1、作业： 在农作物害虫发生趋势的预报研究中 ,所涉及的 5 个自变量及因 变量的 10 组观测数据如下 ,试建立 y 对 x1-x5 的回归模型，指出那些变量对 y 有显著的线性贡献，贡献大小顺序。 x1 x2 x3 x4 x5 y 9.200 2.732 1.471 0.332 1.138 1.155 9.100 3.732 1.820 0.112 0.828 1.146 8.600 4.882 1.872 0.383 2.131 1.841 10.233 3.968 1.587 0.181 1.349 1.356 5.600 3.732 1.841 0.297 1.815 0.863 5.3
2、67 4.236 1.873 0.063 1.352 0.903 6.133 3.146 1.987 0.280 1.647 0.114 8.200 4.646 1.615 0.379 4.565 0.898 8.800 4.378 1.543 0.744 2.073 1.930 7.600 3.864 1.599 0.342 2.423 1.104 （！）回归性方程显著性检验 ： 由 Analysis of variance 表可知，其 r FP 的值 0.0170 小于 0.05，则 1y x与 、2x 3x 4x 、 5x 之间 具有显著性相关性；由 R-square 的值 为 0.93
3、56 可知该方程的拟合度高， （ 2）参数显著性检验： a.由 Parameter Estimates 表可知，对自变量 x1。 t 检验值为 t=1.06,Pr t 的值等于0.3479，大于 0.05，故 x1 的系数为 0，即 x1 未通过检验，去掉 x1，再次运行程序。 b.结果表明所有变量的系数均通过检验，得到线性模型。 （ 3）拟合区间。 2 3 50 . 7 5 4 6 3 1 . 9 9 9 6 4 0 . 3 3 3 1 3 2 . 2 4 7 8 1y x x x 故对 y 有显 著的线性贡献大小顺序为 325x x x。 附件： data ex; input x1-x5
4、y; cards; 9.200 2.732 1.471 0.332 1.138 1.155 9.100 3.732 1.820 0.112 0.828 1.146 8.600 4.882 1.872 0.383 2.131 1.841 10.233 3.968 1.587 0.181 1.349 1.356 5.600 3.732 1.841 0.297 1.815 0.863 5.367 4.236 1.873 0.063 1.352 0.903 6.133 3.146 1.987 0.280 1.647 0.114 8.200 4.646 1.615 0.379 4.565 0.898 8
5、.800 4.378 1.543 0.744 2.073 1.930 7.600 3.864 1.599 0.342 2.423 1.104 ; proc reg; model y=x1 x2 x3 x4 x5/cli; run; data ex; input x2-x5 y; cards; 2.732 1.471 0.332 1.138 1.155 3.732 1.820 0.112 0.828 1.146 4.882 1.872 0.383 2.131 1.841 3.968 1.587 0.181 1.349 1.356 3.732 1.841 0.297 1.815 0.863 4.236 1.873 0.063 1.352 0.903 3.146 1.987 0.280 1.647 0.114 4.646 1.615 0.379 4.565 0.898 4.378 1.543 0.744 2.073 1.930 3.864 1.599 0.342 2.423 1.104 ; proc reg; model y= x2 x3 x4 x5/cli; run;
