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SPSS多元线性回归分析实例操作步骤..doc

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤.

没心没肺de_小女人
2017-10-17 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《SPSS多元线性回归分析实例操作步骤.doc》,可适用于活动策划领域

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤SPSS统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的:引入~年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量来研究上海房价的变动因素。实验变量:以年份、商品房平均售价(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)、五年以上平均年贷款利率()和房屋空置率()作为变量。实验方法:多元线性回归分析法软件:spss操作过程:第一步:导入Excel数据文件opendatadocumentopendataopenOpeningexceldatasourceOK第二步:在最上面菜单里面选中AnalyzeRegressionLinearDependent(因变量)选择商品房平均售价Independents(自变量)选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率Method选择Stepwise进入如下界面:点击右侧Statistics勾选RegressionCoefficients(回归系数)选项组中的Estimates勾选Residuals(残差)选项组中的DurbinWatson、Casewisediagnostics默认接着选择Modelfit、Collinearitydiagnotics点击Continue点击右侧Plots选择*ZPRED(标准化预测值)作为纵轴变量选择DEPENDNT(因变量)作为横轴变量勾选选项组中的StandardizedResidualPlots(标准化残差图)中的Histogram、Normalprobabilityplot点击Continue点击右侧Save勾选PredictedVaniues(预测值)和Residuals(残差)选项组中的Unstandardized点击Continue点击右侧Options默认点击Continue返回主对话框单击OK输出结果分析:引入剔除变量表aVariablesEnteredRemovedModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod城市人口密度(人平方公里)Stepwise(Criteria:ProbabilityofFtoenter<=,ProbabilityofFtoremove>=)城市居民人均可支配收入(元)Stepwise(Criteria:ProbabilityofFtoenter<=,ProbabilityofFtoremove>=)aDependentVariable:商品房平均售价(元平方米)该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人平方公里)第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元)没有变量被剔除。模型汇总cModelSummaryStdErroroftheModelRRSquareAdjustedRSquareEstimateDurbinWatsonabaPredictors:(Constant),城市人口密度(人平方公里)bPredictors:(Constant),城市人口密度(人平方公里),城市居民人均可支配收入(元)cDependentVariable:商品房平均售价(元平方米)该表显示模型的拟合情况。从表中可以看出模型的复相关系数(R)为判定系数(RSquare)为调整判定系数(AdjustedRSquare)为估计值的标准误差(StdErroroftheEstimate)为DurbinWatson检验统计量为当DW时说明残差独立。方差分析表cANOVAModelSumofSquaresdfMeanSquareFSigaRegressionResidualTotalbRegressionResidualTotalaPredictors:(Constant),城市人口密度(人平方公里)bPredictors:(Constant),城市人口密度(人平方公里),城市居民人均可支配收入(元)cDependentVariable:商品房平均售价(元平方米)该表显示各模型的方差分析结果。从表中可以看出模型的F统计量的观察值为概率p值为在显著性水平为的情形下可以认为:商品房平均售价(元平方米)与城市人口密度(人平方公里),和城市居民人均可支配收入(元)之间有线性关系。回归系数aCoefficientsStandardizeUnstandardizeddCollinearityCoefficientsCoefficientsStatisticsTolerancModelBStdErrorBetaTSigeVIF(Constant)城市人口密度(人平方公里)(Constant)城市人口密度(人平方公里)城市居民人均可支配收入(元)aDependentVariable:商品房平均售价(元平方米)该表为多元线性回归的系数列表。表中显示了模型的偏回归系数(B)、标准误差(StdError)、常数(Constant)、标准化偏回归系数(Beta)、回归系数检验的t统计量观测值和相应的概率p值(Sig)、共线性统计量显示了变量的容差(Tolerance)和方差膨胀因子(VIF)。令x表示城市人口密度(人平方公里)x表示城市居民人均可支配收入(元)根据模型建立的多元多元线性回归方程为:y=xx方程中的常数项为偏回归系数b为b为经T检验b和b的概率p值分别为和按照给定的显著性水平的情形下均有显著性意义。根据容差发现自变量间共线性问题严重VIF值为也可以说明共线性较明显。这可能是由于样本容量太小造成的。模型外的变量cExcludedVariablesCollinearityStatisticsPartialTolerancMinimumModelBetaIntSigCorrelationeVIFTolerancea城市居民人均可支配收入(元)a五年以上平均年贷款利率()a房屋空置率()b五年以上平均年贷款利率()b房屋空置率()aPredictorsintheModel:(Constant),城市人口密度(人平方公里)bPredictorsintheModel:(Constant),城市人口密度(人平方公里),城市居民人均可支配收入(元)cDependentVariable:商品房平均售价(元平方米)该表显示的是回归方程外的各模型变量的有关统计量可见模型方程外的各变量偏回归系数经重检验概率p值均大于故不能引入方程。共线性诊断aCollinearityDiagnosticsVarianceProportions城市人口密度城市居民人均可(人平方公里)支配收入(元)ModelDimensionEigenvalueConditionIndex(Constant)aDependentVariable:商品房平均售价(元平方米)该表是多重共线性检验的特征值以及条件指数。对于第二个模型最大特征值为其余依次快速减小。第三列的各个条件指数可以看出有多重共线性。残差统计量aResidualsStatisticsMinimumMaximumMeanStdDeviationNPredictedValueResidualStdPredictedValueStdResidualaDependentVariable:商品房平均售价(元平方米)该表为回归模型的残差统计量标准化残差(StdResidual)的绝对值最大为没有超过默认值不能发现奇异值。回归标准化残差的直方图该图为回归标准化残差的直方图正态曲线也被显示在直方图上用以判断标准化残差是否呈正态分布。但是由于样本数只有个所以只能大概判断其呈正态分布。回归标准化的正态PP图该图回归标准化的正态PP图该图给出了观测值的残差分布与假设的正态分布的比较由图可知标准化残差散点分布靠近直线因而可判断标准化残差呈正态分布。因变量与回归标准化预测值的散点图该图显示的是因变量与回归标准化预测值的散点图其中DEPENDENT为x轴变量*ZPRED为y轴变量。由图可见两变量呈直线趋势。附件:原始数据:自变量散点图:由散点图可以看出可进入分析的变量为城市人口密度、城市居民人均可支配收入。书中横卧着整个过去的灵魂卡莱尔人的影响短暂而微弱书的影响则广泛而深远普希金人离开了书如同离开空气一样不能生活科洛廖夫书不仅是生活而且是现在、过去和未来文化生活的源泉库法耶夫书籍把我们引入最美好的社会使我们认识各个时代的伟大智者史美尔斯书籍便是这种改造灵魂的工具。人类所需要的是富有启发性的养料。而阅读则正是这种养料雨果

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