SPSS回归分析实训指导.doc

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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Graphs→Scatter/Dot→SimpleScatterplot，将y选入YAxis，将x选入XAxis；图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

2、线性关系。因此以航班正点率为自变量，投诉率为因变量建立线性回归模型。（2）计算相关系数Analyze→Correlate→BivariateCorrelations，将y和x选入Variables，选中Person，Two-tailed和Flagsignificantcorrelations。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%PearsonCorrelation1-.883Sig.(2-tailed).002N99y投诉率(次/10万名乘客)

3、PearsonCorrelation-.8831Sig.(2-tailed).002N99.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).表6-2-1是自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。（3）进行一元线性回归Analyze→Regression→LinearRegression，将y选入Dependent，将x选入Independent(s)。表6-2-2ANO

4、VAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression.6381.63824.674.002aResidual.1817.026Total.8198a.Predictors:(Constant),x航班正点率%b.DependentVariable:y投诉率(次/10万名乘客)表6-2-3CoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBet

5、a1(Constant)6.0181.0525.719.001x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是回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

6、程显著，因此可以得出建立的回归模型为：（4）预测在X列中输入80，Analyze→Regression→LinearRegression，在save选项中PredictedValues下选中Unstandardized，在PredictedIntervals同时选中Mean和Individual。数据文件中将输出非标准化的预测值及均值和个体值的预测区间。如果航班正点率为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（

7、-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）。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，Analyze→Correlate→BivariateCorrelations，将y、x1、x2、x3、x4和x5选入Variables，选中Person，Two-tailed和Flag

8、significantcorrelations。表6-1-1是相关分析的结果：民航客运量与国民收入、消费额、民航航线里程和来华旅游入境人数相关系数较高，相关性显著，Sig.(1-tailed)=0.000<0.01，而民航客运量与铁路客运量相关系数较低，仅为0.266，Sig.(1-tailed)=0.160>0.01，相关性不显著。表6-1-1Correlations民航客运量国民收入(亿元)消费额(亿元)铁路客运量(万人)民航航线里程(万公里)来华旅游入境人数(万