回归
的过程结束，所得方程即为‚最优‛回归方程。 • 向前引入法有一个明显的缺点，就是由于各自变量可能存在着相互关系，因此后续变量的选入可能会使前面已选入的自变量变得不重要。 这样最后得到的‚最优‛回归方程可包含一些对 Y影响不大的自变量。 回归变量的选择与逐步回归 • 向后剔除法与向前引入法正好相反，首先将全部 m个自变量引入回归方程，然后逐个剔除对因变量 Y作用不显著的自变量。 具体地说，从回归式
例 1 根据例 1 的数据，贷款余额 x1=100 、累计应收贷款 x2= 贷款项目个数 x3=15 和固定资产投额 x4=60 ，试给出 不良贷款的 . 解：由 STATISTICA 输出的不良贷款的置信区间和预测区 间如表 126和表 127所示 . 表 6 不良贷款的置信区间 表 7 不良贷款的预测区间 近似区间预测 )2ˆ,2ˆ( 00 yy sysy 当 n 较大时，且 时，则
2)( YYt YYt 37 (海量营销管理培训资料下载 ) 38 (海量营销管理培训资料下载 ) 对于第 t个观测值 ， 有： = 对于全部 N项观测值平方求和 ， 有： （ 7） 由于 )ˆ()ˆ( tttt YYYYYY tt eYY )ˆ( ttttt eYYeYYYY )ˆ(2)ˆ()( 222tt XY ˆˆˆ XY
不存在线性关系。 四、 回归方程没有通过检验的原因 定性分析选择的各变量间，本来不存在因果关系。 定性分析设想不准确。 选择的变量间存在因果关系，但还存在其它起着更重要作用的变量尚未列入模型之中。 选择变量之间的关系是非线性关系。 五、 利用检验通过的回归方程进行预测 y=+ 7 点估计值：若给定 x 值，则 y 的预测值为 +*58= 区间估计： 标准误差： S=sqrt((∑
)2(2 ntt xxxx SntbSntbbbˆ)2(ˆ,ˆ)2(ˆ),(2221 五、线性回归的方差分析 (F检验法 ) eniiiniiniiiiniiyyQSyyyyyyyyyyS回12121212ˆˆ)ˆ()ˆ(22 线性回归的方差分析 回归平方和 残差平方和 Syy自由度为 n1
议 ......................................................... 错误 !未定义书签。 结 论 .................................................................................................. 18 参考文献 .................
测试是软件测试中一个很重要的环节。 其目的是保证程序在修改后不会引入新的错误 [2]。 而随着软件规模的日益庞大，回归测试的成本也相应增大，甚至达到整个测试成本的一半以上 [3]。 所以回归测试成为整个软件测试的关键，是软件质量的重要保证。 回归测试可以重用以前的测试过程，是一种比较有效地测试方法。 但是，回归测试需要前期投入，如何减少回归测试的代价，是整个软件回归测试研究的难点和重点。
发酵床发酵菌种 （ 1）土壤微生物的采集 拟在 安徽益农源养猪育种有限公司猪场附近，不同的季节、不同地点的 自然环境中 采集不同土壤微生物，进行筛选、培养和组合，将有效组合菌种（群）进行适当保存。 发酵菌的制作方法一： 1 采集地方：在项目牵头单位种猪场附近的树林等土壤 ②采集办法：把制作的土壤微生物营养剂 (1kg～ 1． 5kg)，装入用干净木板做的小木箱 (25cm 20cm
上是不是太冷太困；而我出于职业习惯，问她导演如何把这么多人管理得那么井井有条。 她的回答很简单：把人分了，就好管了。 管理的道理其实就这样简单：管理就是分而治之。 我们 通常都不害怕管 10个人。 因为10 个人我们能够看得见，管得住。 但是管理 100 人、 1000 人、 10000人、 1000000人。 我们越来越恐惧和不知所措。 但管理 100个人和 1万个人的差别并不大
• 由 (ns)= (12)=，得 • 故 μ1 – μ2 ， μ1 – μ3 ， μ2 –μ3的置信水平为 信区间分别为 .,ˆ,ˆ,0 0 0 0 1 ..2xxxxxxxxxxsnSE52101671 )11()( 4 kjE nnSsnt• 例 6 设在第二个例子中，四类电路的响应时间的总体均为正态分布