SPSS中多元回归分析实例解析

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2、百度首页登录加入VIP意见反馈下载客户端2/18/2019SPSS中多元回归分析实例解析-百度文库首页分类精品内容申请认证机构合作频道专区百度智慧课堂百度教育VIPSPSS中多元回归分析实例百度文库教育专区高等教育理学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: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。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

3、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。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

4、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级,6天或6天以上为4级。表2-1x1x2x3x4y降水幼虫密年蛾量级别卵量级别级别雨日级别级别量度19601022411214.31211011961300144030.111141196269936717.511191196318764675417.147455419654318011.912111https://wenku.baidu.com/view/a8eb02f9941ea76e58fa0416.html1/11196642222010101312/18

5、/2019SPSS中多元回归分析实例解析-百度文库19678063510311.82322831976115124020.612171197171831460418.444245419728033630413.433226319735722280213.224216219742641330342.243219219751981165271.84532331976461214017.515328319777693640444.7432444197825516510101112数据保存在“DATA6-5.SAV”文件中。1)准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中,创建“年份”

6、、“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。图2-1或者打开已存在的数据文件“DATA6-5.SAV”。2)启动线性回归过程https://wenku.baidu.com/view/a8eb02f9941ea76e58fa0416.html2/11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

7、性回归过程窗口。2/18/2019SPSS中多元回归分析实例解析-百度文库图2-2线性回归对话窗口3)设置分析变量设置因变量: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

8、此不作任何设置。4)回归方式本例子中的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。5)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。其中各项的意义分别为:https://wenku.baidu.com/view/a8eb02f9941ea76e58fa0416.html3/112/18/2019SPSS中多元回归分析实例解析-百度文库图2-3“Statistics”对话框①“Regression

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