操作步骤如下： ① 输入原始数据；(方法：) ② 选择命令： StatRegressionRegression ③ 在Response栏中键入y(因变量数据列名)； 如图. ⑤ 点击Options; ④ 在Predictors栏中键入x(自变量数据列名)； ⑥ 在出现的对话框的Prediction intervals for new observations栏中，键入22； ⑦ 在每个对话框中点击OK. MINITAB线性回归分析举例(续) P210～P212 例3.的MINITAB 操作： 上述操作的显示结果包括： ① 回归方程； ② 回归系数的统计检验； ③ 方差分析、回归方程的统计检验； ④ 对给定的自变量(22)，因变量Y的预测值、 Y的预测值标准差、95%的置信区间C.I、95%的预测区间P.I. 结果解析： MINITAB线性回归分析举例(续) 可线性化的一元非线性回归举例 MINITAB计算器的使用： 选择命令：CalcCalculator，出现以下对话框： 例如，在Expression栏中键入1/C3，在Store result in variable栏中键入C4， 运行结果为：把C3中各数据的倒数计算出来，存放在C4列中. MINITAB线性回归分析举例(续) MINITAB的几个常用函数： 自然对数函数：log(自变量) 常用对数函数：logT(自变量) 以e为底的指数函数：expo(自变量) 其他的需要用时可再查. MINITAB线性回归分析举例(续) P213～P216 例. 可线性化的一元非线性回归的MINITAB 操作： ① 输入原始数据；(把自变量、因变量的值各输在 一列，分别命名为t，t1) ② 选择命令：CalcCalculator； ③ 在Store result variable栏中，键入w1； ④ 在Expression栏中，键入log(t1/1108/(1-t1/1108))； ⑤ 选择命令：StatRegressionRegression； ⑥ 在Response栏中，键入w1； ⑦ 在Predictors栏中，键入t； ⑧ 点击OK. 结果解析： 变量回代： P213～P216 例. 的MINITAB 操作(续)： 注意： 以上得到的是 与t之间的线性回归方程 不是要求的?与t的回归方程. 还必须进行变量回代！ 由lnA=5.65得， A=e5.65=284.291 利用CalcCalculator计算 ?=0.0950 变量回代： 所以所求回归方程为 MINITAB软件的使用简介 MINITAB软件包概述 MINITAB数据的输入、输出和编辑 MINITAB 基本统计命令 MINITAB 概率计算 MINITAB 参数区间估计 MINITAB 假设检验 MINITAB 方差分析 MINITAB 线性回归分析 MINITAB软件的使用简介 MINITAB软件包概述 MINITAB数据的输入、输出和编辑 MINITAB 基本统计命令 MINITAB 概率计算 MINITAB 参数区间估计 MINITAB 假设检验 MINITAB 方差分析 MINITAB 线性回归分析 单个正态总体方差已知，对均值的检验 MINITAB中“Z”→“U” 单个正态总体方差未知，对均值的检验 两个正态总体均值检验与两均值差的区间估计 MINITAB 假设检验 标准差的检验 需要编算式计算有关统计量的值和临界值. MINITAB 假设检验举例 P138 例2 没有提供原始数据，提供了一些中间结果，需编算式求相应的统计量，计算出临界值(两种方法)，比较再得结论. P141 例4 本题做单侧检验. 操作步骤如下： ① 输入原始数据,并命名为bb； ② 选择命令StatBasic Statistics1-Sample t 出现如下对话框：(说明以下步骤及需注意问题