Minitab15简单应用教程 - 图文 

输入和研究数据

回归方程为

重量 = 0.0200 + 0.00829 D2H

自变量 系数 系数标准误 T P 常量 0.01999 0.01365 1.46 0.160 D2H 0.0082897 0.0002390 34.68 0.000

S = 0.0387993 R-Sq = 98.5% R-Sq(调整 = 98.4%

方差分析

来源 自由度 SS MS F P 回归 1 1.8108 1.8108 1202.88 0.000 残差误差 18 0.0271 0.0015 合计 19 1.8379

异常观测值

拟合值 标准化

观测值 D2H 重量 拟合值 标准误 残差 残差 12 126 1.11000 1.06491 0.02142 0.04509 1.39 X 17 107 0.79000 0.90858 0.01740 -0.11858 -3.42R

R 表示此观测值含有大的标准化残差 X 表示受 X 值影响很大的观测值。

如果您具有完善的模型且满足了所有统计假设,则可以测量该总体中任何白杨的直径和高度,且在并不实际测量的情况下预 测其重量。

从回归输出中,您发现系数表中 D2H 的 t 比率较高, p 值较低,有力地证明了 D2H 与重量之间的关系。方差分析表中较 大的 F 统计量和较低的 p 值以不同方式

用数量限定此关系。 R 2和调整的 R 2值(大于 98%进一步巩固了 D2H 与重量 之间存在强线性关系这一命题。

但是,做出最终结论之前,您决定查看以下图:残差的正态概率图、残差的直方图以及残差与 D2H 。