spss多元线性回归分析实例操作步骤

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1、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1998~2008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：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件   1.opendatadocument——opendata——open；2.Openingexceldatasource——OK.第

2、二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（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：2.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Durbin-Watson、Casewisediagnostics默认；接着选择Modelfit、Collinearitydiag

3、notics；点击Continue.3.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.4.点击右侧Save，勾选PredictedVaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.引入/剔除

4、变量表VariablesEntered/RemovedaModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1城市人口密度(人/平方公里).Stepwise(Criteria:Probability-of-F-to-enter<=.050,Probability-of-F-to-remove>=.100).2城市居民人均可支配收入(元).Stepwise(Criteria:Probability-of-F-to-enter<=.050,Probability-of-F-to-remove>=.100).a.DependentVariable:商品房平

5、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。1.模型汇总ModelSummarycModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimateDurbin-Watson11.000a1.0001.00035.18721.000b1.0001.00028.3512.845a.Predictors:(Constant),城市人口密度(人/平方公里)b.Predictors:(Constant),城市人口密度(人/平方公里),城市居民人均可支配收入(元)

6、c.DependentVariable: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1.000，判定系数（RSquare）为1.000，调整判定系数（AdjustedRSquare）为1.000，估计值的标准误差（Std.ErroroftheEstimate）为28.351，Durbin-Watson检验统计量为2.845，当DW≈2时说明残差独立。1.方差分析表ANOVAcModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression38305583.506138305583.50630938.620.00

7、0aResidual11143.03991238.115Total38316726.545102Regression38310296.528219155148.26423832.156.000bResidual6430.0188803.752Total38316726.54510a.Predictors:(Constant),城市人口密度(人/平方公里)b.Predictors:(Constant),城市人口密度(人/平方公里),城市居民人均可支配收入(元