spss線性回歸方法分析

課程名稱實(shí)用統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱一元線性回歸分析實(shí)驗(yàn)成績指導(dǎo)老師（簽名）日期2011-9-9一.實(shí)驗(yàn)?zāi)康?．掌握一元線性回歸的最小二乘估計(jì)；2．掌握t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的基本原理和檢驗(yàn)方法；3?掌握R平方的統(tǒng)計(jì)意義；4?掌握運(yùn)用SPSS制作散點(diǎn)圖的操作；5.掌握運(yùn)用SPSS進(jìn)行一元回歸分析的操作，以及學(xué)會(huì)識(shí)別輸出表格數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)圖形的意義。二.實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與要求1實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1、根據(jù)P206習(xí)題7-4的數(shù)據(jù)，運(yùn)用線性回歸的方法分析某地區(qū)居民對(duì)食品的消費(fèi)量與居民收入之間的關(guān)系。2、處理P207習(xí)題7-5。（注意：題目假設(shè)的是y與1/x之間近似具有線性關(guān)系，因而我們要擬合的是y與1/x之間的線性關(guān)系，首先要進(jìn)行變量變換，根據(jù)x計(jì)算出1/x。）3、為了研究高等數(shù)學(xué)成績與概率統(tǒng)計(jì)成績的關(guān)系，收集到20名學(xué)生的高等數(shù)學(xué)與概率統(tǒng)計(jì)的成績數(shù)據(jù)見課本P207習(xí)題7-6。試根據(jù)數(shù)據(jù)運(yùn)用SPSS做一元線性回歸分析。2?實(shí)驗(yàn)要求:作散點(diǎn)圖，直觀上觀察樣本點(diǎn)的線性趨勢；擬合模型，估計(jì)模型系數(shù)，寫出模型表達(dá)式；進(jìn)行擬合優(yōu)度評(píng)價(jià)、模型有效性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）、系數(shù)非零檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）；進(jìn)行殘差分析，正態(tài)性檢驗(yàn)（作正態(tài)擬合曲線圖）獨(dú)立性檢驗(yàn)、奇異點(diǎn)、異方差等（做殘差圖）；保存預(yù)測以及殘差數(shù)據(jù)、個(gè)案分析（個(gè)案影響度度量統(tǒng)計(jì)量）。

實(shí)驗(yàn)步驟參見課件一元回歸分析.ppt.實(shí)驗(yàn)結(jié)果（數(shù)據(jù)與圖形）與分析1.600.00-400.00"200.00-700.00800.00900.001000.001100.001200.001300.00B00.00-600.00-400.00"200.00-700.00800.00900.001000.001100.001200.001300.00VariablesEntered/RemovedbModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1xaEnterAllrequestedvariablesentered.DependentVariable:y2.2.ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.227a.051-.001152.69833a.Predictors:(Constant),xANOVAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression22709.095122709.095.974.337aResidual419702.0531823316.781Total442411.14819Predictors:(Constant),xDependentVariable:yCoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1(Constant)74.346280.097.265.794x.296.300.227.987.337a.DependentVariable:y—y=74.346+0.296X200-200-195^190185-180-175-0.0100000000000.0200000000000.0300000000000.0400000000000.050000000000VariablesEntered/RemovedbModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod11/xaEnterAllrequestedvariablesentered.DependentVariable:yModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.851a.725.6564.023a.Predictors:(Constant),1/x3.3.ANOVAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression170.5841170.58410.538.031aResidual64.749416.187Total235.3335Predictors:(Constant),1/xDependentVariable:yCoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1(Constant)168.6985.38131.350.0001/x605.604186.556.8513.246.031a.DependentVariable:yy=168.698+605.604/X0000806580廟等數(shù)學(xué)8590VariablesEntered/RemovedbModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1高等數(shù)學(xué)aEnterAllrequestedvariablesentered.DependentVariable:概率統(tǒng)計(jì)ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.836a.699.6835.469a.Predictors:(Constant),高等數(shù)學(xué)ANOVAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression1252.09511252.09541.856.000aResidual538.4551829.914Total1790.55019Predictors:(Constant),高等數(shù)學(xué)DependentVariable:概率統(tǒng)計(jì)CoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardize