第七章软件作课件Word文件下载.docx

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118.58

6.49

1997

2112.7

64400

599.8

145.7

122.64

6.6

1998

2391.2

69450

607

197

127.85

6.64

1999

2831.9

71900

614.8

249.5

135.17

6.74

2000

3175.5

74400

678.6

226.6

140.27

6.87

2001

3522.4

78400

708.3

212.7

169.8

7.01

2002

3878.4

87800

739.7

209.1

176.52

7.19

2003

3442.3

87000

684.9

200

180.98

7.3

2004

4710.7

110200

731.8

210.2

187.07

7.44

2005

5285.9

121200

737.1

227.6

193.05

7.54

2006

6229.74

139400

766.4

221.9

345.7

7.71

2007

7770.62

161000

906.9

222.5

358.37

7.8

P142侦察方法，数据使用table7-1.wf1，首先做简单相关系数

注意不能包含y，因为多重共线性是x之间有关系，而与y有关系才用来做解释变量的。

点击View菜单

得到

显然有很多大于0.8的相关系数，注意对角线全是1，因为变量自身的相关系数是1，而上下三角是一样的，因为相关系数与顺序无关，所以只看下三角即可。

而Excel做出来的相关系数则只有下三角。

如果在工具菜单中不见数据分析菜单，则要先加载宏，加载分析工具库

这样就在工具菜单可以看到数据分析了，

输入区域选定所有X，即解释变量，不要包含Y被解释变量。

1

0.867192

0.566024

0.811726

0.945539

0.805129

0.487669

0.891303

0.956903

0.790144

0.812921

P146的VIF法，使用SPSS

点击统计量

共线性诊断勾选

然后确定，在输出窗口看到

系数a

模型

非标准化系数

标准系数

t

Sig.

共线性统计量

B

标准误差

试用版

容差

VIF

（常量）

-3.497

30.007

-.117

.910

x1

.125

.059

.380

2.119

.067

.115

8.716

x2

.074

.038

.823

1.945

.088

.021

48.411

x3

2.678

1.257

.508

2.130

.066

.065

15.418

x4

3.453

2.451

.537

1.409

.196

.025

39.281

x5

-4.491

2.215

-1.263

-2.028

.077

.010

105.035

a.因变量:

y

蓝色字体的即为VIF，可见有4个大于10的，即有严重多重共线性。

共线性诊断a

维数

特征值

条件索引

方差比例

5.642

1.000

.00

2

.337

4.093

3

.009

24.651

.01

.16

.04

.48

4

.007

27.764

.03

.09

.68

5

.004

37.192

.10

.27

.15

.36

6

.001

92.160

.86

.97

.37

.62

CI也有大于10的，也一样展示出多重共线性。

P147的逐步回归法，先每个x单独和y做一元回归，根据t检验通过和判定系数的最大化，选定x1最佳一元线性回归，然后x1为基础，加入其他一个变量，一起和y做二元线性回归，则可以发现x3加入是最好的，即二元回归以x1和x3最佳，然后以此两个变量为基础，加入其他x一起做三元回归，发现此时总有t检验不通过现象，则三元回归不合适，即x1和x3的二元回归是最终的最佳模型。

这些过程比较麻烦，可以用SPSS的逐步回归法，结果一样，但是快捷易用。

只要在回归的时候选择逐步回归法

-90.921

19.329

-4.704

.317

.026

.962

12.152

.000

-39.795

25.016

-1.591

.140

.212

.045

.642

4.670

.222

4.513

1.909

.724

.362

2.637

.023

在结果窗口就可以看到一元和二元回归最佳结果，最后到二元截止。

如果对于另外一个例题

则可以做逐步回归如下

-1700.756

303.462

-5.605

.003

.982

18.249

-3489.548

265.127

-13.162

.041

.684

15.263

5.143

.671

.344

7.666

但是如果在选项对话框修改

把前面的0.05改为0.08，即让x进入的标准改为只要其P值小于0.08就可以，而不必要小于0.05，则

则结果窗口中得到

-3136.713

295.921

-10.600

.044

.727

16.042

3.666

.957

.245

3.831

2.179

1.103

.076

1.974

此时可以得到三元回归模型为最佳模型，因为x4的P值为0.077，小于0.08，但是大于0.05，所以，前面不能导入，这里可以导入x4。

另外要注意选项里面的两个概率标准，前面那个一定要小于后面那个，这样才能运行下去。