使用SPSS线性回归实现通径分析的方法.docx

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1、使用SPSS线性回归实现通径分析的方法篇一:SPSS多元线性回归分析实例操作步骤SPSS统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的:引入1998~2021年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量,来研究上海房价的变动因素。实验变量:以年份、商品房平均售价(元/平方米)、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。实验方法:多元线性回归分析法软件:spss19.0操作过程:第一步:导入Excel数据文件1.opendatadocument——opendat

2、a——open;2.Openingexceldatasource——OK.第二步:1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear,Dependent(因变量)选择商品房平均售价,Independents(自变量)选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率;Method选择Stepwise.进入如下界面:2.点击右侧Statistics,勾选RegressionCoefficients(回归系数)选项组中的Estimates;勾选Residuals(残差)选项组中的Durbin-Watson、Casewisediagn

3、ostics默认;接着选择Modelfit、Collinearitydiagnotics;点击Continue.3.点击右侧Plots,选择*ZPRED(标准化预测值)作为纵轴变量,选择DEPENDNT(因变量)作为横轴变量;勾选选项组中的StandardizedResidualPlots(标准化残差图)中的Histogram、Normalprobabilityplot;点击Continue.4.点击右侧Save,勾选PredictedVaniues(预测值)和Residuals(残差)选项组中的Unstandardized;点击Continue.5.点击右侧Options,默认,

4、点击Continue.6.返回主对话框,单击OK.输出结果分析:1.引入/剔除变量表该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人/平方公里),第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元),没有变量被剔除。2.模型汇总该表显示模型的拟合情况。从表中可以看出,模型的复相关系数(R)为1.000,判定系数(RSquare)为1.000,调整判定系数(AdjustedRSquare)为1.000,估计值的标准误差(Std.ErroroftheEstimate)为28.351,Durbin-Watson检验统计量为2.845,当DW≈2时说明残差独立。篇二:用SPSS软件实现多元线性回归分

5、析哈尔滨商业大学数学实验报告实验题目:___用SPSS软件实现多元线性回归分析___姓名:____张彦琛____学号:_202114390009__专业:________数学与应用数学_______________日期:________2021-10-27___________________一、实验目的用SPSS软件来实现多元线性回归分析及其应用。二、实验内容水泥凝固时放出的热量Y与水泥中的四种化学成分x1,x2,x3,x4有关,今测得一组数据如下,试用多元回归分析的方法建立模型。三、实验步骤及结论(一)实验步骤把实验所用数据从Word文档复制到Excel,并进一步导入到SPSS

6、数据文件中进行回归分析。选择菜单“分析—回归—线性”,为了解决多重共线性问题,采用逐步回归法。(二)实验结论表一:表一显示了用逐步回归法得到了两个回归模型的拟合情况。由表可知,引入x4得到模型1,模型1的R方为0.675,调整R方为0.645,x4对y影响显著。同时又引入x1得到模型2,模型2的R方为0.972,调整R方为0.967,x4,x1对y影响最为显著。由0.6750.972,0.6450.967,且接近1,说明模型的拟合效果很好。表二:表二给出了两个回归模型的方差分析及检验结果。模型1的F值为22.799,Sig.值为0.0010.05。模型2的F值为176.627,Si

7、g.值为0000.05。模型1,2都通过F检验,可见模型1与模型2在整体上都是显著的。表三:表三给出了回归模型的非标准化估计系数、标准化估计系数、系数的显著性检验结果以及共线性统计量的方差膨胀因子VIF。在模型1,2中,对应t统计量的Sig.的值均小于0.05,则说明每个系数对y的影响是显著的。共线性统计量中VIF10,则克服了共线性的影响。模型1,2都通过了统计显著性检验,由表可得两个回归模型。模型1:y=117.568-0.738x4模型2:y=103.097+1

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