回归分析模型在实验数据中的应用朱晓燕刘庆摘要:本文对常规的环境实验数据和因变量概率统计数据分别用线性回归和Logistic回归数据处理方法，通过最小二乘法原理来处理线性回归方程两个变量之间的关系，并对方程进行显著性检验，Logistic回归分析以最大似然法估计参数，并对方程进行假设检验。关键词：数据处理；一元线性回归；Logistic回归；检验1引言回归分析可以说是统计学中内容最丰富、应用最广泛的分支。包括最简单的t检验、方差分析也都可以归到线性回归的类别。而卡方检验也完全可以用logistic回归代替。在科学实验中，通过大量的数据观测，往往可以发现，很多变量之间往往存在着统计学规律，因此我们可以利用数学中的回归分析对实验数据进行处理，通过所确立的回归方程，可以得出比较符合事物内部规律的数学表达式，并对实验结果进行预测和优化，能够比较科学客观地解决各变量之间的内在关系1 。而Logistic回归可实现不同条件下的交互作用分析，并能很好地分析主效应2 。2一元线性回归模型的建立及检验2.1一元线性回归模型的建立在MoO3光催化降解甲基橙染料
