1、学 号： 2014106146课 程 论 文题 目 统计学实验学 院 数学与统计学院专 业 金融数学班 级 14 金融数学学生姓名 罗星蔓指导教师 胡桂华职 称 教授2016 年 6 月 21 日相关与回归分析实验报告一、实验目的：用 EXCEL 进行相关分析和回归分析.二、实验内容：1. 用 EXCEL 进行相关分析.2. 用 EXCEL 进行回归分析.三、实验步骤采用下面的例子进行相关分析和回归分析.学生 数学分数（x） 统计学分数(y)123456789108090609078879045878085927090839094509382相关分析：数学分数（x） 统计学分数(y)数学分数（
2、x） 1统计学分数(y) 0.986011 1回归分析：SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.986011R Square 0.972217Adjusted R Square 0.968744标准误差 2.403141观测值 x方差分析df SS MS F Significance F回归分析 11616.6991616.699279.9438 1.65E-07残差 8 46.20069 5.775086总计 9 1662.9 Coefficients标准误差 t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercep
3、t 12.32018 4.286279 2.87433 0.020691 2.436005 22.20436 2.436005 22.20436数学分数（x） 0.8968210.05360116.731521.65E-070.7732181.0204240.7732181.020424RESIDUAL OUTPUT观测值预测 统计学分数(y) 残差 标准残差1 84.06587 0.934133 0.4122932 93.03408 -1.03408 -0.45643 66.12945 3.870554 1.7083244 93.03408 -3.03408 -1.339135 82.272
4、23 0.727775 0.3212146 90.34361 -0.34361 -0.151667 93.03408 0.965922 0.4263238 52.67713 -2.67713 -1.181599 90.34361 2.656385 1.17243310 84.06587 -2.06587 -0.9118PROBABILITY OUTPUT百分比排位统计学分数(y)5 5015 7025 8235 8345 8555 9065 9075 9285 9395 94学 生 成 绩0204060801000 2 4 6 8 10 12学 生 编 号分数 数 学 分 数 （ x）统 计
5、学 分 数 (y)数 学 分 数 （ x） Residual Plot-4-202460 20 40 60 80 100数 学 分 数 （ x）残差数 学 分 数 （ x） Line Fit Plot0501000 50 100数 学 分 数 （ x）统计学分数(y) 统 计 学 分 数 (y)预 测 统 计 学 分 数(y)Normal Probability Plot0501000 20 40 60 80 100Sample Percentile统计学分数(y)结果分析相关系数 Multiple R=0.986011 0.8 可以进行回归分析。标准误差=2.403141，代表平均来看 的实际值相差 2.403141。y与Intercept 代表截距为 12.32018 即常数项 X Variable 1 代表斜率为 0.896821，即数学分数每增加 1 分，统计学分数平均增加 0.896821 分。x 平均值为 78.7，y 平均值为 92.9 可以得出回归方程 y=0.896821x+12.32018
