科姓学系学目名院别号： ： ： ： ： 统 计 软 件 张 镓 麟 数 学 科 学 学 院 信 息 与 计 算 数 学 系 2011年 7月 一、 问题描述 1、设定问题 根据9个不同类型矿床的统计资料分析，发现矿床的评价值与矿床储量以及矿石品位之间的关系。 2、查找数据 N 矿床评价值（亿元） 矿床储量（万t）矿石品位（%）X2 X1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0.06 0.23 0.77 1.40 1.58 2.07 2.39 3.13 3.52 510 570 546 557 556 592 642 743 739 1.15 1.04 1.31 1.26 1.31 1.67 1.75 1.83 2.33 二、处理数据以及回归分析 1. 绘制散点图 value<-data.frame( X1=c(510,570,546,557,556,592,642,743,739), X2=c(1.15,1.04,1.31,1.26,1.31,1.67,1.75,1.83,2.33), Y=c(0.06,0.23,0.77,1.40,1.58,2.07,2.39,3.13,3.52)) plot(value) 2. 得到线性拟合模型 lm.sol<-lm(Y ~ X1+X2, data=value) summary(lm.sol)运行结果： 由Call: lm(formula = Y ~ X1 + X2, data = value) 上表可知，回归Residuals: 方程的 Min 1Q Median 3Q Max 常数项-0.45221 -0.33992 0.09396 0.18174 0.53546 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -4.254788 1.376223 -3.092 0.0213 * X1 0.005245 0.003785 1.386 0.2151 X2 1.819148 0.777232 2.341 0.0578 . ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.4233 on 6 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9088, Adjusted R-squared: 0.8784 F-statistic: 29.89 on 2 and 6 DF, p-value: 0.0007589 0=-4.254788 工商税收X1的系数1=0.005245 农业税收X2的系数2=1.819148 三、模型检验 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/f821372a00020740be1e650e52ea551810a6c97e.html