spss线性回归方法分析
课程名称 实用统计软件
实验项目名称 一元线性回归分析
指导老师(签名 ) 日期 2011-9-9 实验成绩
一. 实验目的
1(掌握一元线性回归的最小二乘估计;
2(掌握t检验和F检验的基本原理和检验方法;
3(掌握R平方的统计意义;
4(掌握运用SPSS制作散点图的操作;
5(掌握运用SPSS进行一元回归分析的操作，以及学会识别输出
表格
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数据和统计图形的意义。
二. 实验内容与要求
1(实验内容
1、根据P206习题7-4的数据，运用线性回归的方法分析某地区居民对食品的消费量与居民收入之间的关系。
2、处理P207 习题7-5 。(注意:题目假设的是y与 1/x之间近似具有线性关系，因而我们要拟合的是y与 1/x之间的线性关系，首先要进行变量变换，根据x计算出1/x。)
3、为了研究高等数学成绩与概率统计成绩的关系，收集到20名学生的高等数学与概率统计的成绩数据见课本P习题7-6。试根据数据运用SPSS做一元线性回归分析。 207
2(实验要求:
1(作散点图，直观上观察样本点的线性趋势;
2(拟合模型，估计模型系数，写出模型
表
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达式;
3(进行拟合优度评价、模型有效性检验(F检验)、系数非零检验(t检验); 4(进行残差分析，正态性检验(作正态拟合曲线图)，独立性检验、奇异点、异方差等(做残差图);
5(保存预测以及残差数据、个案分析(个案影响度度量统计量)。
三(实验步骤
参见课件 一元回归分析.
ppt
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四. 实验结果(数据与图形)与分析 1.
bVariables Entered/Removed
Variables Variables
Model Entered Removed Method
a1 x . Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: y
Model Summary
Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Square Estimate
a1 .227 .051 -.001 152.69833
a. Predictors: (Constant), x
bANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
a1 Regression 22709.095 1 22709.095 .974 .337
Residual 419702.053 18 23316.781
Total 442411.148 19
a. Predictors: (Constant), x
b. Dependent Variable: y
aCoefficients
Standardized
Unstandardized Coefficients Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
1 (Constant) 74.346 280.097 .265 .794
x .296 .300 .227 .987 .337
a. Dependent Variable: y
ˆˆyx,，74.3460.296
2.
bVariables Entered/Removed
Variables Variables
Model Entered Removed Method
a1 1/x . Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: y
Model Summary
Adjusted R Std. Error of the
Model R R Square Square Estimate
a1 .851 .725 .656 4.023
a. Predictors: (Constant), 1/x
bANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
a1 Regression 170.584 1 170.584 10.538 .031
Residual 64.749 4 16.187
Total 235.333 5
a. Predictors: (Constant), 1/x
b. Dependent Variable: y
aCoefficients
Standardized
Unstandardized Coefficients Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
1 (Constant) 168.698 5.381 31.350 .000
1/x 605.604 186.556 .851 3.246 .031
a. Dependent Variable: y
ˆˆyx,，168.698605.604/
3.
bVariables Entered/Removed
Variables Variables
Model Entered Removed Method
a高等数学 1 . Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: 概率统计
Model Summary
Adjusted R Std. Error of the
Model R R Square Square Estimate
a1 .836 .699 .683 5.469
a. Predictors: (Constant), 高等数学
bANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
a1 Regression 1252.095 1 1252.095 41.856 .000
Residual 538.455 18 29.914
Total 1790.550 19
a. Predictors: (Constant), 高等数学
b. Dependent Variable: 概率统计
aCoefficients
Standardized
Unstandardized Coefficients Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
1 (Constant) 8.184 10.576 .774 .449
高等数学 .855 .132 .836 6.470 .000
a. Dependent Variable: 概率统计
设高等数学为x，概率统计为y，则:
ˆˆyx,，8.1840.855
浙公网安备 33021202002483