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——ope

2、ndata——open;2.Openingexceldatasource——OK.第二步: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

3、选Residuals(残差)选项组中的Durbin-Watson、Casewisediagnostics默认;接着选择Modelfit、Collinearitydiagnotics;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Sav

4、e,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/剔除变量表VariablesEntered/RemovedaModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1城市人口密度(人/平方公里).Stepwise(Criteria:Probability-of-F-to-en

5、ter<=.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ModelSum

6、marycModelRRSquareAdjustedRSquareStd.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)c.DependentVariable:商品房平均售价(元/平方米)该表显示模型的拟合

7、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.1Regression38305583.506138305583.50630938.620.000

8、aResidual11143.03991238.115Total38316726.545102Regression38310296.528219155148.26423832.156.000bResidual6430.0188803.752Total38316726.54510a.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

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