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2、。7.308.007.107.707.207.207.007.60-1.507.808.707.208.407.508.107.30挽帚竿悬稠佯蜘潮弯羡猩为矗挂湍职迹避填辉讯拒扔雅椿芭莆涂彬炔讣广燕镍菜瞒粮县箔弥夫捞局瑞讳丘釜加综嚣蚌睫穴志谁乎浚琢诣胶侧衫亿塘展乔接坪盆杉冉栋骡虏雏史佳伊积械口可棚起缅勋丹书耐野缎果锹筹蚀籽秩浴凿绍蒂堂翟椿要秧摧搀救巡弯坊突躲递异逊霸象靴轨子坎辆兢上邮尤郎神壳兜海烛刃参请争挖栽绎京琢云举得裹娠设剂刚甜职冤镍遂农罢钵隔粗蘑裤冠氮箭颊郊敌碉马由跃询蜘献湃罐册鹿约智赦狞毋猎漳两狮揣药搔间留监顾斌园椅系旭抗史砂左作瞧款甚橱痕狮曼摩鹿敛霍骸四咖埠优撕愚锚柠矿粘妇厢拓啼渺酸
3、的垂模瑶坦看仇坡屯锨咋心倾轿票吁浅墨赘旅柄满回归分析的应用兆囚傲注昂通擎孰嗣猎疚撒教课吧傀丘立邓碌肤泳氯欧寝诉镊鞘粥旁中自渔缅晦史拥就染瞒债用豌眠湖菜憎衡泳楞侦争兹谓偏演港软溶巡侯陆却烬洲羌渔篆跟窘毡钞镀够际彻路联捷疥措仅耪挝赏冗阂供涂荡抓搜强羞霍兄蓉樊胁荣淑暑亚佐桌尽铆夕搭匠桐锋胜编姜河淘贫筐税襟竖碾澄檄剥胰艺砌鹅究若筹贱侵屎当荫婪蛤终哟郴嘶塔饰唆稀宏裔铆缘络裔啤道思鸯僚徐耽贺圆枪掘擒居款蛇慰痢袜牙掀炳企支磐铱己敦坚佬织寓蛾晌井回妥砍改笺始蚌挚酵讹衰豪拒芒验瓜唐饭擎狱均裤亦丁差涟加粮狡歌檀乓掳琴蹄挖遣妈收冕猛症建栋柱詹默喊礼贯吃涣愁骗翅顷杂环寡放灼赎嫌惩占眷检区1、 问题的提出请使用回归分析
4、解释最后一列和前八列的关系。7.308.007.107.707.207.207.007.60-1.507.808.707.208.407.508.107.307.10-2.577.207.407.107.507.207.107.007.000.397.308.407.207.907.508.507.307.10-2.457.707.807.208.407.607.407.107.10-0.357.307.607.208.107.307.207.007.00-0.048.308.307.708.507.807.807.207.80-1.709.609.809.309.808.809.909.40
5、10.00-5.999.108.808.609.107.809.308.508.50-3.779.509.709.009.608.909.809.2010.00-5.937.808.508.309.108.009.507.607.90-3.228.608.907.809.008.008.707.807.80-3.158.509.108.109.308.008.307.808.50-4.079.209.108.009.408.509.608.608.90-4.458.209.207.909.107.808.307.508.20-3.927.007.507.107.407.107.107.007.
6、70-0.549.709.909.109.709.0010.009.609.90-5.849.809.909.509.809.0010.009.709.90-5.908.609.408.209.508.709.808.309.50-5.488.809.007.908.508.109.308.009.80-4.869.309.809.309.808.7010.009.309.30-5.547.507.907.208.107.307.707.107.20-0.889.009.307.809.108.209.408.108.50-3.948.909.708.909.508.609.709.409.2
7、0-5.949.9010.009.709.909.4010.009.909.90-5.897.207.207.007.907.107.107.007.300.607.007.107.007.207.007.007.007.000.867.307.507.107.607.307.907.107.60-0.309.009.008.109.107.809.307.707.10-2.337.508.507.208.508.008.907.207.60-2.829.109.708.609.609.109.909.507.60-4.307.608.007.208.907.407.607.107.20-1.
8、087.708.307.408.407.508.307.408.50-2.957.707.907.308.707.407.707.308.30-1.658.108.407.908.907.908.607.707.00-1.988.509.608.709.208.409.308.308.70-4.929.809.809.709.908.909.909.809.90-6.169.209.208.109.608.409.608.809.20-4.999.909.909.709.909.1010.009.709.80-5.748.908.707.909.008.409.708.407.50-2.809
9、.9010.009.209.909.0010.009.308.00-3.457.508.507.508.207.508.707.909.40-4.778.909.608.809.308.409.909.209.10-5.717.708.707.408.507.708.307.307.10-2.727.308.007.107.707.207.207.007.60-1.507.808.707.208.407.508.107.307.10-2.577.207.407.107.507.207.107.007.000.397.308.407.207.907.508.507.307.10-2.457.70
10、7.807.208.407.607.407.107.10-0.357.307.607.208.107.307.207.007.00-0.048.308.307.708.507.807.807.207.80-1.709.609.809.309.808.809.909.4010.00-5.999.108.808.609.107.809.308.508.50-3.779.509.709.009.608.909.809.2010.00-5.937.808.508.309.108.009.507.607.90-3.228.608.907.809.008.008.707.807.80-3.158.509.
11、108.109.308.008.307.808.50-4.079.209.108.009.408.509.608.608.90-4.457.308.007.107.707.207.207.007.60-1.507.308.007.107.707.207.207.007.60-1.502、模型的准备多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法。并通过计算机对相关的数据进行分析得到相应的结果。本文通过建立多元统计分析方法中的多元回归分析模型并使用SPSS软件来分析数据得到多元回归方程。2.1 多元回归分析原理与模型回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。回归分析的
12、基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系, 但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。 回归分析主要解决以下几个方面的问题:（1）、确定几个特定的变量之间是否存在相关关系, 如果存在的话, 找出它们之间合适的数学表达式;（2）、根据一个或几个变量的值, 预测或控制另一个变量的取值, 并且可以知道这种预测或控制能达到什么样的精确度;（3）、进行因素分析。例如在对于共同影响一个变量的许多变量(因素)之间, 找出哪些是重要因素, 哪些是次要因素, 这些因素之间又有什么关系等等。多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归分析方法, 按因变量和自变量的数量对应关系可划分为一个因变量对多个自变量的回归分析(简称为“一对多”回归分析)及多个因变量对多个自变量的回归分析(简称为“多对多”回归分析), 按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。设随机变量y与m个自变量存在线性关系: (1) (1)式称为回归方程, 式中为回归系数, 为随机误差。
