Excel与SPSS在线性回归预测中的比较分析.pdf

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1、2010年第6期福建金融管理干部学院学报No.62010(总第119期)JournalofFujianInstituteofFinancialAdministratorsSerialNo.119教育教学Excel与SPSS在线性回归预测中的比较分析施海柳（福建江夏学院信息系,福建福州350108）摘要：线性回归分析是经济管理与预测的一个重要的量化分析方法。分别运用Excel与SPSS对同一实际问题进行线性回归分析，得出两种软件在线性回归预测问题上各有其优势，在经济管理的实际应用中无论选择那种软件都要了解其功能和操作的特点，有助于对实际问题恰当而且正确地分析与预测。关

2、键词：Excel；SPSS；线性回归；预测分析；经济管理中图分类号：F49文献标识码：A文章编号：1009-4768(2010)06-0053-05线性回归是利用一维或多维直线描述和研究可以测量的变量之间的关系的理论和方法。在经济管理中，线性回归是研究和预测经济现象和经营要素之间联系的有力工具。从理论上讲，多元线性回归预测技术已经是一种成熟的定量分析方法。但实际操作中回归预测与计算非常繁杂，如果能借助一些统计软件将会提高统计分析的效率。本文将结合一个实例介绍Excel与SPSS在线性回归预测分析中的应用与比较。一、线性回归模型及其显著性检验设所研究的对象受一个或多个

3、因素的影响XX,,,(1⋅⋅⋅Xi≥)，假定各个影响因素与Y的关系12i是线性的，则线性回归模型Ybb=+XbX++⋅⋅⋅+bX。01122ii（一）相关系数R的检验相关系数R是反映现象之间相关方向和相关程度的重要分析指标。在实际预测时，首先选定检验水平α，并查表得到临界值R，如果R≥R，则变量之间的线性关系是显著的，否则表明αα不宜建立线性回归模型。（二）F检验F的显著性检验用以说明自变量对因变量是否有解释力，即所建的回归模型是否有意义。首先根据选定的检验水平α得临界值F，如果FF>，说明所选的回归模型有意义，否则没有意义。αα收稿日期：2010-06-30作者简

4、介：施海柳（1980-），女，汉，河南驻马店人，助教，硕士，主要研究方向为信息管理。53（三）t检验F检验是把回归模型作为一个整体检验其是否有意义，而t检验则是针对线性回归模型每一个自变量的系数检验。根据给定的检验水平α查表得临界值t，若tt≥，则回归系数b存在显著αiαi意义，相应地X应保留在回归方程中，否则去掉。i（四）估计值及预测区间^根据已知自变量Y及估计值标注误差^，预测区间为XX12,,,⋅⋅⋅X，求出因变量的估计值SY()^^^YY−Δ<

5、为1800平方尺、每年房屋税为1500元且配有游泳池的住房向银行提[1]出抵押19万元的申请，该银行搜集房屋销售资料如下，试以此判断该银行能否接受该对夫妇的申请？表1银行搜集房屋销售资料居住面积（百平方尺）1538231616132024192117房屋税（千元）1.92.41.41.41.51.82.44.02.32.62.1游泳池（1为有，0为无）10001000010销售价格（千元）145228150130160114142265140149135（一）SPSS在线性回归预测中的分析求解操作该问题属于一个多元线性回归问题，共有三个自变量：居住面积（x1）、房屋

6、税(x2)、是否配有游泳池(x3)，一个因变量：销售价格(y)。利用SPSS进行回归分析的操作步骤如下：选择Analyze→Regression→Linear;打开Linear对话框，将“销售价格”键入Dependent框中，将“住房面积”键入Independent框中，在Method中选择“Enter”,然后单击按钮“Next”并将“房屋税”键入Independent框中，再次单击按钮“Next”并将“是否配有游泳池”键入Independent框中，最后单击“Ok”。表2模型总结ModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheE

7、stimatea1.718.515.46133.199b2.880.77471824.041c3.885.783.69125.159注：a．Predictors：（Constant），居住面积；b．Predictors：（Constant），居住面积，房屋税；c．Predictors：（Constant），居住面积，房屋税，游泳池表3方差分析ModelSumofSquaresdfMeanSquaresFSig.Regression10540.062110540.062a1Residual9919.57591102.1759.563.013Total20459.6