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回归模型与统计软件表1各机组出力方案(单位:兆瓦,记作MW)16表8.2各线路的潮流值(各方案与表1相对应,单位:MW)16对函数拟合,我们可以采用线性,也可以采用非线性的函数.非线性有多项式,三角函数,指数函数等,面对如本问题所示的具体数据,我们当然准备好把这些函数都拿去尝试的打算.不过那是万不得已,没招的情况下才采用的最后招数.我们做实际问题,首先想到的还是采用最简单的方法下手,如果简单的方法都可以完成得很好,当然没必要采用复杂的方法.况且对该赛题,后面还有四个更难的问题在等着我们.我们不能把第一个问题都做那么复杂吧?因此,先采用最简单的方法去尝试,是我们最可能想到的事.最简单的方法是什么?自然是采用线性的函数去表达.也就是采用线性回归分析来做!图1平面上散布点的直线拟合示意图图2SAS数据输入图图3SAS线性回归对话框表3SAS回归分析结果表 TheREGProcedure Model:MODEL1 DependentVariable:Y1 AnalysisofVariance SourceDFSumofSquaresMeanSquareFValuePr>F Model860.735317.591915861.52<.0001 Error230.029790.00130 CorrectedTotal3160.76510 RootMSE0.03599R-Square0.9995 DependentMean165.17031AdjR-Sq0.9993 CoeffVar0.02179 ParameterEstimates VariableDFParameterEstimateStandardErrortValuePr>|t| Intercept1110.296510.44512247.79<.0001 X110.082840.0008465397.86<.0001 X210.048280.0019125.21<.0001 X310.052970.0006425682.44<.0001 X410.119930.0014980.24<.0001 X51-0.025440.00093315-27.26<.0001 X610.122010.0012696.45<.0001 X710.121580.0014682.99<.0001 X81-0.001230.00103-1.190.2450图4SPSS数据输入图表4SPSS的回归分析结果表表5水泥放热数据表利用SAS8.0求解过程如下:图7SAS线性回归对话框4.SAS进行回归分析结果见下面表6表7SAS回归分析计算结果表 SourceDFSumofSquaresMeanSquareFValuePr>F Model4121035302595176.47<.0001 Error952.609165.84546 UncorrectedTotal13121088 RootMSE2.41774R-Square0.9996 DependentMean95.42308AdjR-Sq0.9994 CoeffVar2.53370 VariableDFParameterEstimateParameterErrortValuePr>|t| X112.193050.1852711.84<.0001 X211.153330.0479424.06<.0001 X310.758510.159514.760.0010 X410.486320.0414111.74<.0001