Kapcsoljuk be a gépet, jelentkezzünk be a CHEM-re guest-ként!
Indítsuk el a Windows Intézőt-t, keressük meg a G: meghajtót (Vol1 on Chem), azon a Programok\Stat\ könyvtárat, abban a Statist.exe programot indítsuk el!
A gyakorlatokhoz használt adatfile-ok ugyanezen könyvtár \Bevez\ alkönyvtárában vannak.
2*click Statist.exe icon (a program bejelentkezésekor a képernyőn egy adatfile-t látunk). 
Nyissuk meg ebben az alkönyvtárban a pulse00.sta adatfile-t:
click File>Open és a Windows-ban megszokott módon keressük meg a gyakorlatok számára létrehozott könyvtárban a kívánt file-t. 
Nézzük végig a menüket (vezesse rájuk a cursor-t egyenként, erre legördülnek: File, Edit, View, Insert, Format, Statistics, Graphs, Tools, Data, Window, Help). 
A menüpontok jelentős része már jól ismert a Windows-alkalmazásokból. Legfontosabb lesz számunkra a Statistics menü, ez tartalmazza a rendelkezésre álló statisztikai eljárásokat, a “Graphs” pedig a választható diagram típusokat.
A Statistica 6 program az elemzések eredményeit kétféle formában kezelheti: „Workbook” (Munkafüzet) vagy „Individual Window” (külön-külön munkalap). A felhasználó dönti el, hogy melyik üzemmódban használja a programot. Ebben a segédletben az elemzések eredményeit külön-külön kezeltük, ezért a bonyodalmak elkerülése érdekében ellenőrizzük, hogy a gyakorlaton futtatott program is ebben az üzemmódban működik-e. 
Tools>Option>Output Manager
Ellenőrizzük, hogy az ablak bal fölső részében található „Individual Window” felirat előtti kis körben látható-e egy fekete pont! Amennyiben nem látható, akkor clikk a körre, vagy az Individual Window feliratra. (Vigyázat, a clikk váltja az üzemmódot, tehát a második clikk kikapcsol, és így tovább …)
Térjünk vissza a beolvasott adatokhoz (PULSE00.STA).

Példa 
A hallgatók a tanteremben egyszerű kísérletet végeztek: mindenki megmérte a pulzusát (PULSE1), majd pénzfeldobással eldöntötték, hogy ki fut helyben 1 percig (RAN: 1 igen, 2  nem), futott, akinek kellett, utána ismét mindenki megmérte a pulzusát (PULSE2). Néhány egyéb adatot is rögzítettek: dohányzik-e (SMOKES: 1 igen, 2 nem), nem (SEX: 1 férfi, 2 nô), testmagasság (HEIGHT), testsúly (WEIGHT), életmód mozgásgazdagsága (ACTIVITY: 1 gyenge, 2 közepes, 3 jelentôs). 

Készítsük el a PULSE1 változó Box-Whisker Plot ábráját.
Az ábrát legegyszerűbben az egér jobb oldali gombjával megnyitható menük (flying menu) segítségével készíthetjük el. Hajtsuk végre az alábbiakat:
•	Kattintsunk a PULSE1 változó valamelyik cellájára (bal gombbal): click, majd a jobb gombbal:  jobb click.
Megnyílik a leggyakoribb feladatok listáját tartalmazó menü.
•	A menü harmadik sora: Graphs of Input Data. Mutassunk rá a cursor-ral!
A megnyíló ablakban a fontosabb diagramok listáját látjuk.
•	A harmadik sor: Box-Whisker PULSE1. Mutassunk rá!
Négyféle módon készíthetjük el az ábrát, ezeket kínálja fel választásra a megnyíló menü.
•	Válasszuk az elsôt: Median-/Quart./Range. click (a bal gombbal).
Kérdés: Mit lát az ábrán? Mekkora a medián, az első és harmadik kvartilis (a 25% ill. 75% valószínűséghez tartozó érték), a legkisebb és legnagyobb érték? Szimmetrikus az eloszlás?
Most diagramot (scatterplot) készítünk a testsúly (weight) és a magasság (height) összefüggéséről, és ki is számítjuk a két változó közötti korrelációs együtthatót.
•	Statistics>Basic Statistics/Tables
•	click Correlation matrices click OK (erre  megjelenik a Product-Moment and Partial Correlations feliratú párbeszéd-ablak, ahol megadhatjuk, mely változókra akarunk számításokat végezni). A Quick fülön maradunk.
•	click One variable list ....
•	Kijelöljük a két változót. A height változóra kattintunk, majd a bal gombot lenyomva tartva lehúzzuk a weight változóra. Alul az ablakban megjelenik a kijelölt változók sorszáma (6-7). click OK
•	click Summary: Correlation matrix
Kérdés: Mennyi a testsúly és testmagasság közötti korrelációs együttható? Mit mond ennek alapján, szignifikáns a korreláció?
Vegyük észre, hogy a Product-Moment and ... feliratú párbeszéd-ablak kicsinyített (ikon) formában a képernyő aljára került.
•	click az ikonra, így visszakapjuk a párbeszéd-ablakot az eredeti méretben.
Most készítsük el az ábrát, ehhez váltsunk át a Quick melletti Advanced/plot fülre!
•	click 2D scatterplots (bal oldalt, középen). Megjelenik egy párbeszéd-ablak a változók kiválasztásához.
vízszintes tengely (horizontal): click height;
függôleges tengely (vertical): click weight. click OK.
Kérdés: Mit lát az ábrán? Milyen az összefüggés a testsúly és testmagasság között? Lehet azt mondani, hogy a magasabb ember biztosan súlyosabb is? Mekkora a 180 pnd súlyú emberek magasságának becsült értéke?

Mennyiségi adatok statisztikai jellemzőinek számítása, grafikus megjelenítése

•	Statistics>Basic Statistics/Tables
click Descriptive Statistics click OK, erre  megjelenik egy párbeszéd-ablak, melyben a Variables gombra kattintva megadhatjuk, hogy melyik változóra kívánunk elemzést végezni (legyen ez a PULSE1). Maradjunk a Quick fülön, és kattintsunk a Summary: Descriptive Statistics gombra!
Az Advanced fülre áttérve sok egyéb statisztikai mutatót is kérhetünk (pl. medián, ferdeség stb.)

Készítsünk hisztogramot a PULSE1 oszlop adataiból. Ha az elôírás szerint haladtunk eddig, a képernyő alján látható a Descriptive Statistics párbeszéd-ablak lekicsinyítve. Kattintsunk rá, visszakapjuk az eredeti alakban.
•	A Histograms gombra kattintva megkapjuk a hisztogramot.
Kérdés: Mekkora az átlag és a szórás? Mekkora a gyakorisága a mintában a 60 és 70 közötti pulzusszámnak? Milyennek gondolja az eloszlást?
Figyeljük meg és értelmezzük az intervallumok beosztását, változtassuk azt meg: Az ábra megjelenésekor a képernyő aljára került Desciptive Statistics-ra kattintva (Desciptive Statistics) ismét megjelenik a párbeszéd ablak. Itt térjünk át a Normality fülre, majd a Histograms gomb alatt a Categorization címszó adta lehetőségek közül az ablakban az osztályok számát (Number of intervals) 10-rôl növeljük 20-ra (a bal gombbal a nyílra kattintva eggyel, a jobb gombbal kattintva tízzel változtatható a szám).
Készítsünk “torta” diagramot az ACTIVITY változó adatainak bemutatására!
	(Graphs > 2D Graphs > Pie Charts), maradjunk a Quick fülön
Variables: ACTIVITY; 
Graph type  Pie Chart - Counts
Váltsunk át az Advanced fülre
Pie Legend: Text and value; 
Shape: Ellipse (kattintsunk a mellette lévő körbe)
>OK
Kérdés: Hányszor fordul elő az 1, a 2 ill. a 3 aktivitás?

Egy változó, több csoport

Készítsünk box-plot-ot a WEIGHT oszlopra, a SEX szerinti csoportosításban (a testsúly adatok a weight oszlopban vannak, a sex változó azonos sorbeli értéke adja meg, hogy férfi vagy nő testsúlyáról van éppen szó).
Graphs> 2D Graphs>Box Plots   megnyílik a 2D Box Plots párbeszéd-ablak (itt állítjuk be a változókat), maradjunk a Quick fülön.
Variables: 
Dependent variable: 	Weight (egyszerre több is lehetne)
Grouping variable:		SEX
>OK 
Kérdés: Mit mondhatunk a testsúly eloszlásáról a nőknél és a férfiaknál?

Kétmintás t-próba
Hasonlítsuk össze a WEIGHT változónak a két nem szerinti csoportokra vonatkozó várható értékeit, elôször, hogy egyenlôk-e
A két egymástól független minta adatai két módon adhatók meg a program számára,  
•	 “t-test, independent, by groups”: minden mintaelem értéke azonos oszlopban (változóban) van, egy másik változó vele egy sorban lévő cellájában pedig megadjuk a minta kódját (szám vagy betű). Az adatok megadásához használt egyik változó tehát magukat a mintaelemeket, a másik változó pedig a csoportosításhoz szükséges kódokat tartalmazza. Az adatok sorrendje tetszőleges, de természetesen azonos mindkét változóban. (Erre az adatmegadási módra látunk példát a pulse00.sta adatállományban, ahol a pulse1, pulse2, weight és height mintaadatokhoz tartoznak a csoportosításhoz szükséges kódokat tartalmazó sex, ran, smoke és activity változók.)
•	“t-test, independent, by variables”: a két minta adatai külön oszlopban (változóban) szerepelnek, a változók hossza (az adatokat tartalmazó cellák száma) a feladat természetéből következően különböző lehet.
Most a két minta egyetlen oszlopban van, az adatok egy része az egyik mintához, másik része a másik mintához tartozik a SEX változó értéke szerint.:
	Statistics>Basic Statistics/Tables>t-test, independent, by groups>OK
Variables. A megjelenô dialog boxban Dependent variables: WEIGHT. Grouping variable: SEX. Használjuk a SEX változó mindkét értékét (automatikus).
•	A Quick fülön: Summary: T-test. 
Kérdés: Mennyi a nők és a férfiak átlagos testsúlya a mintában? Mekkora a nők és a férfiak testsúlyának szórása? Mi a p jelentése? Elfogadja a nullhipotézist? Mi itt a nullhipotézis? Mi az F-próba nullhipotézise?

	A megjelenő scrollsheet első felében a t-próba eredményeit látjuk: a SEX=1-hez és a SEX=2-höz tartozó minták átlaga (mean), a különbségükre vonatkozó próbastatisztika értéke (t-value) és annak meghaladási valószínűsége (p-value) ami itt nagyon kicsi, <<0,05 (az elsőfajú hiba elkövetésének valószínűsége, ha a próbastatisztika értéke jelöli ki az elfogadási/elutasítási tartomány határát). 
	A táblázat további oszlopaiban az F-próba eredményeit találjuk: a SEX=1-hez (Group 1) és SEX=2-höz (Group 2) tartozó mintaelemek számát, a korrigált tapasztalati szórás értékeit, valamint az F próbastatisztikát és annak meghaladási valószínűségét (p variancs). Az F próbastatisztika a két csoport tapasztalati szórásnégyzetének hányadosa (a táblázatbeli Std.Dev értékek négyzetének hányadosa), értéke 1.942291, a hozzá tartozó p érték 0.04046, ami azt jelenti, hogy a nullhipotézis érvényessége (azaz a varianciák azonossága) esetén ekkora valószínűséggel kaphatunk ilyen, vagy ennél nagyobb próbastatisztika értéket. Esetünkben p<0.05, tehát a nullhipotézist elutasítjuk. 

Mivel az F-statisztikai próba alapján el kell utasítanunk azt a feltételezést, hogy a két minta azonos varianciájú sokaságból származik, ismételjük meg a statisztikai próbát, de most ne feltételezzük a varianciák azonosságát! 
•	click a képernyő alján található “T-Test for Indep…” ikonra.
Az Options fülön: click a “t-test with separate variance estimates” előtti négyzeten (vagyis nem feltételezzük a varianciák azonosságát). Summary (jobb fölső sarokban). Ekkor a következő számítási eredményt kapjuk (az utolsó számjegyeket néhány helyen elhagytuk, ez nem befolyásolja a levonható következtetést):

A táblázatban a hetedik, nyolcadik és kilencedik oszlop a varianciák különbözőségének figyelembevételével számított próbastatisztika (t separ.var. est.), a hozzá tartozó szabadsági fokok száma (df) és a meghaladási valószínűség (p 2-sided). Vegyük észre, hogy df nem egész szám. Az eredmények alapján a nullhipotézist (a várhatóértékek egyezését) elutasítjuk. A táblázat többi oszlopa azonos az előző táblázatban található eredményekkel.

b)	Hasonlítsuk össze a PULSE1 változónak a két nem szerinti csoportokra (SEX) vonatkozó várható értékeit.
Kérdés: Mennyi a nők és a férfiak átlagos pulzusa az első mérésnél? Szignifikáns-e a különbség a nők és a férfiak pulzusának várható értéke között? Miért van a pulzus-adatoknak egyáltalán eloszlása?

c)	Hasonlítsuk össze a PULSE2 változónak a helybenfutás szerinti csoportokra (RAN) vonatkozó várható értékeit, és ugyanezt a PULSE1 változóra. (Vegyük észre, hogy egyidejűleg vizsgálhatjuk a PULSE1 és PULSE2 változókat.) Készítsük el a box-plot-ot is. (A Quick vagy az Advanced fülön bal oldalt click Box & wishker plot ).
Kérdés: Van-e jelentős különbség a PULSE2 változó várható értékében ill. varianciájában aszerint, hogy futottak-e vagy nem?
Vessük össze az ábrákat és a t-próbák eredményeit! A pulse1 és pulse2 változók ábrájának az y tengelyén az ábrázolási határok eltérőek!

Páros t-próba

Példa

Vizsgáljuk meg, hogy a futás okoz-e változást a pulzusban. természetesen csak azoknál a hallgatóknál van értelme a vizsgálatot elvégezni, akik futottak (Select cases: run=1).

Kérdés: Változik-e a pulzus a futás hatására? Mi a szignifikancia-szint? Miért jött ki más p érték, mint a kétmintás t-próbánál?

Egyváltozós lineáris regresszió

Példa: egyváltozós lineáris függvény illesztése
Illesszünk egyenest az alábbi táblázatban található mérési adatokra. A független változó (x) értéke pontosan beállítható, a függő változó (y) értéke azonban a méréskor elkövetett hiba () miatt különbözik a valódi értéktől ( ). 

Sorszám	x	y	Sorszám	x	y	
1	1.500	2.651	14	3.200	4.920	
2	3.000	4.682	15	4.700	6.567	
3	4.000	5.972	16	6.200	9.112	
4	5.000	7.253	17	7.700	10.766	
5	6.000	8.509	18	9.200	13.082	
6	7.000	9.262	19	10.700	14.853	
7	8.000	11.068	20	12.200	16.190	
8	9.000	12.101	21	13.700	17.597	
9	10.000	13.248	22	9.800	13.112	
10	11.000	14.018	23	10.100	13.236	
11	12.000	16.009	24	10.400	14.336	
12	13.000	17.463	25	10.700	13.952	
13	1.700	3.365				
A táblázat adatai a linreg1.sta file-ban találhatók.
Hívjuk be a STATISTICA program Multiple Regression modulját.
		(Statistics >Multiple Regression>OK)
	Megjelenik a Multiple Linear Regression párbeszéd-ablak. Maradjunk a Quick fülön! A jobb oldalon található “Open Data” gombra kattintva megnyitjuk a linreg1.sta adatállományt, amelyben a fenti táblázat adatai találhatók és kijelöljük a változókat.
	(Open Data>linreg1.sta>OK>Variables> Dependent: y
							Independent: x 
							OK)

Megjelenik a "Multiple Regression Results" ablak, melynek fejlécében megtaláljuk a regresszióra vonatkozó legfontosabb információkat (a továbbiakban részletesen megismerkedünk jelentésükkel). 
	A Quick fülön lévő egyetlen gombra (Summary: Regression results) kattintva az illesztett függvény konstansainak összesítő táblázatát kapjuk:
A "B" oszlopban találjuk a tengelymetszet (Intercpt sorában) és az iránytangens (X sorában) becsült értékét, szórásukat pedig az “St. Err. of B” oszlopban. A t(23) oszlopban a 23 szabadsági fokhoz tartozó próbastatisztika értéket találjuk (nullhipotézis: B valódi értéke zérus). A táblázat utolsó oszlopában található p-level érték az elsőfajú hiba elkövetésének valószínűsége. Az oszlop első cellájában található p=0.000002 annak valószínűsége, hogy a nullhipotézis érvényessége esetén (vagyis ha a tengelymetszet valódi értéke nulla, azaz a valódi egyenes átmegy az origón) 1.017212 legyen a becsült tengelymetszet értéke. A fentiekhez hasonlóan a második sorban található p=0.000000 érték azt jelenti, hogy ha x együtthatójának (az iránytangensnek) valódi értéke nulla (ez a nullhipotézis), p < 5·10-7 annak valószínűsége, hogy B=1.240713 (vagy annál nagyobb) eredményt kapjunk. Mivel p értéke a tengelymetszetre és az iránytangensre egyaránt rendkívül kicsi, a próba szerint mindkettô értéke szignifikánsan eltér nullától.
Kérdés: Írja föl az illesztett egyenes egyenletét! Mi a táblázatban lévő t-próbáknál a nullhipotézis?
		A táblázat első oszlopában látható “BETA” az összes változó (x és y) standard transzformációja  utáni regresszió esetén az együttható értéke. Egyetlen független változó esetén BETA =R (korrelációs koefficiens).
	megjelenik egy másik táblázat is, a neve Summary Statistics, ez az illeszkedés jóságára és a regresszió szignifikanciájára vonatkozó, a Regression Summary ablakban már látott mutatók táblázatos összefoglalása.
Az ebben a táblázatban és a “Regression Summary” ablak fejlécében található R2 érték megadja, hogy az illesztett függvény a teljes négyzetösszeg (az y értékek változása) hányadrészére ad magyarázatot. Négyzetgyöke a szintén itt található R korrelációs együttható. Az “Adjusted R2” érték számításánál az adatokra illesztett függvény paraméterei miatti szabadságifok-csökkenést is figyelembe veszik, használata különösen akkor indokolt, ha kevés adathoz sokparaméteres függvény illesztünk. F(1,23) annak a próbastatisztikának a kiszámított értéke, amellyel azt vizsgáljuk, hogy van-e egyáltalán összefüggés a függő és a független változó(k) között, a nullhipotézis az, hogy nincs. A p érték ehhez a statisztikai próbához tartozik. Itt p kicsi, elutasítjuk tehát a nullhipotézist (hogy nincs kapcsolat). A Std. Err. of Estimate (standard error of estimate) a reziduális szórást, a mérési adatok illesztett függvénytől (itt az egyenestől) való eltérésének szórását  jelöli.
Nézzük most meg, milyen további információhoz jutunk, ha nem csak a legegyszerűbb eredményeket kérjük, váltsunk át az Advanced fülre! Az "ANOVA (Overall goodness of fit)" gombra kattintva kapjuk az ANOVA táblázatot:

Az ANOVA táblázatban a teljes négyzetösszeget (Sum of Squares a Total sorában) két részre bontják: a Regress. sorában található érték az illesztett függvény által leírt  eltérésekbôl számított, míg a függvény által nem "magyarázott" rész (a maradék) a Residual sorban található . Df a szabadsági fokok száma, Mean Squares a szórásnégyzet, F pedig a próbastatisztika értéke, amely a nullhipotézis érvényessége esetén F-eloszlású. A nullhipotézis az, hogy nincs függvénykapcsolat a függô változó és a független változó(k) között. A táblázat utolsó oszlopában megadott p érték annak valószínűségét adja, hogy ha a nullhipotézis igaz lenne, ilyen eredményt kapnánk.
A táblázatban található eredmény alapján megállapíthatjuk, hogy y és x között van függvénykapcsolat, de nem tudhatjuk, hogy az illesztett lineáris függvény megfelelô-e.
Az ezen a lapon (Multiple Regression Results, Advanced fül) látható többi gombok a többváltozós regresszióhoz hasznosak.
Kérdés: Miért kisebb R2adj az R2-nél? Mindig kisebb? Mitől függ, hogy mennyivel különböznek?
•	A regresszió alapfeltételezéseinek teljesülését (az   hibák egymástól függetlenek, varianciájuk konstans, az Y és x közötti "valódi" függvénykapcsolat lineáris) ellenôrizni kell. Erre nyílik lehetôség, ha a "Multiple Regression Results" ablakon a  "Residuals/assumptions/predictions" fülre váltunk át. Maga az ablak a szokásos módon a képernyő aljára került ikon-formában, rákattintva kapjuk az eredeti alakjában.
•	A megnyíló ablak bal felső részén kattintsunk a "Perform residual analysis" gombra! Nagyon sok fül közül választhatunk, vegyük először a Quick feliratút! Ezen belül csak két lehetőségünk van, a reziduumok táblázatának előállítása “Summary: Residuals & predicted” és a "Normal Plot of resids" , válasszuk az utóbbit! Ezzel a reziduumok normális eloszlását ellenôrizhetjük. Ha a reziduumok normális eloszlást követnek, a pontok az ábrán piros színnel berajzolt egyenes körül helyezkednek el, nem találunk kiugró pontot vagy szisztematikus eltérést. Esetünkben elfogadhatjuk, hogy a reziduumok normális eloszlást követnek.
•	Váltsunk most át az Advanced feliratú fülre, ezen belül is kattintsunk  a "Durbin-Watson statistics" gombra. A próba annak ellenôrzésére szolgál, hogy a mérés során elkövetett hibák egymástól függetlenek-e (nincs-e a hibáknak "menete"). 
A “Serial correlation coefficiens” szintén a hibák függetlenségét méri (a mérés sorrendje és a reziduum között van-e függvénykapcsolat). A táblázatban látható d=1.658811 próbastatisztika-érték nagyobb a függelék táblázatában n=25, =0.05 és K=1-hez tartozó kritikus értéknél (d>dU=1.34), tehát nem utasítjuk el azt a nullhipotézist, hogy a reziduumok egymástól függetlenek.
•	Ha az alkalmazott lineáris modell adekvát (a valódi függvény lineáris), a reziduumok eloszlásának típusa, várható értéke és varianciája megegyezik a mérési hibáéval. Ha a hibák normális eloszlásúak, használhatjuk a normális eloszlás feltételezésén alapuló statisztikai próbákat (t-próba, F-próba). A reziduumok eloszlását grafikusan vizsgálhatjuk. Készítsük el a gyakorisági hisztogramot: (A Residuals fülön Histograms of residuals). A hisztogram alakja megfelel a normális eloszlásnak.
•	A reziduumokat a becsült y értékek függvényében is vizsgálhatjuk (Scatterplots fül: Predicted vs.residuals). Ha a mérési hiba varianciája konstans, a reziduumok véletlenszerűen szórnak zérus körül, függetlenül y mért értékétől. Ha pl. a variancia y értékével növekednék, a reziduumok sávja szélesedne a nagyobb y értékek irányában. Ha nem megfelelő függvényt illesztettünk (a lineáris modell nem adekvát), a reziduumoknak menete, görbülete van. Itt az ábrán nem tapasztalunk rendellenességet.
•	Készítsük el az y - x ábrát az illesztett egyenessel és a 95%-os konfidencia sávval. Erre nyújt lehetőséget a Scatterplot fülön a "Bivariate correlation" gomb, ahol a megnyíló ablakban több változó esetén a változók listájáról kiválaszthatjuk azt a két változót, amelyek közötti korrelációt vizsgálni kívánjuk. Jelenleg egyetlen független változónk van, nincs választási lehetôségünk, független változónak x-et, függônek pedig y-t választjuk. (Hasonló ábrát készíthetünk a főmenü Graph-ból választható 2D Scatterplot feladattal is.)
Kérdés: Olvassa le a becsült y értékét x=4.5-nél! Milyen tartományban van az igazi Y ugyanitt?

x=10 értékhez adjuk meg azt az intervallumot, amelyben a valódi Y érték 95%-os valószínűséggel megtalálható (konfidencia intervallum). 
•	Menjünk vissza a regresszió elvégzésekor kapott párbeszéd-ablak "Residuals/assumptions/predictions" fülére! Alul középen látjuk a Predict dependent variable gombot, alatta a konfidencia-intervallum (Compute confidence limits) ill. a jóslási intervallum (Compute prediction limits) közötti választás lehetősége és az elsőfajú hiba (Alpha) beállítására szolgáló ablak. Válasszuk a Compute confidence limits feladatot, alpha=0.05 legyen, majd Predict dependent variable.  A program megkérdezi, hogy milyen x értékhez kívánjuk elvégezni a számítást, írjuk be a 10-et!
A megjelenő táblázat utolsó oszlopában az egyenlet iránytangense és tengelymetszete után található a becsült (számított) y érték 13.42435, valamint a konfidencia-intervallum alsó - és fölső határa (-95.0%CL ill. +95.0%CL) pedig 13.26791 és 13.58079.

Legyünk kíváncsiak arra, hogy ha az x=10 beállításnál újabb mérést végeznénk, a mért y érték 95%-os valószínűséggel mekkora intervallumban fordulhatna elő (jóslás). 
•	Az előző feladathoz hasonlóan végezzük a számítást, de a Predict dependent variable gomb alatta a Compute prediction limits előtti mezőre kattintunk, majd Predict dependent vaiable. 
A megjelenő táblázatban a számított y érték alatt most a jóslási tartomány alsó  és fölső határát adja meg a program: 12.72741 és 14.12129. Vegyük észre, hogy a jóslási intervallum szélesebb a konfidencia-intervallumnál.

Példa: hogyan vesszük észre, ha nem alkalmas a lineáris függvény 
Illesszünk egyenest az alábbi táblázatban található mérési adatokra! 

Sorszám	x	y	Sorszám	x	y	
1	1.500	6.715	14	3.200	25.470	
2	3.000	22.793	15	4.700	50.021	
3	4.000	38.223	16	6.200	87.609	
4	5.000	57.614	17	7.700	130.190	
5	6.000	80.889	18	9.200	184.749	
6	7.000	105.906	19	10.700	245.855	
7	8.000	139.657	20	12.200	314.008	
8	9.000	173.927	21	13.700	391.479	
9	10.000	212.717	22	9.800	205.059	
10	11.000	253.806	23	10.100	216.246	
11	12.000	304.392	24	10.400	232.183	
12	13.000	356.560	25	10.700	241.801	
13	1.700	10.337				

A táblázat adatai a linpol2.sta file-ban találhatók.
Hívjuk be a STATISTICA program Multiple Linear Regression modulját.
		(Statistics >Multiple Regression>OK)
	Megjelenik a Multiple Linear Regression párbeszéd-ablak. Megnyitjuk a linpol2.sta adatállományt, amelyben a fenti táblázat adatai találhatók.
	(Open Data>linpol2.sta>OK>)
	Az előbbi példa alapján végezzük el az illesztést, és a reziduumok ábráján figyeljük meg az eredményt. (Ne feledkezzen el a reziduumok grafikus elemzéséről!) 
Kérdés: Hogyan dönt, adekvát-e a függvény? Mit mond a Gauss-háló ábrája (normal probability plot)?

Polinom illesztése
A másodfokú polinom nemlineáris függvény, de az x2 tag beiktatásával többváltozós lineáris regresszióként kezelhető. Hívjuk be a STATISTICA program Fixed Nonlinear Regression modulját.
(Statistics >Advanced Linear/Nonlinear Models> Fixed Nonlinear  Regression >OK)
•	A megnyíló select vars. for... párbeszéd-ablakban kijelöljük azokat a változókat, amelyekre az elemzést végezzük: Variables>X és YPOL>OK 
A Nonlinear Components Regression ablakba jutunk. A felkínált függvénytípusok közül kiválasztjuk a négyzetes tagot (click x2.>OK)
	A “Model Definition” ablakban, a Quick fülön maradva kijelöljük a változókat (vegyük észre, hogy a program mindegyik kijelölt változóra – tehát a függő és független változóra egyaránt – felkínálja a választott transzformációs függvényt):
	Variables>  Independent: X és v2^2 (mivel X a második oszlopban található)
			Dependent: YPOL
			OK>OK
Megjelenik a "Multiple Regression Results" ablak, melynek fejlécében megtaláljuk a regresszióra vonatkozó legfontosabb információkat. Ezután hajtsuk végre az elemzést, beleértve a reziduumok vizsgálatát. Azt találjuk, hogy a másodfokú polinom alkalmas az adatok leírására.