2022年SPSS多元线性回归分析实例操作步骤 .pdf
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1、完美格式整理版学习好帮手SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的 :引入19982008年上海市城市人口密度、 城市居民人均可支配收入、 五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量,来研究上海房价的变动因素。实验变量 :以年份、商品房平均售价(元/平方米)、上海市城市人口密度(人/平方公里 )、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率 (%)作为变量。实验方法: 多元线性回归分析法软件:spss19.0 操作过程:第一步:导入 Excel数据文件1. open data document open data open;2. Opening exce
2、l data source OK. 名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 1 页,共 11 页 - - - - - - - - - 完美格式整理版学习好帮手第二步:1.在最上面菜单里面选中AnalyzeRegression Linear , Dependent (因变量)选择商品房平均售价,Independents (自变量)选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、 五年以上平均年贷款利率、 房屋空置率;Method选择 Stepwise. 进入如下界面
3、:2.点击右侧 Statistics,勾选 Regression Coefficients (回归系数)选项组中的Estimates ;勾选 Residuals (残差)选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认;接着选择 Model fit 、 Collinearity diagnotics; 点击 Continue. 名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 2 页,共 11 页 - - - - - - - - -
4、完美格式整理版学习好帮手3.点击右侧 Plots,选择 *ZPRED(标准化预测值)作为纵轴变量,选择DEPENDNT (因变量)作为横轴变量;勾选选项组中的 Standardized Residual Plots (标准化残差图)中的 Histogram、 Normal probability plot; 点击 Continue. 4.点击右侧 Save,勾选 Predicted Vaniues (预测值)和 Residuals (残差)选项组中的 Unstandardized ;点击 Continue. 名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -
5、精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 3 页,共 11 页 - - - - - - - - - 完美格式整理版学习好帮手5.点击右侧 Options,默认,点击 Continue. 名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 4 页,共 11 页 - - - - - - - - - 完美格式整理版学习好帮手6.返回主对话框,单击OK. 输出结果分析:1.引入/剔除变量表该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人
6、/平方公里 ),第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元),没有变量被剔除。2. 模型汇总Model SummarycModel R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 1.000a1.000 1.000 35.187 2 1.000b1.000 1.000 28.351 2.845 a. Predictors: (Constant), 城市人口密度(人/平方公里 ) b. Predictors: (Constant), 城市人口密度(人/平方公里 ), 城市居民人均可支配收入(元)
7、 c. Dependent Variable: 商品房平均售价(元/平方米)该表显示模型的拟合情况。从表中可以看出,模型的复相关系数(R)为 1.000, 判定系数(R Square ) 为 1.000, 调整判定系数(Adjusted R Square )为 1.000,估计值的标准误差( Std. Error of the Estimate)为 28.351,Durbin-Watson 检验统计量为 2.845,当 DW 2 时说明残差独立。Variables Entered/RemovedaModel Variables Entered Variables Removed Method
8、1 城市人口密度(人/平方公里 ) . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100). 2 城市居民人均可支配收入(元) . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100). a. Dependent Variable: 商品房平均售价(元/平方米)名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 5 页,共 11 页 - - - - - - -
9、- - 完美格式整理版学习好帮手3. 方差分析表ANOVAcModel Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 38305583.506 1 38305583.506 30938.620 .000aResidual 11143.039 9 1238.115 Total 38316726.545 10 2 Regression 38310296.528 2 19155148.264 23832.156 .000bResidual 6430.018 8 803.752 Total 38316726.545 10 a. Predictors
10、: (Constant), 城市人口密度(人/平方公里 ) b. Predictors: (Constant), 城市人口密度(人/平方公里 ), 城市居民人均可支配收入(元) c. Dependent Variable: 商品房平均售价(元/平方米)该表显示各模型的方差分析结果。从表中可以看出,模型的F 统计量的观察值为 23832.156,概率 p 值为 0.000,在显著性水平为 0.05的情形下,可以认为:商品房平均售价(元/平方米)与城市人口密度(人/平方公里 ),和城市居民人均可支配收入(元)之间有线性关系。4. 回归系数CoefficientsaModel Unstandardi
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