一元线性回归的SPSS做法及结果.doc

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1、步骤：分析——回归——线性——将“不良贷款”放入因变量；“各项贷款余额”放入自变量——确定模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.844a.712.6991.9799a.预测变量:(常量),各项贷款余额。Anova方差分析b模型平方和df均方FSig.1回归222.4861222.48656.754.000a残差90.164233.920总计312.65024a.预测变量:(常量),各项贷款余额。b.因变量:不良贷款系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)-.830.723-1.147.263各项贷款余额.038.005.8447.534.000a.因

2、变量:不良贷款如果希望出预测值数据以及其置信区间估计以及预测区间估计的区间，步骤如下：步骤：分析——回归——线性——将“不良贷款”放入因变量；“各项贷款余额”放入自变量——点击右边的“保存“——选择“预测值”下面的“非标准化”;“预测区间”下面的“均值”、“单值”——点击“继续”回到原来的对话框——确定预测值以及置信区间估计以及预测区间估计的区间的数据如下：（等同于课本325页内容）PRE-1LMCI-1UMCI-1LICI-1UICI-1以上变量的意思分别为：非标准化预测值置信区间的置信下限和置信上限预测区间的预测上限和预测下限1.72080.73352.7081-2.49245

3、.93393.38822.56374.2126-0.78987.56615.72634.74036.71221.51349.93912.23241.31603.1487-1.96476.42956.73815.57437.90182.480110.9960-0.2156-1.57351.1422-4.53074.09943.24042.41034.0704-0.93877.41956.19625.13307.25931.964610.42772.81221.95533.6691-1.37246.99671.92920.97272.8858-2.27686.13531.60330.5

4、9762.6090-2.61425.82084.18023.35165.00870.00148.35901.39110.35052.4317-2.83485.61715.78694.79166.78221.571910.00199.15577.455010.85644.720813.59062.17551.25213.0990-2.02316.3742-0.2687-1.63821.1008-4.58744.05001.95571.00292.9086-2.24956.16090.1065-1.18191.3949-4.18724.40024.45303.61005.29600.2

5、7138.634713.123310.416515.83018.213918.03282.79701.93893.6551-1.38786.98183.32372.49714.1504-0.85477.50226.60545.46737.74352.354410.85643.04332.20293.8838-1.13797.2245以下内容不做要求，了解即可。残差分析步骤：步骤：分析——回归——线性——将“不良贷款”放入因变量；“各项贷款余额”放入自变量——点击右边的“保存“——选择“预测值”下面的“非标准化”;“预测区间”下面的“均值”、“单值”；“残差”里面选择“未标准化”和“

6、标准化”——点击“继续”回到原来的对话框——确定RES-1ZRE-1这两列数字分别是：未标准化的残差值标准化的残差值残差分析的做法是：计算标准化残差值，若有95%的标准化残差值落入【-2,2】之间，则可判断随机误差项是服从正态分布的。也就是说前面所做的估计方程、显著性检验、预测都是有效的。本题目中标准化残差中25个只有一个是在区间【-2,2】之外的，所以可以判断随机误差项是服从正态分布的。-0.82079-0.41455-2.28816-1.15567-0.92626-0.467820.967630.488711.061950.536352.915631.47258-1.64037

7、-0.828496.303843.18384-1.81216-0.915260.670790.33879-1.30332-0.65826-0.18016-0.09099-0.59111-0.29855-2.28690-1.155031.044270.527420.824470.416410.468680.23671-1.55574-0.785750.893520.451292.347001.18538-1.52331-0.76937-1.19700-0.60456-2