spss線性回歸方法分析

課程名稱實用統(tǒng)計軟件實驗項目名稱一元線性回歸分析實驗成績指導老師（簽名）日期2011-9-9一.實驗目的1．掌握一元線性回歸的最小二乘估計；2．掌握t檢驗和F檢驗的基本原理和檢驗方法；3?掌握R平方的統(tǒng)計意義；4?掌握運用SPSS制作散點圖的操作；5.掌握運用SPSS進行一元回歸分析的操作，以及學會識別輸出表格數(shù)據(jù)和統(tǒng)計圖形的意義。二.實驗內(nèi)容與要求1實驗內(nèi)容1、根據(jù)P206習題7-4的數(shù)據(jù)，運用線性回歸的方法分析某地區(qū)居民對食品的消費量與居民收入之間的關系。2、處理P207習題7-5。（注意：題目假設的是y與1/x之間近似具有線性關系，因而我們要擬合的是y與1/x之間的線性關系，首先要進行變量變換，根據(jù)x計算出1/x。）3、為了研究高等數(shù)學成績與概率統(tǒng)計成績的關系，收集到20名學生的高等數(shù)學與概率統(tǒng)計的成績數(shù)據(jù)見課本P207習題7-6。試根據(jù)數(shù)據(jù)運用SPSS做一元線性回歸分析。2?實驗要求:作散點圖，直觀上觀察樣本點的線性趨勢；擬合模型，估計模型系數(shù)，寫出模型表達式；進行擬合優(yōu)度評價、模型有效性檢驗（F檢驗）、系數(shù)非零檢驗（t檢驗）；進行殘差分析，正態(tài)性檢驗（作正態(tài)擬合曲線圖）獨立性檢驗、奇異點、異方差等（做殘差圖）；保存預測以及殘差數(shù)據(jù)、個案分析（個案影響度度量統(tǒng)計量）。

實驗步驟參見課件一元回歸分析.ppt.實驗結果（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8590VariablesEntered/RemovedbModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1高等數(shù)學aEnterAllrequestedvariablesentered.DependentVariable:概率統(tǒng)計ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.836a.699.6835.469a.Predictors:(Constant),高等數(shù)學ANOVAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression1252.09511252.09541.856.000aResidual538.4551829.914Total1790.55019Predictors:(Constant),高等數(shù)學DependentVariable:概率統(tǒng)計CoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardize