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【陈老师spss数据分析教程】spss多元线性回归分析
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软件下载指南&>&&>&运用SPSS建立多元线性回归模型并进行检验-副本
运用SPSS建立多元线性回归模型并进行检验-副本 1618字 投稿：黄眪眫
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计量经济学实验报告
一.实验目的：
1、学习和掌握用SPSS做变量间的相关系数矩阵； 2、掌握运用SPSS做多元线性回归的估计； 3、用残差分析检验是否存在异常值和强影响值 4、看懂SPSS估计的多元线性回归方程结果； 5、掌握逐步回归操作；
6、掌握如何估计标准化回归方程
7、根据输出结果书写方程、进行模型检验、解释系数意义和预测；
二．实验步骤：
1、根据所研究的问题提出因变量和自变量，搜集数据。
2、绘制散点图和样本相关阵，观察自变量和因变量间的大致 关系。 3、如果为线性关系，则建立多元线性回归方程并估计方程。 4、运用残差分析检验是否存在异常值点和强影响值点。 5、通过t检验进行逐步回归。
6、根据spss输出结果写出方程，对方程进行检验（拟合优度检验、F检验和t
7、输出标准化回归结果，写出标准化回归方程。 8、如果通过检验，解释方程并应用（预测）。
三.实验要求：
研究货运总量y与工业总产值x1,农业总产值x2，居民非商品支出x3,之间的关系。详细数据见表：
（1）计算出y,x1,x2,x3的相关系数矩阵。
（2）求y关于x1,x2,x3的三元线性回归方程
（3）做残差分析看是否存在异常值。
（4）对所求方程拟合优度检验。
（5）对回归方程进行显著性检验。
（6）对每一个回归系数做显著性检验。
（7）如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除，重新建立回归方程，在做方程的显著性检验和回归系数的显著性检验。
（8）求标准化回归方程。
（9）求当x1=75,x2=42,x3=3.1时y。并给出置性水平为99%的近似预测区间。
（10）结合回归方程对问题进行一些基本分析。
四.绘制散点图或样本相关阵
五．建立并估计多元线性回归模型：
Y??0??1X1??2X2??3X3
六．残差分析找异常值
由上表分析得，残差分析找异常值后其Cook距离不能大于1，Student化已删除的残差的绝对值不能大于3，综上所述删除第六组观测值继续进行如上操作，再未发现异常值。
七. 删除异常值继续回归：
则回归方程为：Y??659.510?4.070X1?16.043X2?14.359X3
由上述分析知居民的非商品支出的参数估计量?3所对应P值为0.176大于
?=0.05，所以货运总量与居民非商品支出无显著性差异，即剔除变量：居民的
非商品支出，继续做回归。
此时的回归方程为：
Y??508.501?3.534X1?12.333X2
八.统计检验：
（1）拟合优度检验：
由估计结果图表可知，可决系数R2 =0.962，修正的可决系数R2=0.925。 计算结果表明，估计的样本回归方程较好的拟合了样本观测值。 （2）F检验
提出检验的原假设为H0:?i=0
对立假设为H1：?i至少有一个 不等于零（i=0，1,2）
对于给定的显著性水平?=0.05，P=0.000<?=0.05,所以否定原假设,总体回归方程是显著的。
提出的原假设为H0：?i=0
由表得，t统计量为?0所对应的P值为0.002
?1所对应的P值为0.021 ?2所对应的P值为0.000
对于给定的显著性水平a=0.05，
因为?0?1 ?2所对应的P值均小于?=0.05,所以货运总量与工业总产值和农业总产值之
间有显著性关系，
假设X1=75，X2=42试预测货运总量并构造其99%的置信区间 将X1=75，X2=42代入估计的回归方程
Y??508.501?3.534?75?12.333?42?274.535
经计算得Y的置信区间为（237.406.） (5)相关分析
当维持农业总产值不变的情况下，每增加一单位的工业总产值，货运总量相应的增加3,534亿吨；当维持工业总产值不变的情况下，每增加一单位的农业总产值，货运总量相应的增加12.333亿吨；综上得出农业总产值引起货运总量的变化相比于工业总产值较大。
计量经济学实验报告 一.实验目的：1、学习和掌握用SPSS做变量间的相关系数矩阵； 2、掌握运用SPSS做多元线性回归的估计； 3、用残差分析检验是否存在异常值和强影响值 4、看懂SPSS估计的多元线性回归方程结果； 5、掌握逐步回归操作；6、掌握如…
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→ 在用Spss进行多元逐步回归分析时出现了两组预测变量，为什么？怎么解决啊？作者：佚名　来源：互联网　更新时间： 19:19:00与好友分享： 更多谷普网友的提问：在用Spss进行多元逐步回归分析时出现了两组预测变量，为什么？怎么解决啊？
QQ给出的答案：变量是在分析之前就有的，不会在分析时才出现的专业数据分析，看我的名字吧不是预测变量吧，说具体点吧
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淘豆网网友近日为您收集整理了关于SPSS多元线性回归分析教程的文档，希望对您的工作和学习有所帮助。以下是文档介绍：SPSS多元线性回归分析教程1线性回归分析的线性回归分析的线性回归分析的线性回归分析的SPSS操作操作操作操作本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。为了确保所建立的回归方程符合线性标准,在进行回归分析之前,我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验,这里不再重复。另外,通过散点图还可以发现数据中的奇异值,对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。一、一元线性回归分析1.数据以本章第三节例3的数据为例,简单介绍利用SPSS如何进行一元线性回归分析。数据编辑窗口显示数据输入格式如下图7-8(文件7-6-1.sav):图7-8:回归分析数据输入2.用SPSS进行回归分析,实例操作如下:2.1.回归方程的建立与检验(1)操作①单击主菜单Analyze/Regression/Linear…,进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量(Dependent)框中,把自变量x选入到自变量(Independent)框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter,选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法(在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用)。具体如下图所示:2图7-9线性回归分析主对话框②请单击Statistics…按钮,可以选择需要输出的一些统计量。如RegressionCoefficients(回归系数)中的Estimates,可以输出回归系数及相关统计量,包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Modelfit项可输出相关系数R,测定系数R2,调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项,请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。图7-10:线性回归分析的Statistics选项图7-11:线性回归分析的Options选项回归方程建立后,除了需要对方程的显著性进行检验外,还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定,为此需进行多项残差分析。由于此部分内容较复杂而且理论性较强,所以不在此详细介绍,读者如有兴趣,可参阅有关资料。③用户在进行回归分析时,还可以选择是否输出方程常数。单击Options…按钮,打开它的对话框,可以看到中间有一项Includeconstantinequation可选项。选中该项可输出对常数的检验。在Options对话框中,还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则,这里我们采用系统的默认设置,如图7-11所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。④在主对话框点击OK得到程序运行结果。3(2)结果及解释上面定义的程序运行结果如下所示:①①①①方程方程方程方程中包含的自变量列表中包含的自变量列表中包含的自变量列表中包含的自变量列表同时显示进入方法。如本例中方程中的自变量为x,方法为Enter。VariablesEntered/RemovedModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1X.EnteraAllrequestedvariablesentered.bDependentVariable:Y②②②②模型拟合模型拟合模型拟合模型拟合概述概述概述概述列出了模型的R、R2、调整R2及估计标准误。R2值越大所反映的两变量的共变量比率越高,模型与数据的拟合程度越好。ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.859.738.aPredictors:(Constant),X本例所用数据拟合结果显示:所考察的自变量和因变量之间的相关系数为0.859,拟合线性回归的确定性系数为0.738,经调整后的确定性系数为0.723,标准误的估计为6.2814。③③③③方差分析表方差分析表方差分析表方差分析表列出了变异源、自由度、均方、F值及对F的显著性检验。ANOVAModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression5.0Residual710.TotalaPredictors:(Constant),XbDependentVariable:Y本例中回归方程显著性检验结果表明:回归平方和为,残差平方和为710.209,总平方和为,对应的F统计量的值为50.583,显著性水平小于0.05,可以认为所建立的回归方程有效。④④④④回归系数表回归系数表回归系数表回归系数表列出了常数及非标准化回归系数的值及标准化的回归系数,同时对其进行显4著性检验。CoefficientsUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.ModelBStd.ErrorBeta1(Constant)-7.-.640.530X.730.103.aDependentVariable:Y本例中非标准化的回归系数B的估计值为0.730,标准误为0.103,标准化的回归系数为0.859,回归系数显著性检验t统计量的值为7.112,对应显著性水平Sig.=0.000&0.05,可以认为方程显著。因此,本例回归分析得到的回归方程为:Y=-7.08+0.73X对方程的方差分析及对回归系数的显著性检验均发现,所建立的回归方程显著。2.2.回归方程的预测(1)通过因变量的观测值和回归预测值的比较,可以了解许多关于模型和各种假定对数据的适合程度,上面回归方程的检验结果表明,所得到的回归直线是有效的。在回归方程有效的前提下,研究者往往希望对于给定的预测变量X的一个具体数值(如X0),预测因变量Y的平均值或者预测某一个观测的y0的值。如对于上面的例子,我们可以用回归方程来预测智商x0=120的被试,这次的平均成绩;也可以用来预测假如一名工作人员的智商是120,那么他参加这次考试,将会得多少分。上面两种情况下,点预测值是相同的,不同的是标准误。Y0=A+BX0=-7.08+0.73&#215;120=86.52在X0点,Y的预测均值的估计标准误为公式(7-24);在X0点,Y的个体预测值的估计标准误为公式(7-25)。(2)SPSS可以提供上述两类预测值,具体操作如下:在如图7-9的线性回归模型定义的主对话框中,单击save,出现如下对话框(图7-12):5图7-12:预测值的定义选择窗口在上面的窗口,可以选择输出变量的点预测值和平均值及其个体值预测的区间估计,如上图,我们在PredictedValues选择区选择复选项Unstandardized,以输出非1播放器加载中，请稍候...
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SPSS多元线性回归分析教程1线性回归分析的线性回归分析的线性回归分析的线性回归分析的SPSS操作操作操作操作本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。为了确保所建立的回归方程符合线性标准,在进行回归分析之前,我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验,这里不再重复。另外,通过散点图还可以发现数据中的奇异值,对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。一、一元线性回归分析1.数据以本章第三节例3的数据为例,简单介绍利用SPSS如何进行一元线性回归分析。数据编辑窗口显示数据输入格式如下图7-8(文件7-6-1.sav):图7-8:回归分析数据输入2.用SPSS进行回归分析,实例操作如下:2.1.回归方程的建立与检验(1)操作①单击主菜单Analyze/Regression/Linear…,进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量(Dependent)框中,把自变量x选入到自变量(Independent)框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter,选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都...
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