SPSS對(duì)主成分回歸實(shí)驗(yàn)報(bào)告_第1頁(yè)
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1、多元統(tǒng)計(jì)分析分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告2012年月日學(xué)院經(jīng)貿(mào)學(xué)院姓名學(xué)號(hào)實(shí)驗(yàn)名稱實(shí)驗(yàn)成績(jī)、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模ㄒ唬├肧PSS對(duì)主成分回歸進(jìn)行計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn).(二)要求熟練軟件操作步驟,重點(diǎn)掌握對(duì)軟件處理結(jié)果的解釋.二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容以教材例題7.2為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,應(yīng)用軟件對(duì)例題進(jìn)行操作練習(xí),以掌握多元統(tǒng)計(jì)分析方法的應(yīng)用三、實(shí)驗(yàn)步驟(以文字列出軟件操作過(guò)程并附上操作截圖)1、數(shù)據(jù)文件的輸入或建立:(文件名以學(xué)號(hào)或姓名命名)將表7.2數(shù)據(jù)輸入spss:點(diǎn)擊“文件”下“新建”一一“數(shù)據(jù)”見(jiàn)圖1:riUl5im1EiJcERF1HI才梓豪HEiEist摘卄托l(wèi)苴聞罰國(guó)球閔匚用見(jiàn)尊oiE閏iHH>T5f©SHHISifiD

2、岀曲BJi-1111J打開(kāi)yZk12昭|ZyFACSJF.*JC3J黃呢恥円1£9-I.HB7254S7I-1331913185衛(wèi)-11355SKSii4.a16.4-1.11306”1衛(wèi)強(qiáng)-1.100朋605i19.0-廚?T-.12127-S0I40-HEKJ?BS7I-XT3EiSi-.G2&S1-.12127MKO”£OSJ1:3Q.118.H4OTH-1.333S5-:3?0ffi-.68CH7-.45fiS2-1:38-I1歹7204-.1ZT?0EEBJ-0ffiC9/I34E3.ES97SJ鼻碗怖1胡Pi*LMLU227.邸1-.727E1可皿-74

3、4XTi1542B.5.馬除1.394ffl.豳I(mǎi)D1i:rliJ:i.6M11.:3®431-1曲脈:曲團(tuán)蟲(chóng).1K!328IHnainarsI0538013SE541/lffSil筑陽(yáng)J1B4J17J1.243bfi10914111»1?1L24972ID吹167J03B.31.46B33.3S036.9TO3SLSgfJfi寸如01止51OATOri-PfliMd支FTPRSrSFTtn(3-ftARfBnal1*fii!色1WF祝!*Skisiic-i1(4點(diǎn)擊左下角“變量視圖”首先定義變量名稱及類(lèi)型:見(jiàn)圖2:圖2:然后點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)視圖”進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入(圖3):7M昌西均

4、尙zgaasa磚畫(huà)書(shū)1:KiMH眞15昆!I41"112k3、XIXITlSSKSSXXIxiHlsi1更賣(mài)|s*1143:3fl4.301D9.101GJ90-24IDH4KiIE4D3171£03IDmz>I9XM417Ej5D3.10136.EO1D.1D6isasti11口132101B£DB190.7H2.20137.7D20.407xqjd3.101®.D忑.TH82I2JD5GO1M.1Q2E5D922S.105.001B2303M0匚10Z31a5IDIB4302/ED11238£C.70w&j商戟1415FHUB

5、PriKi1邸如£!即il目也田旳Pfl-Pl刪=曲總悄唆豳邂;!卡用顯皙迎&口般HB胡暑牠!IH:O=-r.完成數(shù)據(jù)輸入2、具體操作分析過(guò)程:(1)首先做因變量Y與自變量X1-X3的普通線性回歸:在變量視圖下點(diǎn)擊“分析”菜單,選擇“回歸”-“線性”(圖4):將因變量Y調(diào)入“因變量”欄,將x1-x3調(diào)入“自變量”欄(圖5):然后選擇相關(guān)要輸出的結(jié)果:點(diǎn)擊右上角“統(tǒng)計(jì)量(s)”:“回歸系數(shù)”下選擇“估計(jì)”;“殘差”下選擇“D.W”;在右上角選擇輸出“模型擬合度”、“部分相關(guān)和偏相關(guān)”“共線性診斷”(后兩項(xiàng)是做多重共線性檢驗(yàn))。選完后點(diǎn)擊“繼續(xù)”(見(jiàn)圖6)如果需要對(duì)因變量與殘差進(jìn)

6、行圖形分析則需要在“繪制”下選擇相關(guān)項(xiàng)目(圖7),一般不需要?jiǎng)t繼續(xù)如果需要將相關(guān)結(jié)果如因變量預(yù)測(cè)值、殘差等保存則點(diǎn)擊“保存”(圖8),選擇要保存的項(xiàng)目如果是逐步回歸法或者設(shè)置不帶常數(shù)項(xiàng)的回歸模型則點(diǎn)擊“選項(xiàng)”(圖9)其他選項(xiàng)按軟件默認(rèn)。最后點(diǎn)擊“確定”,運(yùn)行線性回歸,輸出相關(guān)結(jié)果(見(jiàn)表1-3)第13頁(yè)預(yù)測(cè)值謎琶建世巴!標(biāo)臨化®調(diào)節(jié)妙均值預(yù)測(cè)值的S.E.©距離Mahalanobis距離H)Un世距離(Ki杠trn<o)-預(yù)測(cè)區(qū)間均值辿p單值負(fù)信區(qū)問(wèn)9)%京埶境計(jì)創(chuàng)毘系皴統(tǒng)id(2)裁刨淫新數(shù)據(jù)來(lái)(A)數(shù)據(jù)集名稱助:A新埶據(jù)審件(W)文件也)F1未標(biāo)準(zhǔn)化仙)標(biāo)臨化色)學(xué)生

7、化刪除也)學(xué)半化己刪除影響蛻計(jì)呈DfEeta(B)標(biāo)睢化nfRPta(7)DfTiKDII標(biāo)堆化DFitCDH協(xié)方差比率(V)將換型信息掃LB到城ML文件瀏覽KINGSTON:!I£j元實(shí)驗(yàn)課勁雲(yún)元輪計(jì)分I®*5bul±j1戈回歸分析輸出結(jié)果:模型匯總b模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差Durbin-Watson1996a.992.988.488872.740a. 預(yù)測(cè)變量:(常量),x3,x2,xl。b. 因變量:yAnovab模型平方和df均方FSig.1回歸204.776368.259285.610.000a殘差1.6737.239總計(jì)206.44910a.

8、預(yù)測(cè)變量:(常量),x3,x2,xl。b. 因變量:y系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.相關(guān)性共主線差B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版零階偏部分容!1(常量)-10.1281.212-8.355.000x1-.051.070-.339-.731.488.965-.266-.025.0x2.587.095.2136.203.000.251.920.211.9x3.287.1021.3032.807.026.972.728.095.0a.因變量:y由表可知,回歸模型擬合優(yōu)度達(dá)到99.2%,方差分析也顯示線性回歸方程整體顯著(F=285.61,Sig.=0.000)但是回歸系數(shù)估計(jì)結(jié)果中,x1的系數(shù)為-0.0

9、51與一般經(jīng)濟(jì)理論矛盾且不顯著(t檢驗(yàn)值-0.731,檢驗(yàn)的p值0.488),經(jīng)多重共線性診斷仗1與x3的VIF值高達(dá)180以上)表明自變量存在共線性。運(yùn)用主成分分析做多重共線性處理:(2)自變量x1-x3的主成分分析:由于spss沒(méi)有獨(dú)立的主成分分析模塊,需要在因子分析里完成,因此需要特別注意:在數(shù)據(jù)窗口下選擇“分析”一“降維”一“因子分析”(見(jiàn)圖10);在彈出的窗口中將x1-x3調(diào)入“變量”(見(jiàn)圖11);然后點(diǎn)擊“描述”,選擇要輸出的統(tǒng)計(jì)量(見(jiàn)圖12):選中“統(tǒng)計(jì)量”下的兩個(gè)項(xiàng)目(輸出變量描述統(tǒng)計(jì)和初始分析結(jié)果);在“相關(guān)矩陣”一般要選擇輸出“系數(shù)”、“顯著性水平”、“KM0”(做主成分分

10、析和因子分析的適用性檢驗(yàn),也就是檢驗(yàn)變量之間的相關(guān)系數(shù)是否足夠大可以做因子分析)選完后點(diǎn)擊“繼續(xù)”進(jìn)行下一步;點(diǎn)擊“抽取”(見(jiàn)圖13):在“方法”下默認(rèn)“主成分”;“分析”下,默認(rèn)“相關(guān)性矩陣”(含義是要對(duì)變量做標(biāo)準(zhǔn)化處理,然后基于標(biāo)準(zhǔn)化后的協(xié)差陣也就是相關(guān)陣進(jìn)行分解做因子分析或主成分分析),如果不需要對(duì)變量做標(biāo)準(zhǔn)化處理就選“協(xié)方差矩陣”;“輸出”中的兩項(xiàng)都選,要求輸出沒(méi)有旋轉(zhuǎn)的因子解(主成分分析必選項(xiàng))和碎石圖(用圖形決定提取的主成分或因子的個(gè)數(shù));“抽取“下,默認(rèn)的是基于特征值(大于1表示提取的因子或主成分至少代表1個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的變量信息,因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)化后的變量方差為1,因子或者主成分作為提取

11、的綜合變量應(yīng)該至少代表1個(gè)變量的信息),也可以自選提取的因子個(gè)數(shù)(即第二項(xiàng)),本例中做主成分回歸,選擇提取全部可能的3個(gè)主成分,所以自選個(gè)數(shù)填3。選完后點(diǎn)擊“繼續(xù)”進(jìn)行下一步;點(diǎn)擊“旋轉(zhuǎn)”(圖14),按默認(rèn)的“方法”下不旋轉(zhuǎn)(注意,主成分分析不能旋轉(zhuǎn)?。┢渌挥眠x,點(diǎn)擊“繼續(xù)”進(jìn)行下一步;點(diǎn)擊“得分”,計(jì)算不旋轉(zhuǎn)的初始因子得分(圖15),選中“保存為變量”,“方法”下按默認(rèn),其他不修改,點(diǎn)擊“繼續(xù)”進(jìn)行下一步?!斑x項(xiàng)”下可以不選按默認(rèn)(選項(xiàng)里主要針對(duì)缺失值和系數(shù)顯示格式,不影響分析結(jié)果)最后點(diǎn)擊“確定”,運(yùn)行因子分析。圖10圖11柏茉和降:羽.拄熱.g逆欖型1?/顯吾性水平邏)匚舊土遲)n行列

12、式(D)反映象)兩KMO和DaitlettS'JlJS檢驗(yàn)(唱圖12讎?yán)m(xù)取消幫助五i因子分析:因子卷分應(yīng)|保存肯變星方法回回歸但)OBartlett(B)©Andersor-Rjbiri(A)顯示因子得分系數(shù)距陣口匪取消仃賦圖15由運(yùn)行結(jié)果計(jì)算主成分:表4、描述統(tǒng)計(jì)量均值標(biāo)準(zhǔn)差分析Nx1194.590929.9995211x23.30001.6492411x3139.736420.6344011表5、相關(guān)矩陣x1x2x3相關(guān)x11.000.026.997x2.0261.000.036x3.997.0361.000Sig.(單側(cè))x1.470.000x2.470.459x3.0

13、00.459表6、KM0和Bartlett的檢驗(yàn)取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。Bartlett的球形度檢驗(yàn)近似卡方dfSig.49242.6873.000表7、解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%11.99966.63866.6381.99966.63866.6382.99833.27299.910.99833.27299.9103.003.090100.000.003.090100.000提取方法:主成份分析,表8、成份矩陣a成份123x1.999-.036.037x2.062.998.000x3.999-.026-.037提取

14、方法:主成份。a.已提取了3個(gè)成份。由表5、6可知適合做主成分或因子分析(KMO檢驗(yàn)通過(guò)),表7知前兩個(gè)主成分(初始因子)貢獻(xiàn)率已達(dá)99.91%,提取前兩個(gè)主成分用于分析。由表8(初始因子載荷陣)和表7可計(jì)算前兩個(gè)特征向量,用表8前兩列分別除以前兩個(gè)特征值的平方根得前兩個(gè)主成分表達(dá)式:F1=0.7066X1*+0.0439X2*+0.7066X3*(式1)F2=-0.0360X1*+0.9990X2*-0.0260X3*(式2)其中X1*-X3*表示為標(biāo)準(zhǔn)化變量(這是因?yàn)樵谶M(jìn)行主成分分析時(shí)是以標(biāo)準(zhǔn)化變量進(jìn)行分析的,是從相關(guān)陣出發(fā)分析的,見(jiàn)圖13的選項(xiàng))。由于主成分互不相關(guān),可以用提取的主成分代

15、替自變量進(jìn)行回歸分析,因此需要計(jì)算主成分得分來(lái)代替自變量X1-X3。主成分的計(jì)算:依據(jù)式1和2中兩個(gè)主成分的表達(dá)式,對(duì)各自變量標(biāo)準(zhǔn)化后帶入就可以計(jì)算出每個(gè)樣品的主成分得分。但是在spss中,由因子分析提取時(shí)是用主成分法提取的,根據(jù)初始因子與主成分的關(guān)系,未旋轉(zhuǎn)的初始因子等于主成分除以特征根的平方根,因此主成分得分等于因子得分乘以特征根的平方根,因此可以由因子得分計(jì)算主成分得分。前面在因子分析選項(xiàng)中保存了因子得分(見(jiàn)圖15),因此計(jì)算兩個(gè)主成分得分:點(diǎn)擊“轉(zhuǎn)換”一“計(jì)算變量”(圖16):在彈出的窗口分別定義主成分F1=第一因子得分*第一特征根的平方根(圖17)和F2=第二因子得分*第二特征根的平

16、方根。(3)主成分回歸過(guò)程:要做主成分回歸,需要用標(biāo)準(zhǔn)化的因變量(因?yàn)樽宰兞拷?jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理做主成分分析,因變量需要對(duì)應(yīng)做標(biāo)準(zhǔn)化)與主成分做回歸,對(duì)因變量Y做標(biāo)準(zhǔn)化處理,點(diǎn)擊“分析”一“描述統(tǒng)計(jì)”一“描述”(見(jiàn)圖18),在彈出窗口中將Y調(diào)入變量,并選中“將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量”(圖19)后確定完成Y的標(biāo)準(zhǔn)化。點(diǎn)擊“分析”-“回歸”-“線性”(圖20)在彈出窗口(圖21)中將Zscore(y)調(diào)入因變量,F(xiàn)1和F2調(diào)入自變量,其他選項(xiàng)同前面圖6-9,然后點(diǎn)擊“確定”運(yùn)行主成分回歸,相關(guān)輸出結(jié)果見(jiàn)表9舐訊翫上如O爵削曲翼益弘曲Sti"歓竄B郵丈帕卿回胭吵械回威(D弼曲頁(yè)惱騙回¥W

17、(uiBn®渤邑育giirx1>21234113.161.2171.5175.561EO061907T2021821249226.11D231.9112SD12114151G171B19詡21712324XLE和逸®0:MW;.0卩弍:丨百瑋:駅mm->i-.:.i>國(guó)«鈿職那弱:;::?<:K4W<W靈中#書(shū)庭-訶迸i舒尸璀:可見(jiàn):iiSMfinLrl制-1.-M9/2.54571-1.533191.31B52-1.113K1.301.7W1-.12127-.91140/砥.-J63BJ7-.12127623£-.醐D1.

18、33395-.KCQ7-.129/0-.66Ea7-.H2B13-J3D31-.7Z7E1.30E5.PE07.孕坯1.®田.61D1.D144J1.050321.030731.C8MI1.斑|1124366I.D914111M42IKE49114BDSI.57E20138Q3S1Vy.詛舊-.5F33:*:-'7:t圖16期tr.w.tzBUEflHII-st殆円鞏北量良豪ifiii*-Itflx|SLfEDJ.lENEPSS3Mj:4JeqFra<e-swr.贈(zèng)衛(wèi)注叩脅,目雄劃迪州g©桿弄亦世直胃世£年回其耐甲型理空辭旳|3HS£*Ff

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