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1、山东英才学院实训报告小组成员：王连群、李晓聪、程焕、宫恩麟、于彬、曹亮亮班级：本科市场营销1401班实训地点：商-5002实训时间：2016-06-17指导老师：尹晓宇实训项目:Spss回归分析实训内容：回归分析1、相关系数2、一元线性相关分析3、多元线性相关分析实训步骤与结果：6.2解：(1)先做散点图GraphsScatter/Dot-^SimpleScatterplot,将y选入YAxis，将x选入XAxis；0.50-0.25-690072.0075007800航班匸点率％8100■-■.258.75110.投诉车(次-10%客)图
2、6-2-1图6-2-1显示的是航班正点率和投诉率的散点图，由图形可以看出两者大致呈线性关系。因此以航班正点率为口变量，投诉率为因变量建立线性冋归模型。(1)计算相关系数AnalyzeCorrelateBivariateCorrelations,将y和x选入Variables,选中Person,Two-tailed和Flagsignificantcorrelationso表6-2-1Correlationsx航班正点率％y投诉率（次/10万名乘客）x航班正点率%PearsonCorrelationSig.(2-tailed)N19••883“
3、.0029y投诉率(次/10万名乘客)PearsonCorrelationSig.(2-tailed)N-.883,.002919.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed)・表6-2-1是口变量和因变量的相关分析表，两者的Pearson相关系数为-0.883,显著性概率为0.002<0.01,线性相关性显著。(1)进行一元线性冋归AnalyzeRegression—>LinearRegression,将y选入Dependent,M各x选入Independent(s)o表6-2-2ANO
4、VAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression.6381.63824.674.002Residual.1817.026Total.8198a.Predictors:(Constant),x航班正点率%b.DependentVariable:y投诉率(次/10万名乘客)6-2-3Coefficients8ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1(Constant)6.0181.0525
5、.719.001X航班正点率%-.070.014・.883-4.967.002a.DependentVariable:y投诉率（次/10万名乘客）表6-2-2是冋归模型的方差分析表,F值为24.674,显著性概率是0.002<0.05,从而拒绝原假设，认为解释变量和因变量之间的线性关系非常显著，可以建立线性模型。表6-1-4是回归模型的回归系数表，回归系数的显著性检验统计量t统计量的值为-4.967,对应的显著性水平Sig=0.002<0.05,认为方程显著，因此可以得出建立的回归模型为：y=6.018-0.070x(1)预测在X列中输入8
6、0,Analyze-Regression—>LinearRegression,在save选项中PredictedValues下选中Unstandardized,在PredictedIntervals同时选中Mean和Individual数据文件屮将输出非标准化的预测值及均值和个体值的预测区间。如果航班止点率为80%,用回归方程预测的投诉率为0.38468,均值95%的预测区间为(0.15071,0.61865),个体值95%的预测区间为(-0.06180,0.83116),由于投诉率>0,所以个体值95%预测区间应为(0,0.83116)o
7、因此，如果航班正点率为80%,每10万名乘客投诉的次数为38468次，均值95%的预测区间为(15071,61865),个体值95%的预测区间为(0,83116)。6.1解：(1)对因变量和解释变量进行相关性分析，AnalyzeCorrelate-BivariateCorrelations,将y、xl>x2、x3、x4和x5选入Variables,选中Person,Two-tailed和Flagsignificantcorrelationso表6・1・1是相关分析的结果：民航客运量y与国民收入卯、消费额氐、民航航线里程兀和来华旅游入境人数乓
8、相关系数较高，相关性显著，Sig.(1-tailed)=0.000<0.01,而民航客运量y与铁路客运量禺相关系数较低，仅为0.266,Sig.(1-tailed)=0.160>
