zi*?zi?zvar(zi)n?zi?z?i
逐一计算。将残差平方再求和，便得到残差平方和即剩余平方和，即有
?i)2?16.10676 SSe??e??(yi?y2ii?1i?1n利用Excel的求平方和命令sumsq容易验证上述结果。
以最大积雪深度xi为自变量，以残差ei为因变量，作散点图，可得残差图（图3）。残差点列的分布越是没有趋势（没有规则，即越是随机），回归的结果就越是可靠。
?i为因变量，作散点图，可得用最大积雪深度xi为自变量，用灌溉面积yi及其预测值y线性拟合图（图4）。
最大积雪深度x(米) Residual Plot321残差0-1-2-3最大积雪深度x(米)
图3 残差图
051015202530最大积雪深度x(米) Line Fit Plot60灌溉面积y(千亩)5040302010001020最大积雪深度x(米)30
图4 线性拟合图
灌溉面积y(千亩)预测 灌溉面积y(千亩) 6
第五部分，概率输出结果
在选项输出中，还有一个概率输出（Probability Output）表（表5）。第一列是按等差数列设计的百分比排位，第二列则是原始数据因变量的自下而上排序（即从小到大）——选中图1中的第三列（C列）数据，用鼠标点击自下而上排序按钮列数值。当然，也可以沿着主菜单的“数据(D)→
，立即得到表5中的第二
排序(S)”路径，打开数据排序选项框，
进行数据排序。
用表5中的数据作散点图，可以得到Excel所谓的正态概率图（图5）。
表5 概率输出表
Normal Probability Plot60灌溉面积y(千亩)504030201000204060Sample Percentile图5 正态概率图
80100
【几点说明】
第一， 多元线性回归与一元线性回归结果相似，只是变量数目m≠1，F值和t值
等统计量与R值也不再等价,因而不能直接从相关系数计算出来。
第二， 利用SPSS给出的结果与Excel也大同小异。当然，SPSS可以给出更多的统
计量，如DW值。在表示方法上，SPSS也有一些不同，例如P Value（P值）用 Sig.（显著性）表征，因为二者等价。只要能够读懂Excel的回归摘要，就可以读懂SPSS回归输出结果的大部分内容。
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