SPSS实现一元线性回归分析报告实例.docx
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SPSS实现一元线性回归分析报告实例
SPSS实现一元线性回归分析实例
2009-12-1415:
31
1、准备原始数据。
为研究某一大都市报开设周日版的可行性,获得了34种报纸的平日和周日的发行量信息(以千为单位)。
数据如图1所示。
SPSS17.0
图1
2、判断是否存在线性关系。
制作直观散点图:
〔1〕SPSS:
菜单Analyze/Regression/linearRegression,如图2所示:
图2
〔2〕打开对话框如图3
图3
图3中,Dependent是因变量,Independent是自变量,分别将左栏中的sunday选入因变量,daily选入自变量,newspaper作为标识标签选入caselabels.
(3)点击图3对话框中的plots按钮,如图4所示:
图4
将因变量DEPENTENT选入Y:
,自变量ZPRED选入X:
continue返回上级对话框。
单击主对话框OK.便生成散点图如图5所示:
图5
从以上散点图可看出,二者变量之间关系趋势呈线性关系。
2、回归方程
菜单Analyze/Regression/linearRegression,
在图3对话框的右边单击statistics如图6所示:
图6
regressioncoefficient回归系数,estimates估计值,confidenceintervalslevel:
95%置信区间,modelfit拟合模型。
点击continue返回主对话框,单击OK.结果如图7、图8所示:
图7
图7中第一个图是变量的输入与输出,从图下的提示可知所有变量均输入与输出,没有遗漏。
图7中的第二图是模型总和R值,R平方值,R调整后的平方值,与标准误。
图8
图8中第一图为方差统计图,包括回归平方和,自由度,方程检验F值与P值。
图8第二图为回归参数图,从图中可知,constant为回归方程截距,即13.836,回归系数为1.340,标准误分别为:
35.804和0.071,与t检验值和95%的置信区间的最大值和最小值。
因此回归方程可表示为:
Y=1.34X+13.836。
X因变量,即数据表中的daily,Y是因变量,即数据表中的sunday.
SPSS实现一元线性回归分析实例
2009-12-1415:
31
1、准备原始数据。
为研究某一大都市报开设周日版的可行性,获得了34种报纸的平日和周日的发行量信息(以千为单位)。
数据如图1所示。
SPSS17.0
图1
2、判断是否存在线性关系。
制作直观散点图:
〔1〕SPSS:
菜单Analyze/Regression/linearRegression,如图2所示:
图2
〔2〕打开对话框如图3
图3
图3中,Dependent是因变量,Independent是自变量,分别将左栏中的sunday选入因变量,daily选入自变量,newspaper作为标识标签选入caselabels.
(3)点击图3对话框中的plots按钮,如图4所示:
图4
将因变量DEPENTENT选入Y:
,自变量ZPRED选入X:
continue返回上级对话框。
单击主对话框OK.便生成散点图如图5所示:
图5
从以上散点图可看出,二者变量之间关系趋势呈线性关系。
2、回归方程
菜单Analyze/Regression/linearRegression,
在图3对话框的右边单击statistics如图6所示:
图6
regressioncoefficient回归系数,estimates估计值,confidenceintervalslevel:
95%置信区间,modelfit拟合模型。
点击continue返回主对话框,单击OK.结果如图7、图8所示:
图7
图7中第一个图是变量的输入与输出,从图下的提示可知所有变量均输入与输出,没有遗漏。
图7中的第二图是模型总和R值,R平方值,R调整后的平方值,与标准误。
图8
图8中第一图为方差统计图,包括回归平方和,自由度,方程检验F值与P值。
图8第二图为回归参数图,从图中可知,constant为回归方程截距,即13.836,回归系数为1.340,标准误分别为:
35.804和0.071,与t检验值和95%的置信区间的最大值和最小值。
因此回归方程可表示为:
Y=1.34X+13.836。
X因变量,即数据表中的daily,Y是因变量,即数据表中的sunday.
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- SPSS 实现 一元 线性 回归 分析 报告 实例