一元线性回归案例spss

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1、下图为25个职业人群的肺癌死亡指数（100=平均水平）和抽烟指数（100=平均水平）。职业抽烟指数肺癌死亡指数农业、林业工人77.084.0挖掘、采石工人110.0118.0玻璃陶器制造者94.0120.0天然气、化工生产者117.0123.0锻造锻压工人116.0135.0电气及电子工人102.0101.0工程及相关行业人员111.0118.0木工业工人93.0113.0建筑工人113.0141.0皮革业工人92.0104.0服装业工人91.0102.0造纸印刷业工人107.0102.0纺织业工人102.093.0其他产品制造者112.096.0油漆工、装潢工110.0

2、137.0发动机、起重机等操作员115.0113.0食品行业工人104.0112.0交通运输业工人115.0128.0库管员等105.0114.0服务业场所工人105.0111.0文书办事员87.081.0销售员91.088.0行政、经理人员76.061.0艺术家、科学家66.055.0其他劳动力113.0123.0散点图呈线性关系令Y=肺癌死亡指数，X=抽烟指数，做线性回归分析如下：表2中R=0.839表示两变量高度相关R方=0.703表示拟合较好，散点相对集中于回归线表3中sig.<0.05则自变量与因变量具有显著的线性关系，即可以用回归模型表示表4中自变量sig.<

3、0.05则自变量对因变量的线性影响是显著的由此得到抽烟指数及肺癌死亡指数的一元回归方程：Y=-24.421+1.301X即抽烟指数每变动一个单位则肺癌死亡指数平均变动1.301个单位