spss思考与练习解析讲课讲稿.doc

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1、精品好文档,推荐学习交流1、(1)操作:分析-回归-线性,因变量y,自变量x1,x2-确定。得方程y=209.875+0.292x1-87.647x2。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)209.87567.3503.116.010x1.292.089.3563.286.007x2-87.64712.443-.763-7.044.000a.因变量:y(2)对回归方程的显著性检验:采用P值法做检验,提出原假设H0:β1=β2=0,构造统计量F=,p是自变量个数此时是2,n是样本个数14。F服从分布:F~F(2,11)。Anovab模型平方和df均方FS

2、ig.1回归46788.618223394.30942.155.000a残差6104.59611554.963总计52893.21413仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢17精品好文档,推荐学习交流a.预测变量:(常量),x2,x1。b.因变量:y从上图最后两列看出,在显著性水平α=0.05的条件下,p值=sig<α,从而拒绝原假设,即在显著性水平α=0.05的条件下,认为y与x1,x2有显著的线性关系。对回归系数的显著性检验:采用P值法做检验,提出原假设H0:βi=0(i=1,2),构造统计量,其中。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)20

3、9.87567.3503.116.010仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢17精品好文档,推荐学习交流x1.292.089.3563.286.007x2-87.64712.443-.763-7.044.000a.因变量:y从上图最后两列看出,在显著性水平α=0.05的条件下,ti(i=1,2)值(即看p值=sig<α),从而拒绝原假设,即在显著性水平α=0.05的条件下,认为xi(i=1,2)对因变量y的线性效果显著。(3)操作:分析-回归-线性,因变量y,自变量x1,x2-统计量-回归系数-置信区间、估计。得到βi的1-α的置信区间为()系数a1模型非标准化系数标准系数

4、tSig.B的95.0%置信区间B标准误差试用版下限上限1(常量)209.87567.3503.116.01061.639358.111x1.292.089.3563.286.007.096.488x2-87.64712.443-.763-7.044.000-115.034-60.261a.因变量:yβ1的置信水平为0.95的置信区间是(0.096,0.488);β2的置信水平为0.95的置信区间是(-115.034,-60.261);(4)回归方程的复相关系数=0.885,比较接近1,说明回归方程拟合效果较好。仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢17精品好文档,推荐学习交

5、流模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.941a.885.86423.55766a.预测变量:(常量),x2,x1。(5)操作:先把待预测的数据输入表格,分析-回归-线性,因变量y,自变量x1,x2,保存-预测值、残差项选择“未标准化”-预测区间(“均值”)。得到E(y)的点估计值是165.9985,置信水平为0.95的置信区间是(150.61813,181.37887)3、(1)操作:分析-回归-线性,因变量y,自变量x,确定。得方程y=0.004x-0.831。仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢17精品好文档,推荐学习交流模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差

6、1.839a.705.6991.57720a.预测变量:(常量),x。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归302.6331302.633121.658.000a残差126.866512.488总计429.49952a.预测变量:(常量),x。b.因变量:y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)-.831.442-1.882.065x.004.000.83911.030.000a.因变量:y仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢17精品好文档,推荐学习交流(2)诊断该问题是否存在异方差性,两种方法。残差图法:分析-回归-线性,因变量y,自变

7、量x。保存-残差、预测值-未标准化。得到残差值:图形-旧对话框-散点-简单分布-定义-y轴是e(RES_1),x轴是(PRE_1)-确定:从残差图看出误差项具有明显的异方差性,因为误差随x轴增加呈现明显的增加态势。仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢17精品好文档,推荐学习交流第二种方法:等级相关系数法操作:分析-回归-线性,因变量y,自变量x。保存-残差-未标准化。求

8、ei

9、:转换-计算变量-如图-确定:然后,分析-相关-双变量-操作如图:仅供学习与交流,如有侵权请联系网

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