spss实验报告3new

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1、《统计分析与SPSS的应用》实验报告三一、数据来源及说明使用SPSS多元线性回归分析法中的逐步回归法和强制回归法研究投资性变量与国民收入之间的相关关系。投资性变量选取5个变量：工业劳动者人数、农业劳动者数、货物周转量（铁路、公路、水路、民用航空、管道输油或气量）、生产性建设投资、建设安装工程投资；国民收入变量为：农业国民收入、工业国民收入、建筑业国民收入、运输业国民收入。现抽取从1963年-1982年共20年的统计数据（见下表，已将国民收入合并新的变量Y5），试对其进行线性回归分析，看懂回归分析的结果并解释其经济意义。二、统计分析结果表1投资性变量和

2、统计数据序号工业劳动者人数X1（万人）农业劳动者人数X2（万人）货物周转量X3（亿吨公公里）生产性建设投资X4（亿元）建设安装工程投资X5（亿元）农业国民收入Y1（亿元）工业国民收入Y2（亿元）建筑业国民收入Y3（亿元）运输业国民收入Y4（亿元）国民收入Y5（亿元）1163221968234878.0564.66488.0337.040.039.0904.021695228032750112.2692.38549.0422.050.044.01065.031828233983463144.74109.18641.0505.053.058.01257.

3、041974242993901172.70119.37692.0606.058.066.01422.052032251673050114.2186.62703.0505.055.052.01315.06209226065310991.2263.77714.0449.044.049.01256.072365271193753163.93114.68722.0587.060.062.01431.082809278144565275.96168.64795.0772.080.074.01721.093233284005205288.82199.68826.

4、0873.091.080.01870.0103496282865644272.82194.00830.0920.088.084.01922.0113704288616294275.88193.43911.0995.092.089.02087.0123900292226314281.76197.60951.0986.099.085.02121.0134284294607297335.88228.74985.01113.0113.096.02307.0144692294486904305.81212.91996.01050.0120.092.02258.

5、0154809293457969303.47227.09981.01195.0124.0106.02406.0165009294269829396.24300.851065.01408.0125.0118.02716.01753402942510907365.14343.801318.01536.0130.0121.03105.01856003021111517359.23381.071467.01688.0169.0117.03441.01957963117411616252.43317.321658.01709.0175.0120.03662.0

6、2059303201312403302.90397.351893.01792.0194.0133.04012.0（一）强制回归法表2模型汇总模型RR方调整R方10.998a0.9960.995a.预测变量：（常量），建设安装工程投资、生产性建设投资、农业劳动者数、工业劳动者数、货物周转表2对回归方程进行拟合优度检验。各列的含义分别为：被解释变量和解释变量的复相关系数、判定系数R方,调整的判定系数。由于是多元回归，应考察调整的判定系数0.995，认为拟合优度较高。表3ANOVAb模型FSig1回归754.5530.00aa.预测变量：（常量），建设安装

7、工程投资、生产性建设投资、农业劳动者数、工业劳动者数、货物周转b.因变量：国民收入表3是对回归方程的显著性检验。各列的含义为：被解释变量的方差来源、回归方程显著性检验中F统计量的值和相伴概率。由于相伴概率值近似等于0，可以认为各回归系数不同时为0，应拒绝原假设，认为被解释变量和解释变量全体的线性关系是显著的，可建立线性模型。表4系数a非标准化系数标准系数tSig共线性统计量模型B标准误差试用版容差VIF1（常量）-1287.229306.619-4.1980.01工业劳动者人数-0.0030.072-0.006-0.480.9630.01854.90

8、9农业劳动者人数0.0830.0150.2635.6120.0000.1218.293货物周转0.1420.