回归分析实例概要课件.ppt

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1、实例全国GDP及技术贸易额统计数据(亿元)年份序号全国GDPx全国技术贸易额y1987111954.533.521988214922.372.491989316917.881.461990418598.475.101991521662.594.801992626651.9150.891993734560.5207.551994846670.0228.871995957494.9268.3519961066850.5300.2019971173142.7351.3719981276967.2435.8219991380579.2523.41

2、20001488228.1650.7520011594346.4784.751、绘制散点图2、建立一元线性回归模型3、计算回归系数所求回归预测模型为：解：4.检验线性关系的显著性当显著性水平α＝0.05，自由度＝n-m＝15-2＝13时，查相关系数临界值表，得R0.05（13）＝0.5139，因R＝0.9471＞0.5139＝R0.05（13）故在α＝0.05显著性水平上，检验通过，说明两变量之间相关关系显著。5.预测当显著性水平α＝0.05，自由度＝n-m=13时，查t分布表得：t0.025(13)=2.16当2008年时,GDP为15

3、3671.7866，y的点估计值为：§2.多元线性回归●结构二元时：●参数确定设有n组样本矩阵形式：根据：例如：一电器公司对某地区电冰箱的销售情况进行了市场调查，其中，年份、电冰箱销售量Y（千台）、新结婚户数X1（千户）、居民户均收入X2（千户）的资料如表1所示：首先，分别对电冰箱销售量Y（千台）、新结婚户数X1（千户）、居民户均收入X2（千户）进行描述性统计分析，具体步骤如下：　　1.运行SPSS，按Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptives顺序打开Descriptives对话框；　　2.选

4、定Y、X1、X2变量送入Variable(s)栏中；选中Savestandardizedvaluesasvariables复选项，要求计算变量的标准化值，并保存在当前数据文件中；　　3.单击Options按钮，打开对话框，选中Mean、Sum、Std.deviation、Minimum、Maximum、Range复选项；　　4.在主对话框中单击OK按钮，提交运行。其次，分别考察Y变量与X1变量、X2变量的关系，对其进行相关分析，具体步骤如下：　　1.运行SPSS，读取数据文件后按Analyze→Correlate→Bivariate

5、顺序单击菜单项，展开对话框；　　2.制定分析变量，选择源变量栏中的Y、X1、X2送入Variable(s)栏；　　3.分别选择Person相关，One-tailed单尾t检验，选中Flagsignificantcorrelations复选项；　　4.在主对话框中单击OK按钮，提交运行。　　输出结果如表3所示。表3表在行变量与列变量的交叉单元格上市这两个变量的相关计算结果。自上而下三个统计量分别为：PersonCorrelation——皮尔逊相关系数；Sig.(1-tailed)——单尾t检验结果。对于相关系数为0的假设成立的概率；

6、N为参与相关系数计算的有效观测量数。表3显示，电冰箱销售量Y与新结婚户数X1、居民户均收入X2有着极强的正相关，皮尔逊相关系数分别高达0.943和0.993。最后，从表3中可以看出电冰箱销售量Y同居民新结婚户数X1、居民户均收入X2有一定关系，可用二元线性回归预测法进行预测。具体步骤如下：　　1.运行SPSS，读取数据文件后按Analyze→Regression→Linear顺序单击菜单项，展开对话框；　　2.在左侧的源变量栏中选择变量Y（电冰箱销售量）作为因变量进入Dependent框中，选择X1（居民新结婚户数）、X2（居民户均收

7、入）作为自变量进入Independent(s)框中；　　3.在Method选择框中选择Stepwise（逐步回归）作为分析方式；　　4.提交系统执行结果。　　从输出的众多表格中选取表4（回归系数分析表）。其中，Model为回归方程模型编号，UnstandardizedCoefficients为非标准化回归系数，StandardizedCoefficients为标准化回归系数，t为偏回归系数为0的假设检验的t值，Sig.为偏回归系数为0的假设检验的显著性水平值。表4显示，常数（Constant）、居民户均收入（X2）具有统计意义，而居

8、民新结婚户数（X1）因显著性水平值（t=0.834＞0.5）较高而不具有统计意义。从表4中可以推出模型方程：Y=-20.771+1.387X2。若预计2006年该地区居民新婚户数为30.2