（1）试确定早稻收获量对春季降雨量和春季温度的二元线性回归方程。
解释回归系数的实际意义。
（2）检验回归方程的线性关系是否显著( =0.05)。 （3）检验各回归系数是否显著( =0.05) 。
SUMMARY OUTPUT
回归统计 Multiple R R Square
Adjusted R Square 标准误差 观测值
方差分析
回归分析 残差 总计
Intercept x1
0.995651103 0.991321119 0.986981679 261.4310342 7
Significance
df SS MS F F 2 31226615.26 15613307.63 228.4444623 7.5323E-05 4 273384.7425 68346.18563 6 31500000 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% 上限 95.0% -0.590996232 505.0042289 -0.00117028 0.99912229 -1402.707516 1401.525523 22.38646129 9.600543531 2.331791031 0.080094808 -4.268920799 49.04184339
601.978727
x2 327.6717128 98.79792462 3.31658498 0.029472413 53.36469864 回归方程为：y=22.39x1+327.67x2-0.59 对于回归方程：F值远远小于0.05，所以回归方程显著 对于回归系数x1:0.08大于0.05，不显著 对于回归系数x2:0.029小于0.05，显著
方差分析练习题
1.从3个总体中各抽取容量不同的样本数据，得到的数据见book5.1表。检验3个总体的均值之间是否有显著差异？( =0.01) 方差分析：单因素方差分析