统计学软件及应用实验12相关与回归.docx
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统计学软件及应用实验12相关与回归
《统计学软件及应用》上机试验报告
试验名称:
实验12相关与回归
成绩:
姓名
专业
学号
试验日期
试验地点
试验目的与要求
一、实验目的:
掌握相关分析基础步骤
二、实验要求:
1.重点掌握:
相关术语及理论基础
2.掌握:
Bivariate过程、Partial过程
试验原理
第十二节相关分析
12.1理论基础
(1)任意多个变量都可以考虑相关问题,任意测量尺度的变量都可以测量相关强度。
(2)常用术语:
•直线相关:
两变量呈线性共同增大或呈线性一增一减
•曲线相关:
两变量存在相关趋势,并非线性,而是呈各种可能的曲线趋势
•正相关与负相关
•完全相关
12.2Bivariate过程
(1)简介
进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析;如果是多个变量,则给出两两相关的分析结果。
(2)案例分析
案例:
考察信心指数值和年龄的相关性
Ø选择图表——图表构建器
Ø将散点图拖动到图表构建区,将年龄拖动到X轴,总指数拖动到Y轴;确定。
Ø得到下图,看出二者有负相关的趋势。
Ø如果想要知道负相关的系数,选择分析——相关——双变量;
Ø将年龄、总指数选入变量列表,确定;
Ø得到下表。
12.3Partial过程
(1)简介
对其他变量进行控制;输出控制其他变量影响后的相关系数。
(2)案例分析
案例:
在控制家庭收入QS9对总信心指数影响的前提下,考察总信心指数值和年龄的相关性。
Ø重新打开双变量对话框,将题中涉及到的三个变量都选入变量列表;确定;
Ø得到三者的相关性,为了得到在控制家庭收入QS9对总信心指数影响的前提下,总信心指数值和年龄的相关性,还需进行偏相关分析。
选择分析——相关——偏相关,将家庭月收入选入控制变量,将年龄和总指数选入变量列表;确定;
Ø得到在在控制家庭收入QS9对总信心指数影响的前提下,总信心指数值和年龄的相关性为负的0.203,呈负相关。
课堂试验内容
五、实验步骤(请截图展示详细的操作过程)
进行相关分析。
案例:
考察信心指数值和年龄的相关性
描述:
总信心指数值和年龄的皮尔逊相关性为负的-0.219,呈负相关,肯德尔相关性为-0.152,为负相关,斯皮尔曼相关性为-0.213,为负相关。
进行偏相关分析:
在控制家庭收入QS9对总信心指数影响的前提下,考察总信心指数值和年龄的相关性。
描述:
在在控制家庭收入QS9对总信心指数影响的前提下,总信心指数值和年龄的相关性为-0.216,呈负相关。
进行回归分析:
案例:
销量影响因素分析,某专门面向年轻人制作肖像的公司计划在国内再开设几家分店,收集了目前已开设的分店的销售数据(Y,万元)及分店所在城市的16岁以下人数(X1,万人)、人均可支配收入(X2,元),数据见reg.sav。
试进行统计分析。
正态性检验
柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫a
夏皮洛-威尔克
统计
自由度
显著性
统计
自由度
显著性
销售收入
.189
21
.049
.887
21
.020
a.里利氏显著性修正
分析:
可以认为符合正态分布
年轻人人数[x1]与销售收入[y]呈线性关系。
人均可支配收入[x2]与销售收入[y]呈线性关系。
相关性
销售收入
年轻人人数
人均可支配收入
销售收入
皮尔逊相关性
1
.945**
.836**
显著性(双尾)
.000
.000
个案数
21
21
21
年轻人人数
皮尔逊相关性
.945**
1
.781**
显著性(双尾)
.000
.000
个案数
21
21
21
人均可支配收入
皮尔逊相关性
.836**
.781**
1
显著性(双尾)
.000
.000
个案数
21
21
21
**.在0.01级别(双尾),相关性显著。
销售收入与年轻人人数和人均可支配收入的相关性显著。
综上可以做回归分析
分析:
根据模型摘要可以看出,R方为0.917,按现在的模型去估计数据,准确率可达91.7%从ANOVA可以看出,P值比0.05要小,回归方程有预测效果。
由系数可得回归方程,Y=1.455X1+0.009X2
课堂试验结论
- 配套讲稿:
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- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 统计学 软件 应用 实验 12 相关 回归