方差分析表 类型3(偏的)平方和 来源 平方和 自由度 方差 归 SSR(x1, x2, 3) X2, X3 ssr(xl x2, X3 X2 X1, X3 SSr(X2 x1, x3) X3x1, x2 SSR(X3xl, x 2) 余差 SSE(X1, X2, 3) 总和 SST n-1
11 方差分析表 类型3（偏的）平方和 来源 平方和 自由度 方差 回归 SSR(x1,x2,x3) 3 x1|x2,x3 SSR(x1|x2,x3) 1 x2|x1,x3 SSR(x2|x1,x3) 1 x3|x1,x2 SSR(x3|x1,x2) 1 余差 SSE(x1,x2,x3) n-4 总和 SST n-1
S-Plus航线对数(航空)中的飞行 数据文件的矩阵散点图 ozone 压感装 游 radiation temperature e 这个图表是使用 S-PLUS(R)软件产生出来的, S-PLUS(R)是 Insightful公司的一个注册商标
12 S-Plus航线对数(航空)中的飞行 数据文件的矩阵散点图 这个图表是使用S-PLUS（R）软件产生出来的， S-PLUS（R）是Insightful公司的一个注册商标
air. Im<-Imly-x1+X2+ 3) summary(air. Im scoef Value Std. Error t value Pr(→t ntercept)0.2973296340.55521389230.53552275933998e-001 0.0022055410.0005584658394928541407070e004 x20.050044325000610616128.19570985.848655e013 x3-0.0760219500.01575483574.82530904665124e-006 summary aov(air. Im) Df Sum of Sq Mean Sq F value Pro X 1155314415.5314459.67616.000000e-012 x21377693937.76939145.12040000000e+000 x3 6.05985 6.05985 23.28364665124e006 Residuals 107. 84808 0.26026 summary aov(air.Im, ss Type=3) Type Il Sum of Squares Df Sum of Sq Mean Sq F value Pr(F) 14.0592840592815.596850.0001407070 x211748174174817467.1696600000000000 316.059856.0598523.283610.0000046651 Residuals10727848080.26026 这个代码是使用 S-PLUS(R)软件产生出来的, S-PLUS(R)是 Insightful公司的一个注册商标
13 这个代码是使用S-PLUS（R）软件产生出来的， S-PLUS（R）是Insightful公司的一个注册商标
多项式模型 y=0+βX+β2×2…+βX 题: x的幂值趋向于变大 x的幂值趋向于高度相关 解决办法: 将x变量中心化和标度化 正交多项式(在S-Plus里命令poly(xk), 产生方法见 Seber)
14 多项式模型 问题： x的幂值趋向于变大 x的幂值趋向于高度相关 解决办法： 将x变量中心化和标度化 正交多项式（在S-Plus里命令poly(x,k)， 产生方法见Seber）
74辆汽车的英里数ⅴs重量的图 ( S-Plus数据文件auto.stas) 图中横坐标为:汽车的重量;纵坐标为:汽车行驶的英里数 D 8 中p 2000 2500 3000 3500 4000 4500 这个图表是使用 S-PLUS(R)软件产生出来的, S-PLUS(R)是 Insightful公司的一个注册商标
15 74辆汽车的英里数vs.重量的图 （S-Plus 数据文件 auto.stats） 这个图表是使用S-PLUS（R）软件产生出来的， S-PLUS（R）是Insightful公司的一个注册商标。 图中横坐标为：汽车的重量； 纵坐标为：汽车行驶的英里数