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1、实验七(2)回归分析一、实验目的与实验要求掌握M归分析的操作与结果解释二、实验内容详细介绍SPSS屮提供了进行回归分析的专门过程,利用这些过程,可以对数据的冋归作更深入的分析。1.一元线性回归下面通过一个例子对SPSS中一元线性回归的分析过程进行讲解合金钢的强度y与钢材中碳的含最X有密切关系,为了冶炼出符合要求强度的钢,常常通过控制钢水中的碳含量來达到目的,因此需要了解y与x之间的关系。下面是10组不同的碳含量x(%)对应的钢的强度y(kg/mn?)数据X0.030.040.050.070.090」00」20」50」70.20Y40.5039.5041.0041.5043.0042.00
2、45.0047.5053.0056.00具体方法如下:首先点击菜单项中的“Analyze"I"Regression”I"Linear”GraphsUtilitiesWindowHelpReports►DescriptiveStatisticsrTables►I111
3、var
4、var畅
5、CompareMeans►GeneralLinearModel►MixedModels►Correlate►Regression►Linear・・・
6、LoglinearT■厂►CurveEstiination...出现如图1所示对话框,■LinearRegressionPreviousWLSWeight:u
7、Statistics...Dependent:OKPasteBlock1of1ResetCancelIndependent(s):HelpMethod:Ent引NextSelectionVariable:Rule...]CaseLabels:Plots...
8、
9、S刖e...]
10、Qptions...图1对图1中对话框的一些参数介绍如下:©Dependent:因变量Independent:自变量。在进行一元回归时,在该窗口屮输入一个变量名;进行多元冋归时,在该窗口中输入多个变量名。Method下拉列表框:在该控件屮选择进行冋归分析的方法。有Enter、Remove>Stepwise>Back
11、ward和Forward等5种方法。SelectionVariable:在该窗口中输入变量名,然后用“Rule”按钮输入选择数据的规则,确定对哪些个案的数据进行回归分析。CaseLabels窗口:在该窗口屮输入变量名,用对应变量的值作为标签进行标注。WLSWeight:对应变量的值作为加权处理的权重。②Statistics按钮:打开"LinearRegression:Statistics”对话框,如图2所示,该对话框提供了多个统计量的显示控制。图2对图2中的一些参数简单介绍如下:>RegressionCoefficients方框:该方框内的选项控制冇关冋归系数统计最的显示:包括:◊Est
12、imates:默认时选择此项。计算并显示回归系数。◊Confidenceintervals:计算并显示预测区间◊Covariancematrix:计算并显示回归系数的方差协方差矩阵,矩阵的对角线上为方差,对角线上下为协方差。>Residuals方框:该方框中的选项进行有关残差的设置>Modelfit:默认时选择此项,计算并显示相关系数、相关系数的平方、调整的相关系数、标准谋差和ANOVA表。>Rsquaredchange:表示增删一个独立变量时相关系数的变化。如果增删某相关变量时相关系数变化较大,则说明该变量对因变量的影响较大。>Descriptives:显示变量数据的均值、标准离差和单
13、侧条件下的相关矩阵。>Partandpartialcorrelation:显示部分相关和偏相关矩阵。>Collinearitydiagnostics:进行共线性诊断③点击Plots按钮,打开aLinearRegression:Plots对话框如图3所示。在该对话框中进行设置,可以生成残差图、直方图、止态P-P概率图和局部回归图(PartialRegressionPlot)图3图3中的左侧列表框中变虽的含义如下:DEPENDNT:I大I变最ZRES1D:标准化残差ADJPRED:调节预测值SDRESID:学生化剔除参差ZPRED:标准化预测值DRESID:剔除残差SRESID:学生化残差X
14、窗口和Y窗口:在这两个窗口屮分别输入变量名,则对应变量的数据作为图形X轴和Y轴的度量。StandardizedResidualPlots:在该方框中选择要生成图形的类型。Histogram:直方图NormalProbability:生成正态P-P概率图Produceallpartialplots:牛成所有局部回归图。④Save按钮利用该对话框,可以保存过程运行中生成的部分或全部统计虽。⑤Option按钮:单击该按钮,打开如图4所示对
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