现代统计方法作业 多项有序回归

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1、现代统计方法案例：（多项有序回归）根据某地区住户购房意向的数据，分析住户特征是如何影响其打算购买房屋类型的。选择参与建模的解释变量包括文化程度、户口状况、年龄、家庭收入，被解释变量为购买类型（1为二手房，2为多层商品房，3为高层商品房，4为别墅）。一、负对数-对数类型1、利用SPSS软件分析步骤首先筛选样本，在数据视图点击菜单栏的数据-选择个案，出现如下窗口，在窗口中点击如果条件满足选项。得到如下窗口，将未来三年选入输入框，点击=2，表示选择未来三年为购买的样本。点击继续，然后确定，样本就已筛选完成。接下来进行具体分析，在数据视图菜单栏

2、点击分析-回归-有序，出现如下窗口，其中因变量为购买类型，因子为户口状况和文化程度，协变量为年龄和家庭收入。变量选好后，选择模型类型，点击选项按钮，出现如下窗口，链接（K）项选择负对数-对数类型，点击继续。模型类型选好后，选择需要的统计分析，点击输出按钮，出现如下窗口，选择拟合度统计、摘要统计、参数估计和平行线检验。点击继续，然后确定，得出输出结果。2、输出结果分析表1：模型显著性检验ModelFittingInformationModel-2LogLikelihoodChi-SquaredfSig.InterceptOnly1131.

3、732Final1058.92272.8106.000Linkfunction:NegativeLog-log.表1为回归方程显著性检验，使用的是似然比卡方统计量，原假设为各个回归系数同时为0。由上表可以看出统计量P值小于显著性水平，即拒绝原假设，各个回归系数不同时为0，模型有效。表2：Pearson相关系数检验Goodness-of-FitChi-SquaredfSig.Pearson1658.7581644.394Deviance960.87816441.000Linkfunction:NegativeLog-log.Pearson

4、相关系数度量的是变量间的线性相关程度，由表2可看出P值大于显著性水平，即接受原假设，说明变量间相关关系不显著。表3：可决系数检验PseudoR-SquareCoxandSnell.096Nagelkerke.117McFadden.058Linkfunction:NegativeLog-log.表4ParameterEstimatesEstimateStd.ErrorWalddfSig.95%ConfidenceIntervalLowerBoundUpperBoundThreshold[购买类型=1.00]-1.400.43810.20

5、61.001-2.258-.541[购买类型=2.00]1.121.4376.5731.010.2641.978[购买类型=3.00]3.853.54350.2901.0002.7884.918Location年龄-.012.0054.8601.027-.022-.001家庭收入1.273E-52.603E-623.9391.0007.634E-61.784E-5[户口状况=1.00].244.1751.9521.162-.098.586[户口状况=2.00]0a..0...[文化程度=1.00]-1.045.3986.8851.009

6、-1.825-.264[文化程度=2.00]-.788.3904.0911.043-1.552-.024[文化程度=3.00]-.433.3901.2341.267-1.197.331[文化程度=4.00]0a..0...Linkfunction:NegativeLog-log.a.Thisparameterissettozerobecauseitisredundant.由上图可知，负对数-对数公式为：由上述公式可得：，则，则得，则得表5TestofParallelLinesaModel-2LogLikelihoodChi-Square

7、dfSig.NullHypothesis1058.922General1040.42418.49812.101Thenullhypothesisstatesthatthelocationparameters(slopecoefficients)arethesameacrossresponsecategories.a.Linkfunction:NegativeLog-log.平行线检验：原假设：回归系数在被解释变量各个判别上是无显著差异的。由上述平行线检验的结果可知，P值为0.101，大于显著性水平，即接受原假设，斜率是相等的，说明所检验

8、的模型是可行的。二、补充对数-对数类型1、利用SPSS软件分析步骤与负对数-对数模型分析步骤相似，唯一不同的是在相应的变量选好后，进行模型选择时选择的是补充对数-对数类型，即如下窗口所示，其他步骤相同，不再