基于鞋码影响身高的预测模型讲解VIP免费

基于鞋码影响身高的预测模型姓名： XXX 班级： XXXX 学号： XXXXX1 摘要在已知一个人的鞋码的情况下，想要大概估算出一个人的身高，本文采用SPSS软件先对采集的数据进行相关性分析，体重和身高正相关，鞋码与身高存在极强的正相关性。接着采用偏相关分析，发现体重对身高的影响大大降低，接着对数据进行曲线估计，得出鞋码与身高为线性关系2.93351.177yx，对该模型进行检验发现拟合性很好，从而在已知寇老师的鞋码情况下，可以知道他的身高为174.363ycm . 关键词：偏相关分析 SPSS 曲线估计身高2 1 问题重述已知寇老师所穿的鞋子码数是42 码，利用统计学的知识，估计寇老师的身高，并分析身高与哪些因素相关，相关性如何？再建立统计模型。2 问题分析在已知寇老师鞋码的情况下， 要我们求出寇老师的身高， 则需要收集大量鞋码与身高的数据来对这两者进行分析，考虑到影响身高的因素， 我们也将体重这一因素调查出来，利用已学的SPSS软件知识对这三者之间的关系进行分析，是否符合线性回归方程，进而利用鞋码得出寇老师的身高，如若不然，应采用非线性回归分析。 在此基础上还应该对已建立的模型进行检验，减小误差，得出身高其他影响因素的关系。3 模型假设1. 假设收集的数据真实可靠；2. 假设收集的数据不存在人为干扰；3. 假设本次收集的数据是随机的；4 定义与符号说明x鞋码y身高r相关系数01,表示方程的回归系数3 5 模型的建立与求解数据预处理表一：描述统计量N 全距极小值极大值均值标准差方差身高50 33 147 180 169.30 7.158 51.235 体重50 32 41 73 56.74 8.550 73.094 鞋码50 8 35 43 40.28 2.090 4.369 有效的 N （列表状态）50 本次一共收集了50 个人的身高鞋码数据，对鞋码、身高、体重的数据的极大值、极小值、均值、标准差、 方差进行统计， 发现身高大部分分布在169.3cm 左右 ，体重则在 56.74kg左右，鞋码大部分分布在40.28 左右。5.1 鞋码、身高、体重相关与独立性对鞋码、身高、体重的数据的相关与独立性进行定量分析，利用SPSS对 3个基本指标的相关数据进行相关分析，若随机变量 X、Y 的联合分布是二维正态分布，ix 和iy 分别为 n 次独立观测值，相关系数r 的公式为：22()()()()iiiixxyyrxxyy其中11niixxn，11niiyyn，利用 SPSS分析得到表二：表二：相关性分析身高体重鞋码Kendall 的 tau_b 身高相关系数1.000 .515**.659**体重相关系数.515**1.000 .5...