一． 一元线性回归模型的评价 对一元线性回归模型需做数据的拟合优度、线性相关关系的检验。 Y＝β0 十 β1x＋ε，ε～N（0，σ2）其中，β0、β1、σ2 是未知参数

所谓的多元方差分析，就是说存在着不止一个应变量，而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度，则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子，即都应作为应变量

8.1再一次正态性假定 一、 CNLRM假定干扰项是正态分布的,即 u1~N(0,o2) 二、在正态分布条件下

多元分析讨论多变量(多指标)问题,由于变量较多,增加了问题的复杂性。但在许多实际问题中我们经常发现变量之间有一定的相关性,人们自然希望用较少的变量来代替原来较多的变量, 且使这些较少的变量尽可能地反映原来变量的信息。将这种思想引入统计学,就产生了主成分分析,典型相关分析等。下面只介绍主成分分析

实验 1 SAS 基本操作. 1 实验 2 SAS 编程基础. 13 实验 3 SAS 的描述统计功能 . 20 实验 4 统计图形. 28 实验 5 区间估计与假设检验. 39 实验 6 分布拟合检验. 48 实验 7 简单相关分析与一元线性回归分析 . 54 实验 8 多元线性回归分析与非线性回归分析 . 65 实验 9 单因素方差分析. 86 实验 10 双因素方差分析. 94 实验 11 主成分分析 . 101 实验 12 因子分析. 113 实验 13 聚类分析. 130 实验 14 判别分析. 144 实验 15 典型相关分析. 156 实验 16 综合实验. 160

一、了解多元线性回归模型 二、 掌握相关关系的测定方法特别是相关系数的计算方法 三、领会相关关系的含义、分类及与函数关系的区别，相关分析和回归分析之间的关系 四、掌握一元线性回归分析方法

一元线性回归 多元线性回归 数据与统计学 数据的描述性分析：图表展示 数据的描述性分析：概括性度量 数据的描述性分析：概括性度量（二） 数据的描述性分析：实训 随机变量的概率分布 参数估计 假设检验

一、多无线性回归模型 上节讨论了一元线性回归模型,在实际问题中,遇到更多的是讨论随机变量Y与非随机变量x,x2,…,x之间的关系,本节假设它们具有线性关系

基于地应力场产生的原因,建立了地应力场的数学模型.根据实测地应力资料,利用多元非线性回归分析的基本原理,得出了计算区域初始地应力场应力分量的回归公式.据此, 可以预测该区域范围内的地应力分布状况

11.1主要功能 11.2实例操作 11.1主要功能 多元分析处理的是多指标的问题。由于指标太多,使得分析的复杂性增加。观察指标 的增加本来是为了使研究过程趋于完整,但反过来说,为使研究结果清晰明了而一味增加 观察指标又让人陷入混乱不清。由于在实际工作中,指标间经常具备一定的相关性,故人 们希望用较少的指标代替原来较多的指标,但依然能反映原有的全部信息,于是就产生了 主成分分析、对应分析、典型相关分析和因子分析等方法