实验2 回归分析new

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1、实验2回归分析实习环境要求：计算机及相关设备、SPSS统计软件实习目的：熟练运用SPSS软件进行相关分析与回归分析实习分组：每人一组，独立完成实验内容：一、数据准备课本122页，11题：p122-11题.sav二、相关分析1、菜单命令如下：(Analyze>Correlate>Bivariate…)说明：此为变量间的简单线形相关的判定。2、相关分析主窗口设置如图Pearson为通常所指的相关系数（r）Kendell’stau-b为非参数资料的相关系数，Spearman为非正态分布资料的Pearson相关系数替代值，本例选用

2、Pearson项；在TestofSignificance框中可选相关系数的单侧（One-tailed）或双侧（Two-tailed）检验，本例选双侧检验。101、点击Options...钮弹出BivariateCorrelation：Options对话框可选有关统计项目。输出变量的均数与标准差（Meansandstandarddeviations）以及间量间交叉乘积的标准差与协方差（Cross-productdeviationsandcovariances），点击Continue钮返回BivariateCorrelatio

3、n对话框，再点击OK钮即可2、结果解释10输出每个变量的均值、标准差和样本量r=0.803,P=0.005<0.01,粮食产量与受灾面积在a=0.01的水平上显著相关三、回归分析1、数据准备仍采用课本122页，11题2、菜单命令如下：(Analyze>Regression>Linear…)说明：对于曲线回归可以先对数据进行变换，转化为线性回归计算。因此Linear过程应用最广泛，本例采用Linear过程。3、回归分析主窗口设置如图10说明：Dependent:为因变量Y；Independent（s）：为自变量X；若选入多个

4、变量，则进行多元回归分析。Method处下拉菜单，共有5个选项：Enter（全部入选法）、Stepwise（逐步法）、Remove（强制剔除法）、Backward（向后法）、Forward（向前法）。本例选用Enter法。点击OK钮即完成分析。1、结果解释方差分析表：回归平方和、剩余平方和、总平方和，自由度，均方差，F值，检验P值。P=0.005<0.01，回归方程显著。10回归方程系数表Y=-341.414+9.288X四、实验报告1、某地区10名健康儿童头发和全血中的硒含量（1000ppm）如下，试作发硒与血硒的相关分

5、析。编号发硒血硒123456789107466886991736696587313101311169714510相关系数r是0.872，检验P值是0.001，在0.05的水平下，r显著不显著显著相关。2、某医师测得10名3岁儿童的身高（cm）、体重（kg）和体表面积（cm2）资料如下。试用多元回归方法确定以身高、体重为自变量，体表面积为应变量的回归方程。儿童编号体表面积（Y）身高（X1）体重（X2）125.3825.29988.087.611.011.8103456789105.3585.2925.6026.0145.83

6、06.1026.0756.41188.589.087.789.588.890.490.691.212.012.313.113.714.414.915.216.0回归方程是Y=-2.856+0.069X1+0.184X2，方程是否显著P=0.000<0.01，回归方程显著。在以下空白处，打印粘贴方差分析表、回归方程系数表。方差分析表回归方程系数表10