spss多元线性回归实例要点.docx

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1、SPSS19.0实战之多元线性回归分析（2011-12-0912:19:11）转载▼标签：分类：软件介绍文化线性回归数据（全国各地区能源消耗量与产量）来源，可点击协会博客数据挖掘栏：国泰安数据服务中心的经济研究数据库。1.1数据预处理数据预处理包括的内容非常广泛，包括数据清理和描述性数据汇总，数据集成和变换，数据归约，数据离散化等。本次实习主要涉及的数据预处理只包括数据清理和描述性数据汇总。一般意义的数据预处理包括缺失值填写和噪声数据的处理。于此我们只对数据做缺失值填充，但是依然将其统称数据清理。1.1.1数据导

2、入与定义单击打开数据文档"，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中，如图1-1所示。图1-1导入数据导入过程中，各个字段的值都被转化为字符中型（String）,我们需要手动将相应的字段转回数值型。单击菜单栏的“-->”将所选的变量改为数值型。如图1-2所示：t才父袋聿属性己扫描的变量列表⑼：当前奘量一测量较别顿角色：未标记的值:［能源消费总量标签ty；元…1测量1角色变量1&名义（•建的⑤类型。贾底陋；数字”小散©.能源消费总量西煤炭消费量出、焦炭消费量f、原油消费量必、涔油消费量B、煤

3、油消费量f、柴油消费量於，、燃料油消费量fc、天然气消费量f、电力消费量©，、原煤产量B、焦炭产量昌原油产量必S燃料油产量feS汽油产量P煤油产量A、柴油产量B、天然气产量■电力产量、输、▼e30属性⑥丁值标签网格（V）：1*在网格中输入式编辑标签，您可以在底部输入其他值已更改乘失通标舞1□11Cin用3231280245254E6145116□n11147234743551518V111600450056047101112166224J1►1已扫描1值列表1的个案：®w：30]无利腐tt木啊2口叫IB从另

4、一个度量。.F-自动标签Q200］到其他变毒⑨「I三］［取消〕

5、帮助图1-2定义变量数据类型1.1.1数据清理数据清理包括缺失值的填写和还需要使用SPSS分析工具来检查各个变量的数据完整性。单击”-->”：将检查所输入的数据的缺失值个数以及百分比等。如图1-3所示：脂财工2HE皆史j一』£■¥蜀ZW,d齐::yEsr茏荽图1-3缺失值分析能源数据缺失值分析结果如表1-1所示:单变量统计N标准差缺失极值数目a计数百分比低高能源消费总量309638.506175.9240.001煤炭消309728.997472.25

6、90.002焦炭消30874.611053.0080.002原油消281177.511282.74426.701汽油消30230.05170.2700.001煤油消2845.4066.18926.704柴油消30392.34300.9790.002燃料油消费量30141.00313.4670.003天然气消费量3019.5622.0440.002电力消30949.64711.6640.003原煤产量269125.9712180.689413.302焦炭产量291026.491727.73513.302原油产量18

7、1026.481231.7241240.000燃料油J里2590.72134.150516.703汽油产量26215.18210.090413.302煤油产量柴油产量2048.4462.1301033.30026448.29420.675413.301天然气J里2029.2849.3911033.303电力产量30954.74675.2300.000表2-1能源消耗量与产最数据缺失值分析表1-1能源消耗量与产量数据缺失值分析SPSS提供了填充缺失值的工具，点击菜单栏“--'>“，”即可以使用软件提供的几种填充缺失

8、值工具，包括序列均值，临近点中值，临近点中位数等。结合本次实习数据的具体情况，我们不使用SPSS软件提供的替换缺失值工具，主要是手动将缺失信用零值来代替。1.1.3描述性数据汇总描述性数据汇总技术用来获得数据的典型性质，我们关心数据的中心趋势和离中趋势，根据这些统计值，可以初步得到数据的噪声和离群点。中心趋势的量度值包括：均值（mean）,中位数（median）,众数（mode）等。离中趋势量度包括四分位数（quartiles）,方差（variance）等。SPSS提供了详尽的数据描述工具，单击菜单栏的“-->”

9、-->“，”将弹出如图2-4所示的对话框，我们将所有变量都选取到，然后在选项中勾选上所希望描述的数据特征，包括均值，标准差，方差，最大最小值等。由于本次数据的单位不尽相同，我们需要将数据标准化，同时勾选上将标准化得分另存为变量”。文件®编辑团视图M数据©)转换①分析的直梢画图形仍实用程序⑪窗口必帮助1国n鬻必圈汽油消费量煤油消费量柴油消费量燃料油消费量天然气消费量电力消费