SPSS中多元回归分析实例.doc

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1、SPSS中多元回归分析实例多元回归分析在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：-

2、:U0u  x5r1F1E其中：b0是回归常数；bk(k=1,2,3,…,n)是回归参数；e是随机误差。9u(w9P:y'o0M4R,u多元回归在病虫预报中的应用实例:某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预

3、报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。分级别数值列成表2-1。预报量y：每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。/W;n*y2T  ['A!Z#f/e预报因子：x1诱蛾量0~300头为l级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0~150块为1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3

4、级，6天或6天以上为4级。    表2-1  r;B(Z-q'g*d)B6X"Q9d&]1D"Cx1x3y年蛾量级别级别降水量雨日级别19601022414.3211961300130.1111962699317.511196318764417.174196543111.92119664222100119678063311.8321976115120.62119717183418.44219728033413.43219735722213.24219742641342.23219751981271.8531976461217.55319777693444.7321

5、97825511001数据保存在“DATA6-5.SAV”文件中。:S0s3X'D!L;t'S*Z1）准备分析数据7D0

6、4}/U!E(x6])n$l/B)m在SPSS数据编辑窗口中，创建“年份”、“蛾量”、“卵量”、“降水量”、“雨日”和“幼虫密度”变量，并输入数据。再创建蛾量、卵量、降水量、雨日和幼虫密度的分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。编辑后的数据显示如图2-1。4[/R,Z#v(p&h&Y%W  u&@图2-1或者打开已存在的数据文件“DATA6-5.SAV”。2）启动线性

7、回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开如图2-2所示的线性回归过程窗口。图2-2线性回归对话窗口7c,~0X*e:{(T3)设置分析变量%A)}'Z*Y-`*i(G设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“幼虫密度[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“蛾量[x1]”、“卵量[x2]”、“降水量[x3]”、“雨日[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:本例

8、子中不使用控制变量，所以不选择任何变量。选择标签变量:选择“年份”为标签变量。选择加权变量:本例子没有加权变量，因此不作任何设置。45g-n/G2v;Q,y#c(s;Y3n7i)s-S:N(a-s%L4）回归方式%c%[&p$g7_!u7b本例子中的4个预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。9H7d4F#~4["i2`)w3C(Z*S#}&}:X*f9^*E5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开如图2-3所示的对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的

9、意义分别为：*+Q!X%

10、-v$O!e/W%l3D-Q#_&~5B-C图2-3“Statistics”对话框①“RegressionCoefficients”回归系数选项："c/J0l/P)Y2M  ^+@&s“Estimates”输出回归系数和相关统计量。4p(J,?"A/D'Q3m1i   “Confidenceinterval”回归系数的95%置信区间。3k#W3u3[#E"N,o5D;z   “Covariancematrix”回归系数的方差-协方差矩阵。  本例子选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：“D

11、urbin