应用回归分析期中中作业.doc

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1、大学生在校成绩影响因素调查报告摘要：为了了解大学生考研情况受何种因素影响，重点以南京师范大学为例进行调研。调研发现其中大学生在校成绩成为其中重要影响因素。为了更进一步的分析出其中因素影响状况，特将大学生在校成绩作为研究对象，重点从获奖情况，经济支持和家庭经济状况对此问题进行回归分析，希望从中可以找出一些对于课题有价值的数据。关键词：大学生在校成绩支出收入专业满意度回归分析数据来源：南京师范大学数学科学学院2014年暑期社会实践团队——大学生考因素影响暑期社会实践团队调查统计数据。此次数据共调查247，从中随机抽取

2、25作为我们的研究数据，共涉及4个变量，即获得校级奖项次数，在校期间月支出，家庭人均年收入，和对其专业满意度（1-100）。序号在校期间平均成绩y分获得校级奖项次数x1次在校期间月支出x2元家庭人均年收入x3元专业满意度x4189578015000782772950280006736731030200005648929801500077593612003000084673110702400035768011002300067887413904000078978310503000066107119902500056

3、1164314004000043129067509000691355017004800032148447801400091157829602900075168531400400007917683870130004418736142034000651982311003000060209169502100080218781120270009522761130034000342390412802700097248528902000065257848701200071一、具体分析过程：运用最小二乘法建立y与x1，x2，x

4、3，x4的回归方程，运用spss如图相关性yx1x2x3x4yPearson相关性1.479**-.207-.184.758**显著性（双侧）.000.062.098.000N8282828282x1Pearson相关性.479**1.029-.070.579**显著性（双侧）.000.793.534.000N8282828282x2Pearson相关性-.207.0291.920**-.022显著性（双侧）.062.793.000.845N8282828282x3Pearson相关性-.184-.070.920

5、**1-.032显著性（双侧）.098.534.000.777N8282828282x4Pearson相关性.758**.579**-.022-.0321显著性（双侧）.000.000.845.777N8282828282**.在.01水平（双侧）上显著相关。有图表可知，根据相关系数和p值，这说明y与自变量线性相关，用y与自变量作多元线性回归是比较合适的。模型汇总b模型RR方调整R方标准估计的误差Durbin-Watson1.816a.666.5996.272142.287a.预测变量:(常量),专业满意度x4,

6、家庭人均年收入x3元,获得校级奖项次数x1次,在校期间月支出x2元。b.因变量:在校期间平均成绩y分Anovab模型平方和df均方FSig.1回归1567.8444391.9619.963.000a残差786.7962039.340总计2354.64024a.预测变量:(常量),专业满意度x4,家庭人均年收入x3元,获得校级奖项次数x1次,在校期间月支出x2元。b.因变量:在校期间平均成绩y分系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B的95.0%置信区间B标准误差试用版下限上限1(常量)63.91810.3076

7、.201.00042.41885.418获得校级奖项次数x1次1.073.816.2221.315.203-.6282.774在校期间月支出x2元-.012.013-.291-.890.384-.040.016家庭人均年收入x3元.000.000.132.403.691-.001.001专业满意度x4.322.093.5953.480.002.129.515a.因变量:在校期间平均成绩y分回归方程为：y=63.918+1.073x1-0.012x2+0*x3+0.322x4残差图为从残差图中可以看出其主要集中在第

8、1，3象限，说明随机误差存在一阶正自相关，DW=2.287。因为2