SPSS一元线性相关回归分析预测

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1、广东金融学院实验报告课程名称：市场调查与预测实验编号及实验名称实验四：SPSS一元线性相关回归分析预测系别工商管理系姓名黄海涛学号101521233班级市场营销2班实验地点实验中心实验日期2012.12.24实验时数4指导教师周刺天同组其他成员无成绩一、实验目的及要求利用SPSS进行回归分析。二、实验环境及相关情况（包含使用软件、实验设备、主要仪器及材料等）通过实验教学中心的教学环境发布相关练习资料。软件运行环境：操作系统WindowsXP，办公自动化软件，SPSS统计分析软件包。硬件设备：实验室的个人电脑。三、实验内容及步骤（包含简要的实验步骤流程）为了了解某地母亲身高x与女儿身高Y的相

2、关关系，随机测得10对母女的身高（见文件“母女身高.sav”）。利用SPSS软件，完成以下任务：1.画出x、Y散点图，观察因变量与自变量之间关系是否有线性特点；2.试对x与Y进行一元线性回归分析，列出一元线性回归预测模型；3.预测当母亲身高为161cm时女儿的身高？答：1、【实验步骤】：（1）在数据编辑窗口中打开“母女身高.sav”。（2）选择菜单：【图形】→【旧对话框】→【散点/点状】（3）出现下面的对话框。（4）点击【简单分布】按钮，出现下面对话框。（5）将变量“女儿身高”、“母亲身高”依次选入Y轴与X轴，单击【确定】按钮即可。第5页共5页2、【实验步骤】：（1）在数据编辑窗口中打开“

3、母女身高.sav”。（2）选择菜单：【分析】→【回归】→【线性】（3）这时将出现以下对话框，在左侧变量框中选择“女儿身高”，单击右向按钮，选入右侧上方的“因变量”框中，作为模型的被解释变量。再选择“母亲身高”，单击右向按钮，选入右侧下方的“自变量”框中，作为模型的解释变量。（4）单击【统计量】按钮，弹出“线性回归：统计量”对话框，如下图所示。在“回归系数”框中选择“估计”。（5）单击【继续】按钮回到线性回归分析对话框。单击【绘制】按钮，打开“线性回归分析：图形”对话框，如下图所示。从左边变量框中选择变量决定绘制何种散点图，这里分别把因变量（DEPENDNT）和标准化残差（ZRESID）选为

4、Y和X轴来进行绘图，通过观察残差图我们可以验证回归模型是否符合经典回归模型的基本假设。（6）单击【继续】按钮，回到线性回归分析对话框。单击【保存】按钮，打开“线性回归分析：保存”对话框，如下图所示。选择此对话框的选项，可决定将预测值、残差或其他诊断结果值作为新变量保存于当前工作文件或是保存到新文件。在“预测值”框中选择“标准化”和“未标准化”的预测值。（7）单击【继续】按钮，回到线性回归分析对话框。单击【选项】按钮，打开“线性回归分析：选项”对话框，如下图所示。按图所示进行选择。（8）以上全部设置完毕后单击【继续】按钮，回到线性回归分析对话框。然后单击【确定】按钮，进入计算分析，计算机运行

5、完毕后得到结果。3、【实验步骤】：（1）根据上题得出的公式：女儿身高=34.995798+母亲身高*0.781513，直接计算结果。第5页共5页三、实验结果（包括程序或图表（截图）、结论陈述、数据记录及分析等，可附页）答：1.画出x、Y散点图，观察因变量与自变量之间关系是否有线性特点；散点图：有线性关系。由上图可看出，因变量与自变量总体上存在正相关关系，图形大致呈向右上方上升的趋势。2.试对x与Y进行一元线性回归分析，列出一元线性回归预测模型；CoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.B

6、Std.ErrorBeta1(Constant)34.99642.932.815.439母亲身高.782.270.7152.891.020a.DependentVariable:女儿身高女儿身高=34.995798+母亲身高*0.781513第5页共5页3.预测当母亲身高为161cm时女儿的身高？答：把母亲身高=161带入2的表达式中得出女儿身高约为160.82。三、实验总结（包括心得体会、问题回答及实验改进意见，可附页）答：通过此次实验，我学会了spss软件的基本操作，可以运用它来分析相关数据，即提高工作效率，又提高结果的准确性。而市场调查与预测又是一门经常与数据打交道的学科，这就要求分

7、析结果的准确性，所以运用spss软件于这一学科是很明智的。四、教师评语1.□优秀（90~100分）：完成所有规定实验内容，实验步骤正确，结果正确；2.□良好（80~89分）：完成绝大部分规定实验内容，实验步骤正确，结果正确；3.□中等（70~79分）：完成绝大部分规定实验内容，实验步骤基本正确，结果基本正确；4.□及格（60~69分）：基本完成规定实验内容，实验步骤基本正确，完成结果基本正确；5.□不及格（<60分）：未