(图1-12 rankit(P-P)图) 它的直方图如图1-13所示: (图1-13 rankit(直方)图) 可以看出各散点随机分布在e=0为中心的横带中,证明了该模型是适合的.同时我们也发现了两个异常点,就是广东省和四川省,这种离群点是值得
(图1-4 描述性数据汇总) 得到如表1-2所示的描述性数据汇总. (表1-2 描述性数据汇总) 标准化后得到的数据值,以下的回归分析将使用标准化数据.如图1-5所示: SPSS提供了详尽的数据描述工具,单击菜单栏的\"\"-->\"\"-->\"\"
(图1-9 设置绘制) 左上框中各项的意义分别为: \"DEPENDNT\"因变量 \"ZPRED\"标准化预测值 \"ZRESID\"标准化残差 \"DRESID\"删除残差 (图1-8 设置回归分析统计量) 在设置绘制选项的时候,我们选择绘
(图1-6能源消费总量) 1.2 回归分析 我们本次实验主要考察地区能源消费总额(因变量)与煤炭消费量、焦炭消费量、原油消费量、原煤产量、焦炭产量、原油产量之间的关系.以下的回归分析所涉及只包括以上几个变量,并使用标准化之后的数据. (图1-5
(图1-11残差图) 可以看出各散点随机分布在e=0为中心的横带中,证明了该模型是适合的.同时我们也发现了两个异常点,就是广东省和四川省,这种离群点是值得进一步研究的. 还有一种残差正态概率图(rankit图)可以直观地判断残差是否符合正态分布.如
(图1-5 数据标准化) 我们还可以通过描述性分析中的\" \"来得到各个变量的众数,均值等,还可以根据这些量绘制直方图.我们选取个别变量(能源消费总量)的直方图,可以看到我们因变量基本符合正态分布.如图1-6所示: (图1-4 描述性数据汇总)
变化.(] \"Descriptives\"输出变量矩阵、标准差和相关系数单侧显著性水平矩阵. \"Part and partial correlation\"相关系数和偏相关系数. \"Collinearity diagnostics\"显示单个变量和共线性
多元回归分析法可综合多个预报因子的作用,作出预报,在统计预报中是一种应用较为普遍的方法.() 在实际运用中,采取将预报因子和预报量按一定标准分为多级,用分级尺度代换较大的数字,更能揭示预报因子与预报量的关系,预报效果比采用数量值统计方法有明显的提高,在
网友：潘誉:当初中巫毒的东伯雪鹰也是誓死一搏进入红石山寻一线生机。
网友：田卯徇: 北海叛乱，就被苏河等人用这种野蛮、霸道的方式直接平定了。
网友：周寒:飞刀从极高速猛然停止！不过飞刀刀尖依旧强行刺入了眉心皮肤约莫一寸，仅仅刺入一寸，就被强行给抵挡住了。
网友：杨颇莳:抓着一样的黑色长枪。
网友：尹其: 兕首穷奇亮出锋利的爪子，对着宦璃的肚子就直挥过去，看样子是不甘吃了这暗亏，想要为自己找回场子。
网友：雷赴:还看不出什么。
网友：郝还而: 莲川木汐落在了漩涡鸣人的身边，蹲下身伸手开始治疗漩涡鸣人身上的伤势，大约半分多钟之后，莲川木汐坐在了地面上，对同样坐起来的漩涡鸣人说道：“鸣人，已经三天了，你的忍术应该是成功了吧？”
网友：武眠以: 第五步永恒境中阶！
