SPSS实现一元线性回归分析实例(16页).doc

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1、-SPSS实现一元线性回归分析实例2009-12-14 15:311、准备原始数据。为研究某一大都市报开设周日版的可行性,获得了34种报纸的平日和周日的发行量信息(以千为单位)。数据如图1所示。SPSS17.0 图12、判断是否存在线性关系。制作直观散点图:(1)SPSS:菜单Analyze/Regression/linear Regression,如图2所示: 图2(2)打开对话框如图3 图3图3中,Dependent是因变量,Independent是自变量,分别将左栏中的sunday选入因变量,daily选入自变量,newspaper作为标识标签选入case labels.(3)点击图3对

2、话框中的plots按钮,如图4所示: 图4将因变量DEPENTENT 选入Y:,自变量 ZPRED 选入X: continue 返回上级对话框。单击主对话框OK.便生成散点图如图5所示: 图5从以上散点图可看出,二者变量之间关系趋势呈线性关系。2、回归方程菜单Analyze/Regression/linear Regression,在图3对话框的右边单击statistics如图6所示: 图6regression coefficient回归系数,estimates估计值,confidence intervals level:95%置信区间,model fit拟合模型。点击continue返回主对

3、话框,单击OK.结果如图7、图8所示: 图7图7中第一个图是变量的输入与输出,从图下的提示可知所有变量均输入与输出,没有遗漏。图7中的第二图是模型总和R值,R平方值,R调整后的平方值,及标准误。 图8图8中第一图为方差统计图,包括回归平方和,自由度,方程检验F值及P值。图8第二图为回归参数图,从图中可知,constant为回归方程截距,即13.836,回归系数为1.340,标准误分别为:35.804和0.071,及t检验值和95%的置信区间的最大值和最小值。因此回归方程可表示为:Y=1.34X+13.836。X因变量,即数据表中的daily,Y是因变量,即数据表中的sunday.SPSS实现一

4、元线性回归分析实例2009-12-14 15:311、准备原始数据。为研究某一大都市报开设周日版的可行性,获得了34种报纸的平日和周日的发行量信息(以千为单位)。数据如图1所示。SPSS17.0 图12、判断是否存在线性关系。制作直观散点图:(1)SPSS:菜单Analyze/Regression/linear Regression,如图2所示: 图2(2)打开对话框如图3 图3图3中,Dependent是因变量,Independent是自变量,分别将左栏中的sunday选入因变量,daily选入自变量,newspaper作为标识标签选入case labels.(3)点击图3对话框中的plot

5、s按钮,如图4所示: 图4将因变量DEPENTENT 选入Y:,自变量 ZPRED 选入X: continue 返回上级对话框。单击主对话框OK.便生成散点图如图5所示: 图5从以上散点图可看出,二者变量之间关系趋势呈线性关系。2、回归方程菜单Analyze/Regression/linear Regression,在图3对话框的右边单击statistics如图6所示: 图6regression coefficient回归系数,estimates估计值,confidence intervals level:95%置信区间,model fit拟合模型。点击continue返回主对话框,单击OK.结果如图7、图8所示: 图7图7中第一个图是变量的输入与输出,从图下的提示可知所有变量均输入与输出,没有遗漏。图7中的第二图是模型总和R值,R平方值,R调整后的平方值,及标准误。 图8图8中第一图为方差统计图,包括回归平方和,自由度,方程检验F值及P值。图8第二图为回归参数图,从图中可知,constant为回归方程截距,即13.836,回归系数为1.340,标准误分别为:35.804和0.071,及t检验值和95%的置信区间的最大值和最小值。因此回归方程可表示为:Y=1.34X+13.836。X因变量,即数据表中的daily,Y是因变量,即数据表中的sunday.第 18 页-

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