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实验设计中的回归分析回归分析是一种建立变量之间关系的方法，它能够预测和解释自变量与因变量之间的关系。
在实验设计中，回归分析是一种常用的方法，它能够帮助我们确定实验中所研究的变量对结果的影响程度，并且可以找出其中的主要因素。
此外，回归分析还可以预测实验结果，并且可以优化实验设计，提高实验效果。
回归分析的基本原理回归分析是指建立因变量与自变量之间函数关系的一种统计分析方法。
它是通过对自变量与因变量的测量数据进行分析，确定它们之间的关系，进而用于预测或控制因变量。
在实验设计中，我们通常使用多元回归分析，其目的是建立多个自变量与一个因变量之间的函数关系。
回归分析的基本模型为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk + ε其中，Y为因变量，X1、X2、…、Xk为自变量，β0、β1、β2、…、βk为回归系数，ε为误差项，它表示反映因变量除自变量影响外的所有不可预测的因素。
回归分析可以帮助我们确定回归系数的大小以及它们之间的关系。
回归系数是指自变量的单位变化所引起的因变量变化量。
通过回归系数的估计，我们可以了解自变量对因变量的影响程度，进而为实验设计提供有力的支持。
回归分析的应用回归分析在实验设计中有广泛的应用，既可以用于分析因变量在自变量的不同水平上的变化情况，也可以用于建立模型并预测实验结果。
以下是回归分析在实验设计中的应用：1. 探究因素对实验结果的影响实验设计中，我们通常会将因变量与自变量进行相关性分析，来确定因素对实验结果的影响程度。
通过回归分析，我们可以发现自变量之间的相互作用关系，找出对因变量影响最大的自变量，有助于我们了解实验结果的形成机理。
2. 分析实验过程中的误差实验设计中，在实验过程中存在着各种误差，这些误差的来源和影响往往难以估算。
通过回归分析，我们可以把误差项取出来进行分析，找出误差来源，从而有效地减少误差，提高实验准确性。
3. 预测实验结果实验设计中，我们通常会希望通过一系列自变量来预测实验结果。
，，，本科学生实验报告学号：########## 姓名：￥￥￥￥￥￥学院：生命科学学院专业、班级：11级应用生物教育A班实验课程名称：生物统计学实验教师：孟丽华（教授）开课学期：2012 至2013 学年下学期填报时间：2013 年 5 月22 日云南师范大学教务处编印线回归方程进行预测或控制，一般只能内插，不要轻易外延；2、直线回归相关分析的注意事项：1）、相关分析只是以相关系数来描述两个变量间线性相关的程度和方向，并不阐明事物间存在联系的本质，也不是两事物间存在联系的证据。
要阐明两事物间的本质联系，必须凭专业知识从理论上加以论证。
因此，把两个毫无关系的事物放在一起作相关分析是毫无意义的。
同样，作回归分析也要有实际意义；2）、在进行直线回归前应绘制散点图，有直线趋势时，才适宜作直线回归分析。
散点图还能提示资料有无异常点；3）、直线回归方程的适用范围一般以自变量的取值范围为限；4）、对同一组资料作回归和相关分析，其相关系数和回归系数的显著性检验结果完全相同。
由于相关系数的显著性检验结果可直接查表，比较方便；而回归系数的显著性检验计算复杂，故在实际应用中常用相关系数的显著性检验结果代替回归系数的显著性检验。
5）、在资料要求：相关分析要求两个变量服从双变量正态分布。
回归分析要求因变量服从正态分布，自变量可以是精确测量和严格控制的变量。
如两个变量服从双变量正态分布，则可以作两个回归方程，用X推算Y，或用Y推算X；3、相关分析中，不区分自变量和因变量。
相关分析只研究两个变量之间线性相关的程度或一个变量与多个变量之间线性相关的程度，不能用一个或多个变量去预测另一个变量的值，这是回归分析与相关分析的主要区别；4、通过此次实验，更加熟悉了SPSS软件的应用，学习了线性回归与相关性分析，考察两变量之间线性关系，建立回归方程，并对回归系数作假设检验；计算。
回归分析实验报告回归分析实验报告引言回归分析是一种常用的统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。
通过回归分析，我们可以了解变量之间的因果关系、预测未来的趋势以及评估变量对目标变量的影响程度。
本实验旨在通过回归分析方法，探究变量X对变量Y 的影响，并建立一个可靠的回归模型。
实验设计在本实验中，我们选择了一个特定的研究领域，并采集了相关的数据。
我们的目标是通过回归分析，找出变量X与变量Y之间的关系，并建立一个可靠的回归模型。
为了达到这个目标，我们进行了以下步骤：1. 数据收集：我们从相关领域的数据库中收集了一组数据，包括变量X和变量Y的观测值。
这些数据是通过实验或调查获得的，具有一定的可信度。
2. 数据清洗：在进行回归分析之前，我们需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和离群点。
这样可以保证我们得到的回归模型更加准确可靠。
3. 变量选择：在回归分析中，我们需要选择适当的自变量。
通过相关性分析和领域知识，我们选择了变量X作为自变量，并将其与变量Y进行回归分析。
4. 回归模型建立：基于选定的自变量和因变量，我们使用统计软件进行回归分析。
通过拟合回归模型，我们可以获得回归方程和相关的统计指标，如R方值和显著性水平。
结果分析在本实验中，我们得到了如下的回归模型：Y = β0 + β1X + ε，其中Y表示因变量，X表示自变量，β0和β1分别表示截距和斜率，ε表示误差项。
通过回归分析，我们得到了以下结果：1. 回归方程：根据回归分析的结果，我们可以得到回归方程，该方程描述了变量X对变量Y的影响关系。
通过回归方程，我们可以预测变量Y的取值，并评估变量X对变量Y的影响程度。
2. R方值：R方值是衡量回归模型拟合优度的指标，其取值范围为0到1。
R方值越接近1，说明回归模型对数据的拟合程度越好。
通过R方值，我们可以评估回归模型的可靠性。
3. 显著性水平：显著性水平是评估回归模型的统计显著性的指标。
通常，我们希望回归模型的显著性水平低于0.05，表示回归模型对数据的拟合是显著的。
回归分析实验报告1. 引言回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。
它通过建立一个数学模型来预测一个变量（因变量）与一个或多个其他变量（自变量）之间的关系。
本实验报告旨在介绍回归分析的基本原理，并通过一个实际案例来展示其应用。
2. 回归分析的基本原理回归分析的基本原理是基于最小二乘法。
最小二乘法通过寻找一条最佳拟合直线（或曲线），使得所有数据点到该直线的距离之和最小。
这条拟合直线被称为回归线，可以用来预测因变量的值。
3. 实验设计本实验选择了一个实际数据集进行回归分析。
数据集包含了一个公司的广告投入和销售额的数据，共有200个观测值。
目标是通过广告投入来预测销售额。
4. 数据预处理在进行回归分析之前，首先需要对数据进行预处理。
这包括了缺失值处理、异常值处理和数据标准化等步骤。
4.1 缺失值处理查看数据集，发现没有缺失值，因此无需进行缺失值处理。
4.2 异常值处理通过绘制箱线图，发现了一个销售额的异常值。
根据业务经验，判断该异常值是由于数据采集错误造成的。
因此，将该观测值从数据集中删除。
4.3 数据标准化为了消除不同变量之间的量纲差异，将广告投入和销售额两个变量进行标准化处理。
标准化后的数据具有零均值和单位方差，方便进行回归分析。
5. 回归模型选择在本实验中，我们选择了线性回归模型来建立广告投入与销售额之间的关系。
线性回归模型假设因变量和自变量之间存在一个线性关系。
6. 回归模型拟合通过最小二乘法，拟合了线性回归模型。
回归方程为：销售额 = 0.7 * 广告投入 + 0.3回归方程表明，每增加1单位的广告投入，销售额平均增加0.7单位。
7. 回归模型评估为了评估回归模型的拟合效果，我们使用了均方差（Mean Squared Error，MSE）和决定系数（Coefficient of Determination，R^2）。
7.1 均方差均方差度量了观测值与回归线之间的平均差距。
在本实验中，均方差为10.5，说明模型的拟合效果相对较好。
回归分析实验报告总结引言回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法，广泛应用于社会科学、经济学、医学等领域。
本实验旨在通过回归分析来探究自变量与因变量之间的关系，并建立可靠的模型。
本报告总结了实验的方法、结果和讨论，并提出了改进的建议。
方法实验采用了从某公司收集到的500个样本数据，其中包括了自变量X和因变量Y。
首先，对数据进行了清洗和预处理，包括删除缺失值、处理异常值等。
然后，通过散点图、相关性分析等方法对数据进行初步探索。
接下来，选择了合适的回归模型进行建模，通过最小二乘法估计模型的参数。
最后，对模型进行了评估，并进行了显著性检验。
结果经过分析，我们建立了一个多元线性回归模型来描述自变量X对因变量Y的影响。
模型的方程为：Y = 0.5X1 + 0.3X2 + 0.2X3 + ε其中，X1、X2、X3分别表示自变量的三个分量，ε表示误差项。
模型的回归系数表明，X1对Y的影响最大，其次是X2，X3的影响最小。
通过回归系数的显著性检验，我们发现模型的拟合度良好，P值均小于0.05，表明自变量与因变量之间的关系是显著的。
讨论通过本次实验，我们得到了一个可靠的回归模型，描述了自变量与因变量之间的关系。
然而，我们也发现实验中存在一些不足之处。
首先，数据的样本量较小，可能会影响模型的准确度和推广能力。
其次，模型中可能存在未观测到的影响因素，并未考虑到它们对因变量的影响。
此外，由于数据的收集方式和样本来源的局限性，模型的适用性有待进一步验证。
为了提高实验的可靠性和推广能力，我们提出以下改进建议：首先，扩大样本量，以提高模型的稳定性和准确度。
其次，进一步深入分析数据，探索可能存在的其他影响因素，并加入模型中进行综合分析。
最后，通过多个来源的数据收集，提高模型的适用性和泛化能力。
结论通过本次实验，我们成功建立了一个多元线性回归模型来描述自变量与因变量之间的关系，并对模型进行了评估和显著性检验。
结果表明，自变量对因变量的影响是显著的。
利用回归分析预测实验结果的趋势在科学研究中，预测实验结果的趋势对于揭示事物变化规律、指导实验设计和推动科学进步具有重要意义。
回归分析作为一种常见的统计分析方法，被广泛应用于预测实验结果的趋势。
本文将探讨如何利用回归分析预测实验结果的趋势，并提供相关案例分析。
一、回归分析简介回归分析是一种用于建立自变量和因变量之间关系的统计技术。
通过分析已有数据，回归模型可以帮助我们预测未来的实验结果。
回归分析的核心思想是寻找一个最佳拟合曲线或面来描述数据的变化规律。
二、线性回归模型在回归分析中，线性回归模型是最基本也是最常用的模型之一。
线性回归模型表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε其中，Y表示因变量，X1、X2、...、Xn表示自变量，β0、β1、β2、...、βn表示回归系数，ε表示误差项。
三、回归分析的步骤1. 收集数据：首先需要收集与实验结果相关的数据，包括自变量和因变量的取值。
2. 建立模型：根据收集到的数据，可以利用回归分析方法建立合适的模型。
对于线性回归模型，可以使用最小二乘法来估计回归系数。
3. 检验模型：通过对模型进行显著性检验和拟合度检验，我们可以评估模型的质量和拟合程度。
4. 预测结果：当模型通过检验后，可以利用回归方程对未来的实验结果进行预测。
四、案例分析以一个生物实验为例，假设我们想预测一种化肥对作物产量的影响。
我们收集了不同施肥量下的产量数据，并使用回归分析方法进行预测。
首先，我们将施肥量作为自变量X，产量作为因变量Y，建立线性回归模型。
通过最小二乘法估计回归系数，得到回归方程为：Y = 2.5 + 0.8X然后，我们对模型进行显著性检验和拟合度检验。
通过F检验和t检验，我们发现回归模型是显著的，并且模型拟合良好。
最后，利用回归方程，我们可以预测不同施肥量下的作物产量。
比如，当施肥量为10单位时，预测产量为10 × 0.8 + 2.5 = 10.5单位。
回归分析实验报告实验报告：回归分析摘要：回归分析是一种用于探究变量之间关系的数学模型。
本实验以地气温和电力消耗量数据为例，运用回归分析方法，建立了气温和电力消耗量之间的线性回归模型，并对模型进行了评估和预测。
实验结果表明，气温对电力消耗量具有显著的影响，模型能够很好地解释二者之间的关系。
1.引言回归分析是一种用于探究变量之间关系的统计方法，它通常用于预测或解释一个变量因另一个或多个变量而变化的程度。
回归分析陶冶于20世纪初，经过不断的发展和完善，成为了数量宏大且复杂的数据分析的重要工具。
本实验旨在通过回归分析方法，探究气温与电力消耗量之间的关系，并基于建立的线性回归模型进行预测。
2.实验设计与数据收集本实验选择地的气温和电力消耗量作为研究对象，数据选取了一段时间内每天的气温和对应的电力消耗量。
数据的收集方法包括了实地观测和数据记录，并在数据整理过程中进行了数据的筛选与清洗。
3.数据分析与模型建立为了探究气温与电力消耗量之间的关系，需要建立一个合适的数学模型。
根据回归分析的基本原理，我们初步假设气温与电力消耗量之间的关系是线性的。
因此，我们选用了简单线性回归模型进行分析，并通过最小二乘法对模型进行了估计。
运用统计软件对数据进行处理，并进行了以下分析：1)描述性统计分析：计算了气温和电力消耗量的平均值、标准差和相关系数等。
2)直线拟合与评估：运用最小二乘法拟合出了气温对电力消耗量的线性回归模型，并进行了模型的评估，包括了相关系数、残差分析等。
3)预测分析：基于建立的模型，进行了其中一未来日期的电力消耗量的预测，并给出了预测结果的置信区间。
4.结果与讨论根据实验数据的分析结果，我们得到了以下结论：1)在地的气温与电力消耗量之间存在着显著的线性关系，相关系数为0.75，表明二者之间的关系较为紧密。
2)构建的线性回归模型：电力消耗量=2.5+0.3*气温，模型参数的显著性检验结果为t=3.2，p<0.05，表明回归系数是显著的。
实验指导书 多维Logit 回归模型Logit 回归模型通常在研究某一社会现象发生概率P （0≤P≤1）时，很难直接研究P 和相关自变量的关系，一是P 的取值范围导致其难以用线性模型描述，二是在P 取值接近于0或1时，P 值的微小变化难以衡量。
这时一般不直接处理参数P ，而是对其进行Logit 变换：()()1p Logit P Ln p=-，由于LogitP 的取值范围为负无穷到正无穷，克服了前面的两点困难。
如果LogitP 与自变量的关系是线性的，可以对其进行估计：01122() (1)1m m p LogitP Ln x x x pββββ==++++- 011220112201122 (2)1(1) (3)m m x x x m m m m x x x x x x p e pp e e ββββββββββββ++++++++++++=-=+ 对于原始数据的Logit 模型估计，由于离散变量的误差服从贝努里分布，而非正态分布；其次0-1变量的方差非常量，会带来异方差，违背了经典假设，因此不能采用OLS 估计，只能用极大似然法估计参数。
模型中1p p-用来比较事件发生与不发生的概率比，又称优势比，该模型适合于二水平的0-1现象，而本文中研究的满意度包含3个水平，采用多水平的Logit 模型。
设居民对生活满意度评价为满意、态度中立、不满意的概率分别为p1,p2,p3，以对生活不满意为参照水平，建立广义Logit 模型：111111223222112223123 (4)1p Logitx x p p Logit x x p p p p ββββββ=++=++++= 该模型的基本思想仍然是通过计算概率比使取值范围扩展到负无穷和正无穷，然后可以对两个Logit 模型分别进行估计。
采用普通最小二乘法用x1,x2分别估计Y1（即Logit(p1/p3)）和Y2（即Logit(p2/p3)），得到广义Logit 模型估计式：13p Logit p = 23123 (5)1p Logit p p p p =++=模型结果分析将Logit 估计模型（5）进行变形，得到 1323123 (6)1p e p p e p p p p ==++=由Logit 模型（6）估计出概率比m1=p1/p3 m2=p2/p3，得到概率p1,p2,p3的估计式：11122212312ˆ1ˆ (7)11ˆ1m pm m m pm m pm m =++=++=++。
实验十.回归分析一．实验目的直观了解回归分析基本内容，掌握用matlab 求解回归分析问题。
二．实验原理与方法（一）：一元线性回归：一般地，称由εββ++=x y 10确定的模型为一元线性回归模型，记为⎩⎨⎧==++=210,0σεεεββD E x y 固定的未知参数0β、1β称为回归系数，自变量x 也称为回归变量.一元线性回归分析的主要任务是：1．用试验值（样本值）对0β、1β和σ作点估计； 2．对回归系数0β、1β作假设检验 3．在x=0x 处对y 作预测，对y 作区间估计.模型参数估计：1、回归系数的最小二乘估计有n 组独立观测值，（x 1，y 1），（x 2，y 2），…，（x n ，y n ）设 ⎩⎨⎧===++=相互独立且，n i i i i D E ni x y εεεσεεεββ..., ,0,...,2,1,21210 记 ()∑∑==--===ni i i ni i x y Q Q 12101210),(ββεββ最小二乘法就是选择0β和1β的估计0ˆβ，1ˆβ使得 ),(min )ˆ,ˆ(10,1010ββββββQ Q = 解得：⎪⎩⎪⎨⎧--=-=22110ˆˆˆx x y x xy x y βββ或 ()()()∑∑==---=ni ini i ix xy y x x1211ˆβ其中∑∑====n i i n i i y n y x n x 111,1，∑∑====n i i i n i i y x n xy x n x 11221,1.（经验）回归方程为: )(ˆˆˆˆ110x x y x y -+=+=βββ 2、2σ的无偏估计记 ()∑∑==-=--==n i ni iiiie yy x yQ Q 11221010)ˆ(ˆˆ)ˆ,ˆ(ββββ称Q e 为残差平方和或剩余平方和.2σ的无偏估计为 )2(ˆ2-=n Q e e σ称2ˆe σ为剩余方差（残差的方差），2ˆe σ分别与0ˆβ、1ˆβ独立。
e σˆ称为剩余标准差. 检验、预测与控制：1、回归方程的显著性检验对回归方程x Y 10ββ+=的显著性检验，归结为对假设0:;0:1110≠=ββH H进行检验.假设0:10=βH 被拒绝，则回归显著，认为y 与x 存在线性关 系，所求的线性回归方程有意义；否则回归不显著，y 与x 的关系 不能用一元线性回归模型来描述，所得的回归方程也无意义. F 检验法当0H 成立时， )2/(-=n Q UF e ~F （1，n-2）其中 ()∑=-=ni i y y U 12ˆ（回归平方和） 故F>)2,1(1--n F α，拒绝0H ，否则就接受0H . （Ⅱ）t 检验法当0H 成立时，)2(~1-=n t L T exx σβ0H ，否则就接受0H 。
其中∑=-=ni i xxx x L 12)(（Ⅲ）r 检验法2、回归系数的置信区间0β和1β置信水平为1-α的置信区间分别为⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-++----xx e xx e L x n n t L x n n t 221022101ˆ)2(ˆ,1ˆ)2(ˆσβσβαα和⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+----xx e xx e L n t L n t /ˆ)2(ˆ,/ˆ)2(ˆ211211σβσβαα 2σ的置信水平为1-α的置信区间为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---)2(,)2(22221n Q n Q e e ααχχ 3、预测与控制（1）预测用y 0的回归值0100ˆˆˆx y ββ+=作为y 0的预测值 0y 的置信水平为α-1的预测区间为：[])(ˆ),(ˆ0000x y x yδδ+- 其中()xx e L x x n n t x 2021011)2(ˆ)(-++-=-ασδ特别，当n 很大且x 0在x 附近取值时,y 的置信水平为α-1的预测区间近似为⎥⎦⎤⎢⎣⎡+---2121ˆˆ,ˆˆαασσu y u y e e （2）控制要求：εββ++=x y 10的值以α-1的概率落在指定区间()y y ''',只要控制x 满足以下两个不等式 y x y y x y''≤+'≥-)(ˆ,)(ˆδδ 要求)(2x y y δ≥'-''.若y x y y x y''=-'=-)(ˆ,)(ˆδδ分别有解x ' 和x ''，即y x y y x y''=''+'='-)(ˆ,)(ˆδδ. 则()x x ''',就是所求的x 的控制区间. 可线性化的一元非线性回归（曲线回归）一般方法是：先对两个变量x 和y 作n 次试验观察得n i y x i i ,...,2,1),,(=画出散点图，根据散点图确定须配曲线的类型.然后由n 对试验数据确定每一类曲线的未知参数a 和b.采用的方法是通过变量代换把非线性回归化成线性回归，即采用非线性回归线性化的方法. 通常选择的六类曲线如下: (1)双曲线xb a y +=1 （2）幂函数曲线y=a b x , 其中x>0,a>0（3）指数曲线y=a bx e 其中参数a>0.（4）倒指数曲线y=a x b e /其中a>0， （5）对数曲线y=a+blogx,x>0 （6）S 型曲线xbe a y -+=1（二）.多元线性回归：一般称 ⎩⎨⎧==+=n I COV E X Y 2),(,0)(σεεεεβ 为高斯—马尔柯夫线性模型(k 元线性回归模型)，并简记为),,(2n I X Y σβ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n y y Y ......1，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nk n n k k x x x x x xx x x X ...1..................1 (12)12222111211，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=k ββββ...10，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n εεεε...21 线性模型),,(2n I X Y σβ考虑的主要问题是：（1）用试验值（样本值）对未知参数β和2σ作点估计和假设检验，从而建立y 与k x x x ,...,,21之间的数量关系；（2）在,,...,,0022011k k x x x x x x ===处对y 的值作预测与控制，即对y 作区间估计.称为回归平面方程.多元线性回归模型的参数估计1、对i β和2σ作估计：用最小二乘法求k ββ,...,0的估计量：作离差平方和 ()∑=----=ni ik k i ix x yQ 12110...βββ选择k ββ,...,0使Q 达到最小。
解得估计值()()Y X X X TT 1ˆ-=β得到的iβˆ代入回归平面方程得： kk x x y βββˆ...ˆˆ110+++= 称为经验回归平面方程.iβˆ称为经验回归系数. 注意：βˆ服从p+1维正态分布，且为β的无偏估计，协方差阵为C 2σ， C=L -1=(c ij ), L=X’X2．多项式回归设变量x 、Y 的回归模型为εββββ+++++=p p x x x Y (2210)其中p 是已知的，),,2,1(p i i =β是未知参数，ε服从正态分布),0(2σN .k k x x x Y ββββ++++= (2210)称为回归多项式.上面的回归模型称为多项式回归令i i x x =，i=1，2，…，k 多项式回归模型变为多元线性回归模型. 多元线性回归中的检验与预测 1、线性模型和回归系数的检验假设 0...:100====k H βββ （Ⅰ）F 检验法：当0H 成立时，)1(~)1/(/----=k n F k n Q kU F e如果)1,(1-->-k n k F F α，则拒绝0H ，认为y 与k x x ,...,1之间显著的有线性关系0H ，认为y 与k x x ,...,1之间的线性关系不显著。
（Ⅱ）r 检验法定义eyy Q U UL U R +==为y 与x 1,x 2,...,x k 的多元相关系数或复相关系数。
由于2211R R k k n F ---=，故用F 和用R 检验是等效的。
2、预测（1）点预测求出回归方程kk x x y βββˆ...ˆˆˆ110+++=，对于给定自 变量的值*k x x ,...,*1，用**110*ˆ...ˆˆˆkk x x y βββ+++=来预测 εβββ++++=***110...k k x x y .称*ˆy为*y 的点预测. （2）区间预测y 的α-1的预测区间（置信）区间为)ˆ,ˆ(21y y,其中 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--++=--+-=-==-==∑∑∑∑)1(1ˆˆˆ)1(1ˆˆˆ2/10022/1001k n t x x c y y k n t x x c y yk i kj j i ij e k i k j j i ij e αασσ C=L -1=(c ij ), L=X’X（四）、逐步回归分析“最优”的回归方程就是包含所有对Y 有影响的变量, 而不包含对Y 影响不显著的变量回归方程。
选择“最优”的回归方程有以下几种方法：（1）从所有可能的因子（变量）组合的回归方程中选择最优者；（2）从包含全部变量的回归方程中逐次剔除不显著因子；（3）从一个变量开始，把变量逐个引入方程；（4）“有进有出”的逐步回归分析。
以第四种方法，即逐步回归分析法在筛选变量方面较为理想.逐步回归分析法的思想：1．从一个自变量开始，视自变量Y 作用的显著程度，从大到地依次逐个引入回归方程。
2．当引入的自变量由于后面变量的引入而变得不显著时，要将其剔除掉。
引入一个自变量或从回归方程中剔除一个自变量，为逐步回归的一步。
4．对于每一步都要进行Y 值检验，以确保每次引入新的显著性变量前回归方程中只包含对Y 作用显著的变量。
这个过程反复进行，直至既无不显著的变量从回归方程中剔除，又无显著变量可引入回归方程时为止统计工具箱中的回归分析命令多元线性回归p p x x y βββ+++=...1101、确定回归系数的点估计值：b=regress( Y , X )对一元线性回归，取p=1即可2、求回归系数的点估计和区间估计、并检验回归模型：其中：b 为回归系数；bint 为回归系数的区间估计。
rint 为置信区间；stats 用于检验回归模型的统计量，有三个数值：相关系数2r 、 F 值、与F 对应的概率p ，相关系数2r 越接近1，说明回归方程越显著，)1,(1-->-k n k F F α时拒绝0H ，F 越大，说明回归方程越显著，与F 对应的概率α<p 时拒绝0H ，回归模型成立。
