巴桑（201011171948
解：(1)均值： i
在excel 中均值**erage()
极差： r=max｛x1,x2,··xn-1,xn｝-max｛x1,x2,··xn-1,xn｝
标准差： 在excel中stdev()
变异系数： cv= *100%
在excel中stdev()/**erage()
偏度系数：g1=3
在excel中skev()
峰度系数：g2=4-3
在excel中kurt()
2) 基准降雨侵蚀力的直方图。
4) 1、相关系数：
在excel中利用相关系数的计算公式：
结果为r=0.9648。
2、相关系数检验：
1）选择显著性水平α=0.05；
2）根据显著性水平α=0.05，在自由度（f）为69的前提下，得临界值ra≈0.2319，可以判断r>ra,说明基准降雨侵蚀力与模型估算降雨侵蚀力的相关性是显著的。
5)基准降雨侵蚀力与模型估算降雨侵蚀力进行回归分析（自变量为模型估算降雨侵蚀力）,并进行评价。（三个方面）
1、回归分析：
1）利用回归分析研究要素之间具体数量关系，建立反映要素之间具体数量关系的数学模型，即回归模型。
2）以模型估算降雨侵蚀力为自变量与基准降雨侵蚀力做出散点图，得出一次线性函数。
方法：采用偏差平方和（离差平方和）最小作为标准的最小二乘法来计算方程。
回归系数求解： =0.798；再由=510.9
2、三个方面评价回归分析：
1）模型的显著性检验。
1）自由度为（1,69）；
2）由上得r=0.9648，且根据公式，带入数值得：f=928.673；
3）根据显著性水平α=0.05，查f分布表，自由度在69的前提下，得临界值介于3.92-4之间，可以判断》,说明是显著的。
2）回归系数显著性检验。
1）基本数据：
2）系数的检验。
根据显著性水平a=0.05，查f分布表得， =6.3168；可知<。
（3）系数的检验。
根据显著性水平a=0.05，查f分布表得， =6.3168；可知》,则回归方程效果显著。
3）回归模型的有效性—决定系数。
0.930，由此可得，因变量（基准降雨侵蚀力）的变化93﹪来自于自变量（模型估算降雨侵蚀力）的变化，说明显著性较强。
习题2. 解：1、相关系数：
根据题意得在扣除降雨量影响情况下，土壤侵蚀量和降雨强度的相关系数为：
则。2、相关系数的检验：
1）根据显著性水平α=0.05；
2）自由度（f）：f=9-2=7。查“相关系数p=0的临界值（ra）表”得，ra =0.6664.
3）由于r< ra得土壤侵蚀量与降雨强度之间的相关性显著，但是并不是特别显著。
3、可能原因分析：
1）我国淮河以南湿润地区，以蓄满产流为主。
2）超渗产流是指发生在地下水埋藏深、包气带厚度大、土壤透水性差、植被也较差的丘陵区或干旱地区。在降雨条件下，入渗锋面不超过0.5m，达不到整个包气带。
超渗产流的特点是只有当降雨强度大雨入渗速率时才开始产流，径流量和产流面积并不是随着降雨的继续而增大，而是有增有减。
蓄满产流主要发生在包气带较薄，植被较好，土壤透水性强、入渗强度大的地区。降水量和土壤前期含水量对径流起关键作用。
3）一般情况下，土壤侵蚀量与径流量成正相关关系。对于以蓄满产流为主的南方地区，径流量与降雨强度绝对的联系，因此土壤侵蚀量和降雨强度之间的相关性也就不是特别显著了。
习题3.解：（1）各输出结果显示。
1） 回归方程拟合总结。
2）回归方程方差分解和检验。
3）回归系数及其检验。
2）回归分析结果：（由以上回归分析可得）
1）最优多元回归方程。
表示森林覆盖率，表示人均收入增长率，表示山地比例，表示公路密度，表示人口密度，表示前汛期降雨量，表示后汛期降雨量，表示月平均最低温） ；
2）回归方程显著性检验。
采用f检验， 统计量f=6.567，对应的临界显著性水平0.044， 回归方程是显著的；
3）回归方程系数检验。
常数项与x1，x2，x3，x4，x5， x6，x7的系数检验，采用t检验，对应的t统计量分别为1.748，-0.338，1.
081，-0.503，-0.504，0.
061，0.640和-1.758，对应的临界显著性水平分别是0.
155，0.753，0.340，0.
641，0.641，0.955，0.
557和0.1549（在0.05的置信水平下）都是不显著的。
4）回归方程的拟合度。
决定系数=0.920；调整决定系数=0.780
5）拟合值与观测值的散点图。
2） 分别采取逐步引进法、逐步剔除法（backward）、和逐步回归法，分别建立模拟森林覆盖率变化的回归模型。分别写出其回归模型，并对方程进行检验和评价（包括3个方面）。
解：（1）逐步引进法。
1）各输出结果显示。
回归方程拟合总结。
回归方程方差分解和检验。
回归系数及其检验。
2）回归分析结果：
最优多元回归方程。
表示森林覆盖率，表示人均收入增长率，表示山地比例）；
回归模型显著性检验。
采用f检验，统计量f等于24.902，对应的临界显著性水平为0.000，回归方程是显著的。
回归系数显著性检验。
常数项与x1，x2的系数检验，采用t检验，对应的t统计量分别为5.066和-2.667，对应的临界显著水平分别为0.
457，0.001和0.026，（在0.
05的置信水平下）常数项不显著而x1，x2项的系数是显著的。
回归模型的有效性（即决定系数评价）
决定系数=0.847；调整决定系数= 0.813。即森林覆盖率的产生变化——可由山地比例和公路密度解释84.7％。
2）逐步剔除法。
1）各输出结果显示。
回归方程拟合总结。
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