Analysis of Variance表1、全模型回归分析方差分析表 Sum of mean Source Squares Square F Value 10260 5.500.0173 Error 14926186579248 Corrected Total 13 66228 Parameter estimates表2、全模型回归分析参数估计及其显著性测验表 Parameter Standard Estimate Error t Value Pr >t Intercept1-19780388511044270.39 7088 3.72001 12.02765 0.31 0.7650 -3.79633 4.90913 04616 112129058038892867 3.12 0.0143 5.49728 1980.0836 Analysis of Variance表3、逐步回归分析方差分析表 ource quare s quare F Value Pr >F 4903524517 15.690.0006 Error 17193 156298478 Corrected Total 13 66228 Parameter Estimates表4、逐步回归分析参数估计及其显著性测验表 Parameter Standard Variable Estimate Error Type II Ss F Value Pr >F Intercept-448.72090389080362078.876731.30.2732 99201624239.64494 2678317.1400016 11.13492 4.933407962.27276 5.090.0453 11、简述通径分析的分析思路、分析目的和方法步骤。 12、对变量x1、x2、x3、x4和y进行通径分析,利用其相关阵为: 1.00.99440.93120.22870.7910 x20.99441.00.96420.32750.7325 0.93120.96421.00.55570.5615 40.22870.32750.55571.0-0.2648 0.79100.73250.5615-0.2648Analysis of Variance表1、全模型回归分析方差分析表 Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Pr > F Model 5 51301 10260 5.50 0.0173 Error 8 14926 1865.79248 Corrected Total 13 66228 Parameter Estimates表2、全模型回归分析参数估计及其显著性测验表 Parameter Standard Variable DF Estimate Error t Value Pr > |t| Intercept 1 -197.80388 511.04427 -0.39 0.7088 x1 1 -9.70645 15.38756 -0.63 0.5458 x2 1 3.72001 12.02765 0.31 0.7650 x3 1 -3.79633 4.90913 -0.77 0.4616 x4 1 1212.90580 388.92867 3.12 0.0143 x5 1 10.86189 5.49728 1.98 0.0836 Stepwise Selection: Step 2 Analysis of Variance表3、逐步回归分析方差分析表 Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Pr > F Model 2 49035 24517 15.69 0.0006 Error 11 17193 1562.98478 Corrected Total 13 66228 Parameter Estimates表4、逐步回归分析参数估计及其显著性测验表 Parameter Standard Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr > F Intercept -448.72090 389.08036 2078.87673 1.33 0.2732 x4 992.01624 239.64494 26783 17.14 0.0016 x5 11.13492 4.93340 7962.27276 5.09 0.0453 11、简述通径分析的分析思路、分析目的和方法步骤。 12、对变量x1、 x2、 x3、 x4和 y进行通径分析，利用其相关阵为： x1 x2 x3 x4 y x1 1.0 0.9944 0.9312 0.2287 0.7910 x2 0.9944 1.0 0.9642 0.3275 0.7325 x3 0.9312 0.9642 1.0 0.5557 0.5615 x4 0.2287 0.3275 0.5557 1.0 -0.2648 y 0.7910 0.7325 0.5615 -0.2648 1.0