SPSS多元線性回歸分析報(bào)告實(shí)例操作步驟

1、標(biāo)準(zhǔn)實(shí)用SPSS統(tǒng)計(jì)分析多元線性回歸分析方法操作與分析實(shí)驗(yàn)?zāi)康模阂?998200奔上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、 五 年以上平均年貸款利率和房屋空置率作為變量，來(lái)研究上海房?jī)r(jià)的變動(dòng)因 素。實(shí)驗(yàn)變量：以年份、商品房平均售價(jià)（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）、五年以上平均年貸款利率（） 和房屋空置率（）作為變量。實(shí)驗(yàn)方法：多元線性回歸分析法 軟件：spss19.0操作過(guò)程：第一步：導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)文件1. open data documentopen dataopen;2. Opening excel data sourceOK.季

2、 Opening Excel Data Source（?比1雷e*（101舊里問(wèn)0次。6小慎燈丁2。燈純3袱印舊80修元線性回歸謾價(jià)多元線性回歸.會(huì)yjRead variable names from the Hstrow of dataWorksheet Sheetl (A1:Fl2j*Range:文案大全第二步：1 .在最上面菜單里面選中 AnalyzeRegressionLinear ,Dependent （因變量）選擇商品房平均售價(jià)，Independents （自變量）選擇 城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年貸款利率、房 屋空置率；Method選擇Stepwise.進(jìn)

3、入如下界面：2 .點(diǎn)擊右側(cè) Statistics ,勾選 Regression Coefficients （回歸系數(shù)）選 項(xiàng)組中的Estimates ;勾選Residuals （殘差）選項(xiàng)組中的Durbin-Watson、CollinearityCasewise diagnostics 默認(rèn)；接著選擇 Model fit diagnotics ;點(diǎn)擊 Continue.舉 口口3Regressioii Statistics .Regression Coefficients-5 EstimatesE I Confidence intervals Levels): 95L Cesaria nee

4、matrix-Residuals“ Durbin-WatsonW Casewise diagnostics Outliers outside：O All cases3 Model litR squared changeDescri ptivesl_. Part a nd partial correlationsViColllnearity diagnostied(mnaarKi (»« hi ， rnan »' m 事3 standard devialionsContinue Cancel Help3.點(diǎn)擊右側(cè)Plots ,選擇*ZPRED（標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值）

5、作為縱軸變量，選擇DEPENDN1B變量）作為橫軸變量；勾選選項(xiàng)組中的 Standardized Residual Plots （標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖）中的 Histogram、Normal probability plot ;點(diǎn) 擊 Continue.Residuals （殘4.點(diǎn)擊右側(cè)Save,勾選Predicted Vaniues（預(yù)測(cè)值）差）選項(xiàng)組中的 Unstandardized ;點(diǎn)擊 Continue.5.點(diǎn)擊右側(cè)Options ,默認(rèn)，點(diǎn)擊 Continue.鑿 Linear Regression: OptionsStepping Method Criteria1 Use probab

6、ility of FEntry:®一Removal: hoO Use F valueEntry 3 34Removat 2 71M Include constant in equation-Missing Valu es Exclude cases UstwiseO Exclude cases gairwi占白O Replacs with meanr、> ,%Continue Cancel Help6.返回主對(duì)話框，單擊OK.輸出結(jié)果分析：1 .引入/剔除變量表Variables Entered/RemovedModelVariables EnteredVariables Re

7、movedMethod12城市人口密度（人/平方公里）城市居民人均可支配收入（元）.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=.050, Probability-of-F-to-remove >=.100).Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=.050, Probability-of-F-to-remove >=.100).a. Dependent Variable:商品房平均售價(jià)（元/平方米）該表顯示模型最先引入變量城市人口密度（人/平方公里），第二個(gè)引入

8、模型的是變量城市居民人均可支配收入（元），沒(méi)有變量被剔除。2 .模型匯總Model Summary。ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of theEstimateDurbin-Watson11.000 a1.0001.00035.18721.000 b1.0001.00028.3512.845a. Predictors: （Constant）,城市人口密度（人/平方公里）b. Predictors: （Constant）,城市人口密度（人/平方公里），城市居民人均可支配收入（元）c. Dependent Variable:商品房平均售價(jià)（元 /

9、平方米）該表顯示模型的擬合情況。從表中可以看出，模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)（R）為 1.000,判定系數(shù)（RSquare）為 1.000,調(diào)整判定系數(shù)（Adjusted RSquare） 為 1.000,估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差（Std. Error of the Estimate ）為 28.351 , Durbin-Watson檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為2.845,當(dāng)D忡2時(shí)說(shuō)明殘差獨(dú)立。3 .方差分析表ANOVAModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression38305583.506138305583.50630938.620.000 aResidual11143.039

10、91238.115Total38316726.545102Regression38310296.528219155148.26423832.156.000 bResidual6430.0188803.752Total38316726.54510a. Predictors: （Constant）,城市人口密度（人/平方公里）b. Predictors: (Constant),城市人口密度（人/平方公里），城市居民人均可支配收入（元）c. Dependent Variable:商品房平均售價(jià)（元/平方米）該表顯示各模型的方差分析結(jié)果。從表中可以看出，模型的 F統(tǒng)計(jì)量 的觀察值為23832.156,

11、概率p值為0.000,在顯著性水平為0.05的情形 下，可以認(rèn)為：商品房平均售價(jià)（元/平方米）與城市人口密度（人/平方 公里），和城市居民人均可支配收入（元）之間有線性關(guān)系。4 .回歸系數(shù)Coefficients aModelUnstandardizedCoefficientsStandardiz edCoefficientsTSig.CollinearityStatisticsBStd. ErrorBetaToleranc eVIF1(Constant)1652.24624.13768.454.000城市人口密度（人/1.072.0061.000175.894.0001.0001.000平方

12、公里）2(Constant)1555.50644.43235.009.000城市人口密度（人/1.020.022.95146.302.000.05020.126平方公里）城市居民人均可支配.017.007.0502.422.042.05020.126收入（元）a. Dependent Variable:商品房平均售價(jià)（元/平方米）該表為多元線性回歸的系數(shù)列表。表中顯示了模型的偏回歸系數(shù)（B）、標(biāo)準(zhǔn)誤差（Std. Error ）、常數(shù)（Constant）、標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)（Beta）、 回歸系數(shù)檢驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量觀測(cè)值和相應(yīng)的概率p值（Sig.）、共線性統(tǒng)計(jì) 量顯示了變量的容差（Tolerance）

13、和方差膨脹因子（VIF）。令xi表示城市人口密度（人/平方公里），X2表示城市居民人均可支配收 入（元），根據(jù)模型建立的多元多元線性回歸方程為：y=1555.506+1.020 x 1 +0.017x 2方程中的常數(shù)項(xiàng)為1555.506,偏回歸系數(shù)b1為1.020, b2為。.017, 經(jīng)T檢驗(yàn)，b1和b2的概率p值分別為0.000和0.042 ,按照給定的顯著性 水平0.10的情形下，均有顯著性意義。根據(jù)容差發(fā)現(xiàn)，自變量間共線性問(wèn)題嚴(yán)重；VIF值為20.126,也可以說(shuō)明共線性較明顯。這可能是由于樣本容量太小造成的。5 .模型外的變量Excluded Variables cModelBeta

14、 IntSig.PartialCollinearity StatisticsCorrelationToleranc eVIFMinimumTolerance1城市居民人均可支配收入（元）.050 a2.422.042.650.05020.126.050五年以上平均年貸款利率（%）-.001 a-.241.815-.085.9991.001.999房屋空置率（）.004 a.596.568.206.9281.078.9282五年以上平均年貸款利率（%）.002 b.391.708.146.9131.096.045房屋空置率（）.002 b.452.665.168.9141.094.049a. P

15、redictors in the Model: （Constant）,城市人口密度（人/平方公里）b. Predictors in the Model: （Constant）,城市人口密度（人/平方公里），城市居民人均可支配收入（元）c. Dependent Variable:商品房平均售價(jià)（元 /平方米）該表顯示的是回歸方程外的各模型變量的有關(guān)統(tǒng)計(jì)量，可見(jiàn)模型方程外的各變量偏回歸系數(shù)經(jīng)重檢驗(yàn)，概率P值均大于0.10,故不能引入方程。6 .共線性診斷Collinearity DiagnosticsModelDimensionEigenvalueCondition IndexVariance P

16、roportions(Constant)城市人口密度（人/平方公里）城市居民人均可支配收入（元）111.8981.000.05.052.1024.319.95.95212.8911.000.00.00.002.1065.213.21.03.003.00330.736.78.971.00a. Dependent Variable:商品房平均售價(jià)（元/平方米）該表是多重共線性檢驗(yàn)的特征值以及條件指數(shù)。對(duì)于第二個(gè)模型，最大特征值為2.891 ,其余依次快速減小。第三列的各個(gè)條件指數(shù)，可以看 出有多重共線性。7 .殘差統(tǒng)計(jì)量Residuals StatisticsMinimumMaximumMeanS

17、td. DeviationNPredicted Value3394.718382.835465.641957.30211Residual-47.03540.271.00025.35711Std. Predicted Value-1.0581.490.0001.00011Std. Residual-1.6591.420.000.89411a. Dependent Variable:商品房平均售價(jià)（元 /平方米）該表為回歸模型的殘差統(tǒng)計(jì)量，標(biāo)準(zhǔn)化殘差（Std. Residual ）的絕 對(duì)值最大為1.659,沒(méi)有超過(guò)默認(rèn)值3,不能發(fā)現(xiàn)奇異值。8 .回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差的直方圖Histogram口-pen

18、dent Mariabl商rk房平蚓售價(jià)來(lái)）Mmfi =-& 26B1S3- S 阻 Dw = QEWN=1i標(biāo)準(zhǔn)實(shí)用該圖為回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差的直方圖，正態(tài)曲線也被顯示在直方圖上，用 以判斷標(biāo)準(zhǔn)化殘差是否呈正態(tài)分布。 但是由于樣本數(shù)只有11個(gè)，所以只能 大概判斷其呈正態(tài)分布。9 .回歸標(biāo)準(zhǔn)化的正態(tài)P-P圖qs ESQ POU 吝皿Normal P -P Plot of Retssslon Standsrdufld ResidualDependent Variable：福品房平均轉(zhuǎn)外（無(wú)怦方'米）0.D口屋0.4口.6Q.ai.aObserved Cum Prab文案大全該圖回歸標(biāo)準(zhǔn)化的正態(tài)P-P圖，該圖給出了觀測(cè)值的殘差分布與假設(shè) 的正態(tài)分布的比較，由圖可知標(biāo)準(zhǔn)化殘差散點(diǎn)分布靠近直線，因而可判斷 標(biāo)準(zhǔn)化殘差呈正態(tài)分布。10 .因變量與回歸標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值的散點(diǎn)圖Scatty rp lotDeperidentVar