曲线回归估计的spss分析

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1、上机操作8曲线回归估计的SPSS分析习题：落叶松林单位面积的蓄积量（V）和胸高断面积（D）的测定数据如下表，试建立V与D的经验回归方程，并且检验回归的显著性。V(m3)465667658986103108121118D(m2)4.75.46.37.27.88.89.911.711.411.8一、定义变量，输入数据（1）定义变量：打开SPSS数据编辑器，点击“变量视图”，在名称列下输入“V”、“D”，改“类型”栏均为“数字”，“小数”栏分别保留0位和1位。（2）输入数据：在“数据视图”模式下，在各名称列输入相应的数据，如图所示：二、分析过程分析→回归→曲线估计，将“V”添加到“因变量”中，将“D

2、”添加到“变量”中，勾选模型中的“二次模型”、“复合”、“对数”、“立方模型”、“指数”、“幂”、“”、“Logistic”,→确定。三、输出结果分析曲线拟合MODEL:MOD_1.Dependentvariable..VMethod..LOGARITH（对数曲线模型）ListwiseDeletionofMissingDataMultipleR（负相关系数）.97210RSquare（决定系数）.94498AdjustedRSquare.93811StandardError6.59944AnalysisofVariance（方差分析）:DF（自由度）SumofSquaresMeanSquare

3、（均方）Regression（回归）15984.47875984.4787Residuals（残差）8348.421343.5527F=137.40787SignifF=.0000（小于0.05，具有极显著性）--------------------VariablesintheEquation（方程中的变量）--------------------VariableB（系数）SEBBetaTSigT（T的显著性水平）D78.1522836.667083.97210211.722.0000（小于0.05）(Constant)-77.68291914.110257-5.505.0006（小于0.05

4、）分析可知：蓄积量（V）与胸高段面积（D）的相关性为0.97210，它们的F检验Sig.<0.01，说明蓄积量（V）与胸高段面积（D）达到极显著水平，即蓄积量（V）与胸高段面积（D）的方程具有统计学意义。胸高段面积（D）的T检验Sig.<0.01，说明胸高段面积（D）前的系数具有统计学意义。其方程如下：V=78.152283*ln(D)-77.682919Dependentvariable..VMethod..INVERSE（逆函数曲线模型）ListwiseDeletionofMissingDataMultipleR.95366RSquare.90947AdjustedRSquare.8981

5、5StandardError8.46548AnalysisofVariance:DFSumofSquaresMeanSquareRegression15759.58495759.5849Residuals8573.315171.6644F=80.36886SignifF=.0000（显著性水平小于0.01）--------------------VariablesintheEquation--------------------VariableBSEBBetaTSigTD-569.97777363.579046-.953662-8.965.0000(Constant)159.7894648.6

6、6596118.439.0000分析可知：蓄积量（V）与胸高段面积（D）的相关性为0.95366，它们的F检验Sig.<0.01，说明蓄积量（V）与胸高段面积（D）达到极显著水平，即蓄积量（V）与胸高段面积（D）的方程具有统计学意义。胸高段面积（D）的T检验Sig.<0.01，说明胸高段面积（D）前的系数具有统计学意义。其方程如下：V=159.789464-569.977773/DDependentvariable..VMethod..QUADRATI（二次多项式模型）ListwiseDeletionofMissingDataMultipleR.97505RSquare.95072Adjust

7、edRSquare.93664StandardError6.67687AnalysisofVariance:DFSumofSquaresMeanSquareRegression26020.83573010.4178Residuals7312.064344.5806F=67.52750SignifF（显著性）=.0000--------------------VariablesintheEquati