∑y=70 =7.7778 SS,=(n-1)S2=249.5556 SP=Σ-∑∑.-159044 因而有：6=SP -1.0996天（旬·度】 Ss. a=-b=48.5485(天) 回归方程有：少=48.5485-1.0996y 或简化为：=48.5-1.1x 上述方程中回归系数和回归截距的意义为： 当3月下旬至4月中旬的积温(x)海提高1旬度时，一代三化螟的盛发期平均 将提早1.1天：若积温为0，则一代三化螟的盛发期将在6月27一28日(x=0时， =48.5:因y是以5月10日为0，故48.5为6月27-28日)。 由于x变数的实测区间为31.7,44.2引，当x<31.7或>44.2时，y的变化是 教 否还符合=48.5-L1x的规律，观察数据中未曾得到任何信息。所以，在应用 =48.5-11x于预测时，需限定x的区间为31.7,442小：如要在x<31.7或>44.2 的区间外延，则必须有新的依据。 二、直线回归的显著性检验 回归关系的假设测验： 对于样本的回归方程，必须测定其来自无直线回归关系总体的概率大小。只 有当这种概率小于0.05或0.01时，我们才能冒较小的危险确认其所代表的总体 存在着直线回归关系。这就是回归关系的假设测验。 回归关系的假设测验有两种方法：t测验或下测验 1、回归系数显著性检哈一 一t检验 对直线回归系数b的假设检验为： H0:B=0:HAB≠0。 在H0成立的条件下，回归系数b服从t分布 1=b/S。y=n-2.(9-8) 其中 ，为回归系数标准误 SS [例9.2】试测验例9.1资料回归关系的显著性。 己算得F-1.0996,SS=144.6356,sw=3.266, 故有： 3.266 “4=0.2716 66 教 学 过 程 1 249 5556 70 7 7778 2 ( ) . . = − =  = = SSy Sy n y y =  −   = −159.0444 n x y SP xy y x y x a y bx SP b ss x ˆ 48.5 1.1 ˆ 48.5485 1.0996 48.5485( : 1.0996[ /( ] = − = − = − = = = − • 或简化为： 回归方程有： 天） 因而有 天 旬 度） 上述方程中回归系数和回归截距的意义为： 当 3 月下旬至 4 月中旬的积温(x)每提高 1 旬·度时，一代三化螟的盛发期平均 将提早 1.1 天；若积温为 0，则一代三化螟的盛发期将在 6 月 27—28 日(x=0 时， =48.5；因 y 是以 5 月 10 日为 0，故 48.5 为 6 月 27—28 日）。 由于 x 变数的实测区间为[31.7，44.2]，当 x＜31.7 或＞44.2 时，y 的变化是 否还符合=48.5-1.1x 的规律，观察数据中未曾得到任何信息。所以，在应用 =48.5-1.1x 于预测时，需限定 x 的区间为[31.7，44.2]；如要在 x＜31.7 或＞44.2 的区间外延，则必须有新的依据。 二、直线回归的显著性检验 回归关系的假设测验： 对于样本的回归方程，必须测定其来自无直线回归关系总体的概率大小。只 有当这种概率小于 0.05 或 0.01 时，我们才能冒较小的危险确认其所代表的总体 存在着直线回归关系。这就是回归关系的假设测验 。 回归关系的假设测验有两种方法：t 测验或 F 测验 1、回归系数显著性检验──t 检验 对直线回归系数 b 的假设检验为： HO ：β=0；HA β≠0。 在 HO 成立的条件下，回归系数 b 服从 t 分布。 t = b / S df = n − 2.(9−8) b 其中 x y x b SS S S / = ，为回归系数标准误。 [例 9.2] 试测验例 9.1 资料回归关系的显著性。 已算得 b=-1.0996，SSx=144.6356，sy/x=3.266， 故有： 0.2716 144.6356 3.266 = = b s