一、引言 多元回归分析在社会科学中已经得到广泛应用,成为标准的统计工具。作为多元分析,它能够对社会现象提供较深入的解释力同时,它的计算机软件现在 已广为流传,它的统计结果又可以比较直观地得到解释。多元回归的确具有许多良好的统计性质,甚至在应用中的一些必要的假设条件不能完全满足时,它也仍 然可以得到不失为合理的结果

农业院校《试验设计与分析》课程参考资料（多变量分析方法）线性回归分析的逆预测

《EXCEL统计分析》14.1 线性相关与回归分析

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学 领域中,此类问题很普遍,如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的 含量有关系,人的体表面积与身高、体重有关系;等等。回归分析就是用于说 明这种依存变化的数学关系

露天矿运输过程中,车速、路面粉尘负荷、粉尘含水率与扬尘浓度有密切的关系.通过对它们设计正交试验和多元回归统计分析,得到运输扬尘质量浓度的计量模型,该模型具有99%的显著性和拟合性.经回归系数显著性检验,自变量对因变量的影响均极为显著,其显著性大小依次为:车速、粉尘含水率和路面粉尘负荷.最后采用实测值与模型计算值的计算机拟合,对模型进行验证.结果表明,该模型具有较高的可信度

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学领 域中，此类问题很普遍，如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的含量 有关系，人的体表面积与身高、体重有关系；等等。回归分析就是用于说明这种依存变化的数学关系

安徽理工大学：《试验设计与分析》课程教学课件（讲义）07 试验结果的分析-回归分析

回归分析是研究随机现象中变量之间关系的一种数理统计方法。它 的主要内容是:从一组数据出发,确定这些变量间的关系式,对这些关 系式的可信程度进行统计检验,从影响一个量的许多变量中,判断哪些 变量的影响是显著的,哪些是不显著的,寻找具有较好统计性质的回归 设计,利用所求得的关系式进行预报和控制

一 SPSS引论 二 相关分析 三 回归分析 四 聚类分析 五 主成分分析与因子分析

第一节 相关分析的意义和任务 第二节 简单线性相关分析 第三节 回归分析 第四节 估计标准误差