学号：2014106146
课程论文
题目统计学实验
学
数学与统计学院
院
专
金融数学
业
班
14金融数学
级
学生
罗星蔓
姓名
指导
胡桂华
教师
职教授
称
20
16年6月2
1日
相关与回归分析实验报告
一、实验目的：用EXCEL进行相关分析和回归分析.
二、实验内容：
1.用EXCEL进行相关分析.
2.用EXCEL进行回归分析.
三、实验步骤
采用下面的例子进行相关分析和回归分析.
相关分析：
数学分数（x）统计学分数(y)
数学分数
（x）
1
统计学分
数(y)
0.9860111
回归分析：
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R 0.98 6011
R Square 0.97 2217
Adjusted R Square 0.96 8744
标准误差 2.40
3141观测值
x
方
差分析
df SS MS F
Significa nce F
回归分析1
1616
.699
1616
.699
279.
9438
1.65E-07
残差8
46.2
0069
5.77
5086
总计
9
1662
.9
Coeffi
cients
标
准误差
t
Stat
P-
value
Lo
wer
95%
U
pper
95%
下
限
95.0%
上
限
95.0%
Interce pt 12.32
018
4.
286279
2.
87433
0.
020691
2.
436005
22
.20436
2.
436005
22
.20436
数学分数（x）0.896
821
0.
053601
16.
73152
1.6
5E-07
0.
773218
1.0
20424
0.
773218
1.0
20424
RESIDUAL OUTPUT
观测值预测统计学
分数(y)
残差
标准
残差
184.065870.93
4133
0.41
2293
293.03408-1.03
408
-0.4
564
366.12945
3.87
0554
1.70
8324
493.03408
-3.0
3408
-1.33
913
582.272230.72
7775
0.32
1214
690.34361
-0.3
4361
-0.15
166
793.034080.96
5922
0.42
6323
852.67713-2.67
713
-1.18
159
990.34361
2.65
6385
1.172
433
1 084.06587
-2.0
6587
-0.91
18
PROBABILITY OUTPUT
百分比排位
统计学分数(y)
550 1570 2582 3583 4585 5590 6590 7592 8593 9594
相关系数Multiple R=0.986011> 0.8 可以进行回归分析。
标准误差=2.403141，代表平均来看y y
与?的实际值相差2.403141。 Intercept 代表截距为12.32018即常数项
X Variable 1 代表斜率为0.896821，即数学分数每增加1分，统计学分数平均增加0.896821分。
x 平均值为78.7，y 平均值为92.9可以得出回归方程y=0.896821x+12.32018