残差分析: 残 差 分 析 表 № 观 测 值 回 归 值 观测值-回归值 (回归值-观测值)观测值×100(%) 1 1.000 0.3945 0.6055 -60.55 2 0.000 0.6236 -0.6236 - 3 0.000 2.290 -2.290 - 4 3.000 1.302 1.698 -56.60 5 2.000 2.252 -0.2520 12.60 6 0.000 -8.343e-2 8.343e-2 - 7 4.000 3.872 0.1280 -3.200 8 5.000 4.162 0.8380 -16.76 9 0.000 -0.1488 0.1488 - 10 0.000 0.3906 -0.3906 - 11 0.000 0.1278 -0.1278 - 12 0.000 -0.1829 0.1829 - -- 计算第3组回归方程 -- 尚未选入的因变量是y3 第33步, 引入方程项: y3 已引入因变量y的序号: 3 已引入自变量x的序号: 第34步, 自变量x引入或剔除判别: 各项的判别值(升序排列): vx(4)= 2.044e-2 vx(6)= 3.077e-2 vx(7)= 6.082e-2 vx(2)= 6.558e-2 vx(3)= 8.076e-2 vx(5)= 9.328e-2 vx(1)= 0.1769 未引入项中, 第1项[x(1)]vx值(≥0)的绝对值最大, 引入检验值fax(1)=2.149, 引入临界值fx=2.000, fax(1)fx, 可以引入第1项. 第35步, 引入方程项: x(1) 已引入因变量y的序号: 3 已引入自变量x的序号: 1第36步, 自变量x引入或剔除判别: 各项的判别值(升序排列): vx(1)=-0.2149 vx(7)= 9.151e-4 vx(2)= 3.530e-3 vx(5)= 6.790e-3 vx(6)= 3.149e-2 vx(3)= 0.2267 vx(4)= 0.2269 已引入项中, 第1项[x(1)]vx值(0)的绝对值最小, 剔除检验值fex(1)=2.149, 剔除临界值fx=2.000, fex(1)fx, 不能剔除第1项, 检查是否可以引入其他自变量. 未引入项中, 第4项[x(4)]vx值(≥0)的绝对值最大, 引入检验值fax(4)=2.641, 引入临界值fx=2.000, fax(4)fx, 可以引入第4项. 第37步, 引入方程项: x(4) 已引入因变量y的序号: 3 已引入自变量x的序号: 1,4 第38步, 自变量x引入或剔除判别: 各项的判别值(升序排列): vx(1)=-0.5393 vx(4)=-0.2935 vx(5)= 2.782e-3 vx(7)= 6.635e-3 vx(6)= 1.355e-2 vx(2)= 0.2129 vx(3)= 0.2336 已引入项中, 第4项[x(4)]vx值(0)的绝对值最小, 剔除检验值fex(4)=2.641, 剔除临界值fx=2.000, fex(4)fx, 不能剔除第4项, 检查是否可以引入其他自变量. 未引入项中, 第3项[x(3)]vx值(≥0)的绝对值最大, 引入检验值fax(3)=2.439, 引入临界值fx=2.000, fax(3)fx, 可以引入第3项. 第39步, 引入方程项: x(3) 已引入因变量y的序号: 3 已引入自变量x的序号: 1,3,4 第40步, 自变量x引入或剔除判别: 各项的判别值(升序排列): vx(1)=-0.8738 vx(4)=-0.3051 vx(3)=-0.3049 vx(7)= 1.016e-2 vx(6)= 3.539e-2 vx(5)= 8.790e-2 vx(2)= 0.2678 已引入项中, 第3项[x(3)]vx值(0)的绝对值最小, 剔除检验值fex(3)=2.439, 剔除临界值fx=2.000, fex(3)fx, 不能剔除第3项, 检查是否可以引入其他自变量. 未引入项中, 第2项[x(2)]vx值(≥0)的绝对值最大, 引入检验值fax(2)=2.560, 引入临界值fx=2.000, fax(2)fx, 可以引入第2项. 第41步, 引入方程项: x(2) 已引入因变量y的序号: 3 已引入自变量x的序号: 1,2,3,4 第42步, 自变量x引入或剔除判别: 各项的判别值(升序排列): vx(4)=-0.7808 vx(3)=-0.4028 vx(2)=-0.3657 vx(1)=-0.3559 vx(7)= 1.163e-2 vx(6)= 1.640e-2 vx(5)= 9.282e-2 已引入项中, 第1项[x(1)]vx值(0)的绝对值最小, 剔除检验值fex(1)=2.491, 剔除临界值fx=2.000, fex(1)fx, 不能剔除第1项, 检查是否可以引入其他自变量. 未引入项中, 第5项[x(5)]vx值(≥0)的绝对值最大, 引入检验值fax(5)=0.6139, 引入临界值fx=2.000, fax(5)≤fx, 不能引入第5项, 检查是否可以引入其他因变量. 第43步, 因变量y引入或剔除判别: 各项的判别值(升序排列): vy(3)=-1.800 已引入项中, 第3项[y3]vy值(0)的绝对值最小, 剔除检验值fey(3)=3.151, 剔除临界值fy=2.500, fey(3)fy, 不能剔除第3项, 变量筛选结束. 变量筛选结果: 因变量: 总 数=1, 引 入 数=1 自变量: 检验项数=7, 预期引入项数=4, 实际引入项数=4, 实际引入项数=预期引入项数 第3组回归方程结果: 回归方程: y3 = b(0) + b(1)*x(1) + b(2)*x(2) + b(3)*x(3) + b(4)*x(4) 回归系数 b(i): b(0)=-38.98 b(1)= 0.9282 b(2)=-0.2961 b(3)=-2.865 b(4)= 26.02 标准回归系数 b(i): b(1)= 0.5097 b(2)=-0.7273 b(3)=-0.4006 b(4)= 0.8986 复相关系数 γ=0.8018 决定系数 γ^2=0.6429 调整的决定系数 γ^2a=0.5090 变量分析: 变 量 分 析 表 变异来源 平 方 和 自 由 度 均 方 均 方 比 回 归 u=3877 k=4 uk=969.2 f=3.151 剩 余 q=2153 n-1-k=7 q(n-1-k)=307.6 总 和 l=6030 n-1=11 样本容量n=12, 显著性水平α=0.05, 检验值ft=3.151, 临界值f(0.05,4,7)=4.120 剩余标准差 s=17.54 回归系数检验值: t检验值(df=7): t(1)= 1.578 t(2)=-1.600 t(3)=-1.679 t(4)= 2.338 f检验值(df1=1, df2=7): f(1)= 2.491 f(2)= 2.560 f(3)= 2.819 f(4)= 5.466 偏回归平方和 u(i): u(1)=766.3 u(2)=787.5 u(3)=867.3 u(4)=1681 偏相关系数 ρ(i): ρ1,234= 0.5123 ρ2,134=-0.5175 ρ3,124=-0.5358 ρ4,123= 0.6622 各方程项对回归的贡献(按偏回归平方和降序排列): u(4)=1681, u(4)u=43.37% u(3)=867.3, u(3)u=22.37% u(2)=787.5, u(2)u=20.31% u(1)=766.3, u(1)u=19.77% 注: 本节共分八部分, 此为第七部分. 更多内容请访问试验技术网之均匀设计3.00专栏.欢迎访问试验技术论坛.