实验七(2) 回归分析.doc

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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冋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

2、叫归分析的专门过稈，利用这些过稈，可以对数据的I叫归作更深入的分析。一元线性【下面通过一个例了对SPSS屮一元线性冋归的分析过程进行讲解合金钢的强度y与钢材屮碳的含量X有密切关系，为了冶炼出符合要求强度的钢，常常通过控制钢水屮的碳含最来达到H的，因此需耍了解y与xZ间的关系。下血是10组不同的碳含量x(%)对应的钢的强度y(kg/mrn，)数据X0.030.040.050.070.090」00.120

3、」50」70.20Y40.5039.5041.0041.5043.0042.0045.0047.5053.0056.00具体方法如下：首先点击菜单项中的"Analyze”I“Regression”I"Linear”GraphsUtilitiesWindowHelpReports►DescriptiveStatisticsrTables►I11varvarvarCoinpareMeans►GeneralLinearModel►MixedModels►Correlate►IRegression►Linear・・・1

4、Loglinearm•r►CurveEstimation...出现如图1所示对话框,LinearRegressionCaseLabels:DDependent:OKBlock1of1y——PreviousNextResetIndependent(s):Cancel□HelpIMethod:EntervPasteSelectionVariable:

5、Rulej

6、Statistics...Plots…Save...Options..・WLSWeight:图i对图i中对话框的一些参数介绍如下：©Dependent：因

7、变呈Independent:自变量。在进行一元冋归时，在该窗口屮输入一个变量名；进行多元冋归时，在该窗口屮输入多个变量名。Method下拉列表框：在该控件屮选择进彳亍I叫归分析的方法。有Enter^Remove>Stepwise、Backward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冋归分析。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

8、的值作为加权处理的权重。②Statistics按钮：打开“LinearRegression:Statisticsw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。RegressionCoefficientsPlEstimatesPlConfideneeintervalsPlCovariancematrix0ModelfitPlRsquaredchange叼DescriptivesPlPartandpartialcorrelationsPlCollinearitydiagnosticsContinue]C

9、ancelHelpLinearRegression:StatisticsResiduals0Durbin-Watson0Casewisediagnostics@旦utliersoutside:gstandarddeviationsOAllcases图2对图2屮的一些参数简单介绍如下：>RegressionCoefficients方框：该方框内的选项控制有关”1归系数统计量的显示：包括：◊Estimates：默认时选择此项。计算并显示冋归系数。◊Confidenceintervals：计算并显示预测区间◊Cova

10、riancematrix：计算并显示冋归系数的方差协方差矩阵，矩阵的对角线上为方差，对角线上下为协方羌。>Residuals方框：该方框中的选项进行有关残羌的设置>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、标准误罢和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、标准离弄和单侧条件下的相关矩阵。>Partandpar

11、tialcorrelation：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LinearRegression:Plotsw对话框如图3所示。在该对话框屮进行设置，可以生成残羌图、直方图、正态P・P概率图和局部冋归图(PartialRegressionPlot)图3图3屮的左侧列表框屮变量的含义如下：DEPENDNT