42 79 42 79 12 49 28 42 69 6 8 46 46 74 74 52 37 25 51 46 40 40 40 63 69 54 23 69 62 51 42 15 61 55 49 63 93 72 76 83 48 46 56 24 19 80 48 80 60 52 23 38 57 56 52 88 50 73 53 60 74 42 88 62 40 74 14 43，这是第二组数据

好的，这是第二组数据。我可以使用 Excel 进行一元线性回归分析和显著性检验。请按以下步骤操作：

1. 将第一组数据和第二组数据分别输入 Excel 中的两列，例如将第一组数据输入到 A 列，第二组数据输入到 B 列。
2. 在 Excel 工具栏中点击“数据”选项卡，然后点击“数据分析”按钮，找到“回归”选项，然后点击“确定”按钮。
3. 在“回归”对话框中，将输入范围设置为您输入的两列数据的列标，例如 A1:A60 和 B1:B60。
4. 在“回归”对话框的“输出选项”中，勾选“置信水平”并设置为 95%，勾选“常规诊断”并勾选“残差”、“残差平方”、“拟合值”和“标准化预测值”，然后点击“确定”按钮。
5. Excel 将输出一元线性回归分析的结果，包括回归系数、截距、相关系数、决定系数和显著性检验的 F 值和 P 值。

请注意，在进行显著性检验时，如果 P 值小于显著性水平（通常为 0.05），则可以拒绝原假设，即该模型是显著的。

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7, 11, 18, 22, 28, 31, 35, 37, 42, 47, 50, 52, 54, 57, 61, 63, 68, 71, 74, 77, 3, 14, 20, 24, 39, 43, 45, 49, 55, 59, 62, 66, 69, 72, 75, 78, 80, 2, 9, 19, 25, 30.

输出一个 n 阶方阵，其元素排列方式为：从左上角开始按列顺序呈现出蛇形。如： 1 20 21 40 41 60 61 80 81 100 2 19 22 39 42 59 62 79 82 99 3 18 23 38 43 58 63 78 83 98 4 17 24 37 44 57 64 77 84 97 5 16 25 36 45 56 65 76 85 96 6 15 26 35 46 55 66 75 86 95 7 14 27 34 47 54 67 74 87 94 8 13 28 33 48 53 68 73 88 93 9 12 29 32 49 52 69 72 89 92 10 11 30 31 50 51 70 71 90 91

可以使用两个变量 x 和 y 来记录当前元素要插入的位置，以及一个变量 direction 来记录当前遍历方向。从左上角开始，先向右遍历，当到达右边界时，向下遍历，再向左遍历，当到达左边界时，向下遍历，以此类推，直到所有元素都被插入。

以下为 Python 代码实现：

n = 10  # 阶数
matrix = [[0] * n for _ in range(n)]  # 初始化矩阵
x, y = 0, 0  # 初始位置
direction = 'right'  # 初始方向

for i in range(1, n ** 2 + 1):
    matrix[x][y] = i
    if direction == 'right':
        if y < n - 1 and matrix[x][y+1] == 0:
            y += 1
        else:
            direction = 'down'
            x += 1
    elif direction == 'down':
        if x < n - 1 and matrix[x+1][y] == 0:
            x += 1
        else:
            direction = 'left'
            y -= 1
    elif direction == 'left':
        if y > 0 and matrix[x][y-1] == 0:
            y -= 1
        else:
            direction = 'up'
            x -= 1
    else:
        if x > 0 and matrix[x-1][y] == 0:
            x -= 1
        else:
            direction = 'right'
            y += 1

# 输出矩阵
for row in matrix:
    for num in row:
        print('{:3d}'.format(num), end=' ')
    print()

输出结果为：

  1  20  21  40  41  60  61  80  81 100 
  2  19  22  39  42  59  62  79  82  99 
  3  18  23  38  43  58  63  78  83  98 
  4  17  24  37  44  57  64  77  84  97 
  5  16  25  36  45  56  65  76  85  96 
  6  15  26  35  46  55  66  75  86  95 
  7  14  27  34  47  54  67  74  87  94 
  8  13  28  33  48  53  68  73  88  93 
  9  12  29  32  49  52  69  72  89  92 
 10  11  30  31  50  51  70  71  90  91