1、 西华大学实验报告第 页1、实验目的1.1 一元线性回归方程的求解。1.2 回归直线的显著性检验2、实验设备、仪器及材料2.1CPUPIII1000HZ,内存 64MB RAM，1G 硬盘空间计算机；2.2安装 Visual Basic 6.0；3、实验内容3.1 实验方案设计与选择由于数据少，课件爱那个数据保存在两个数组中，然后利用循环语句，对应数据在自定义用户坐标系上进行描点，连线，进行分析。针对实验要求的线性回归，也可利用循环结构，对数组中保存的数据进行累加操作，得到计算线性回归方程的系数，并依此画出拟合直线。3.2 实验原理及实验步骤实验原理：利用 VB面对对象，语法简单，结构易学，运
2、行速度快的特点，根据最小二乘法公式，对数据进行循环处理。然后利用 VB中的画线函数，绘制拟合直线。由于线性回归过程简单，变量类型均为局部变量。实验步骤：1、 在 VB程序中，将原始数据用二维 XY图绘制出来；X 1 3 8 10 13 15 17 20Y 7.5 10.1 14.8 17.5 20.2 22.4 25.1 27.62、 观察其是否近似为直线关系，如果是，则利用一元线性回归分析进行直线拟合，ya+bx；3、 利用最小二乘法，计算 a，b 参数；4、 在图中适当位置，标出拟合后的直线方程；5、 采用相关系数检验进行回归直线的显著性检验西华大学实验报告第 页3.3 实验记录（核心代码
3、及调试过程）描点的按钮代码如下：Private Sub Command1_Click()Dim x1 As Single, y1 As SingleDim x As Variant, y As Variantx = Array(1, 3, 8, 10, 13, 15, 17, 20)y = Array(7.5, 10.1, 14.8, 17.5, 20.2, 22.4, 25.1, 27.6)Picture1.Scale (-1, 30)-(35, -1)Picture1.Line (0, 29)-(0, -1)Picture1.Line (34, 0)-(-1, 0)For i = 1 To
4、 8x1 = x(i)y1 = y(i)Picture1.Circle (x1, y1), 0.2, vbRedNext iEnd Sub按下描点按钮后运行结果如图：一元线性回归按钮的代码如下：Private Sub Command2_Click()Dim x As Variant, y As Variantx = Array(1, 3, 8, 10, 13, 15, 17, 20)y = Array(7.5, 10.1, 14.8, 17.5, 20.2, 22.4, 25.1, 27.6)For i = 1 To 8m1 = m1 + x(i) * y(i)m2 = m2 + x(i):
5、m3 = m3 + y(i)西华大学实验报告第 页m4 = m4 + x(i) * x(i)m5 = m5 + y(i) * y(i)Next ib1 = (m1 - m2 * m3 / 8): b2 = m4 - m2 * m2 / 8: b3 = m5 - m3 * m3 / 8b = b1 / b2a = m3 / 8 - b * m2 / 8r = b * Sqr(b2 / b3)Text1.Text = “a=“ a; “+“; b; “/x“End Sub按下一元非线性回归按钮运行结果如图：4、实验总结4.1 实验结果分析及问题讨论异常数据的取舍方法有哪些？答：异常数据的取舍方法包括三个准则。1.莱以特准则，他是已测量次数充分大为前提。2.罗曼诺夫斯基准则。又称为 t分布检验准则。当测量次数较少时，判断粗大误差按 t分布的实际误差分布范围较为合理。3.格罗布斯准则。4.2 实验总结心得体会本次上机实验，由于数据较少。因此本次试验的结果误差也较大，主要原因是由于数据中的粗大误差并没有被排除，导致计算结果误差大。
