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建模與仿真統計回歸模型(編輯修改稿)

2026-06-20 08:09 本頁面

　

【文章內容簡介】 2 43 18838 16 0 2 44 17483 16 0 1 45 19207 17 0 2 46 19346 20 0 1 46名軟件開發人員的檔案資料 ? 17/33 2021/6/17 分析與假設 y~ 薪金， x1 ~資歷（年） x2 = 1~ 管理人員， x2 = 0~ 非管理人員 1=中學2=大學3=更高 ????其它中學,x013????其它大學,x014資歷每加一年薪金的增長是常數；管理、教育、資歷之間無交互作用教育 ??????? 443322110 xaxaxaxaay線性回歸模型 a0, a1, …, a4是待估計的回歸系數， ?是隨機誤差中學： x3=1, x4=0 ；大學： x3=0, x4=1；更高： x3=0, x4=0 18/33 2021/6/17 模型求解 ??????? 443322110 xaxaxaxaay參數參數估計值置信區間 a0 11032 [ 10258 11807 ] a1 546 [ 484 608 ] a2 6883 [ 6248 7517 ] a3 2994 [ 3826 2162 ] a4 148 [ 636 931 ] R2= F=226 p= R2,F, p? 模型整體上可用資歷增加 1年薪金增長 546 管理人員薪金多6883 中學程度薪金比更高的少 2994 大學程度薪金比更高的多 148 a4置信區間包含零點，解釋不可靠 ! 中學： x3=1, x4=0。大學： x3=0, x4=1。更高：x3=0, x4=0. x2 = 1~ 管理， x2 = 0~ 非管理 x1~資歷 (年 ) 19/33 2021/6/17 殘差分析方法結果分析 443322110 ?????? xaxaxaxaay ?????殘差 yye ???e 與資歷 x1的關系 0 5 10 15 2020211000010002021e與管理 —教育組合的關系 1 2 3 4 5 620211000010002021殘差全為正，或全為負，管理 —教育組合處理不當殘差大概分成 3個水平， 6種管理 —教育組合混在一起，未正確反映。應在模型中增加管理 x2與教育x3, x4的交互項組合 1 2 3 4 5 6 管理 0 1 0 1 0 1 教育 1 1 2 2 3 3 管理與教育的組合 20/33 2021/6/17 ????????? 426325443322110 xxaxxaxaxaxaxaay進一步的模型增加管理 x2與教育 x3, x4的交互項參數參數估計值置信區間 a0 11204 [11044 11363] a1 497 [486 508] a2 7048 [6841 7255] a3 1727 [1939 1514] a4 348 [545 –152] a5 3071 [3372 2769] a6 1836 [1571 2101] R2= F=554 p= R2,F有改進，所有回歸系數置信區間都不含零點，模型完全可用消除了不正常現象異常數據 (33號 )應去掉 0 5 10 15 2010005000500e ~ x1 1 2 3 4 5 610005000500e ~組合 21/33 2021/6/17 去掉異常數據后的結果參數參數估計值置信區間 a0 11200 [11139 11261]

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