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xmc!.金虫 (正式写手)
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[求助]
请教这种问题如何回归分析，捉急啊！！
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请教两个问题： 一、用仪器检测了50多个样品，每个样品有12个指标（x1-x12），想建立样品得分（Y）与指标间的回归模型。我做了回归分析，但结果不理想，逐步回归的话只有两个因素进入回归模型。 二、样品和指标与上面的一样，只是检测的时候按时间检测，每隔零点零几秒检测一次，这样每个指标就有近3000个结果。同样想建立12个指标与得分间的回归模型。这个不知道用什么方法建立。 请高手、大侠帮忙分析下。非常感谢。 附件Excel工作表1为第一个问题的数据，工作表2为第二个问题的数据。 |
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本内容由用户自主发布，如果其内容涉及到知识产权问题，其责任在于用户本人，如对版权有异议，请联系邮箱：xiaomuchong@tal.com - 附件 1 : 回归分析.xlsx
2014-05-14 09:18:19, 1.27 M
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feixiaolin
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Question 1： 回归方程为 C13 = 139 + 0.354 C1 - 0.725 C2 + 0.111 C3 - 0.084 C4 - 24.877 C5 + 47.824 C6 - 4.694 C7 + 2.954 C8 - 3.278 C9 + 11.434 C10 - 1.748 C11 + 0.325 C12 回归系数 C13 C13 标准化 常量 138.921 0.000000 C1 0.354 0.079693 C2 -0.725 -0.415631 C3 0.111 0.033580 C4 -0.084 -0.049393 C5 -24.877 -0.244694 C6 47.824 0.730811 C7 -4.694 -0.290712 C8 2.954 0.162867 C9 -3.278 -0.296656 C10 11.434 0.051859 C11 -1.748 -0.079452 C12 0.325 0.012112 C13 的拟合值与残差 行 C13 拟合值 残差 标准化残差 1 78.9 79.5981 -0.69811 -0.31613 2 82.6 81.4907 1.10935 0.50214 3 79.4 80.9238 -1.52379 -0.66568 4 80.1 80.3052 -0.20518 -0.09441 5 81.7 80.2193 1.48067 0.66733 6 81.0 78.7985 2.20152 1.01124 7 80.2 80.5424 -0.34245 -0.14948 8 80.1 80.0581 0.04188 0.02043 9 77.1 78.6327 -1.53270 -0.69129 10 84.3 81.6943 2.60570 1.15378 11 82.3 79.9763 2.32369 1.02798 12 76.8 80.5273 -3.72725 -1.69772 13 84.6 79.5051 5.09488 2.33592 14 77.7 75.5924 2.10756 1.20514 15 79.6 81.3675 -1.76747 -0.76900 16 72.4 77.3692 -4.96925 -2.37200 17 82.4 81.4567 0.94326 0.45213 18 80.2 80.3246 -0.12457 -0.05454 19 82.8 81.4409 1.35910 0.61307 20 80.1 83.1331 -3.03310 -1.34773 21 79.7 80.6338 -0.93378 -0.40476 22 81.0 80.5953 0.40473 0.18093 23 78.4 81.8596 -3.45956 -1.50403 24 83.4 81.8220 1.57800 0.70192 25 81.2 81.1735 0.02645 0.01236 26 80.9 81.8026 -0.90264 -0.39832 27 79.7 79.1500 0.55002 0.24552 28 81.4 80.2288 1.17120 0.53708 29 80.7 80.1976 0.50244 0.22808 30 77.8 82.4472 -4.64717 -2.05604 31 81.4 82.2020 -0.80204 -0.35591 32 82.1 80.9397 1.16032 0.50591 33 78.9 80.6933 -1.79330 -0.78161 34 79.1 80.9390 -1.83903 -0.91933 35 80.6 79.6528 0.94715 0.44346 36 82.8 82.9155 -0.11550 -0.05338 37 81.6 81.7656 -0.16565 -0.07681 38 83.3 79.8516 3.44844 1.51704 39 83.0 82.2714 0.72856 0.32088 40 79.2 79.8172 -0.61719 -0.27327 41 79.1 80.2780 -1.17800 -0.51204 42 81.3 78.1535 3.14650 1.61373 43 78.3 82.0231 -3.72307 -1.80166 44 79.9 80.4199 -0.51993 -0.23661 45 77.6 78.6903 -1.09027 -0.50518 46 79.4 79.0822 0.31781 0.14189 47 78.1 77.9338 0.16620 0.08006 48 78.8 81.3310 -2.53102 -1.08954 49 81.3 78.9933 2.30669 1.14497 50 79.6 79.5130 0.08697 0.03806 51 82.0 80.5826 1.41739 0.68319 52 80.3 81.2826 -0.98260 -0.47133 53 86.2 82.3804 3.81959 1.74732 54 81.1 79.1544 1.94561 0.86442 55 74.8 79.5242 -4.72421 -2.34094 56 81.3 81.8199 -0.51986 -0.33581 57 90.5 87.7236 2.77642 2.06522 58 88.0 85.2994 2.70061 2.80479 |
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