第六章 spss回归分析.ppt

SPSS回归分析 Regression 南京农业大学 李刚华 目录 线性回归曲线估计二项逻辑斯谛回归多分变量的逻辑斯谛回归概率单位回归非线性回归加权回归两段最小二乘法最优尺度回归习题参考答案 线性回归 南京农业大学 李刚华 一元线性回归有关公式 对斜率检验的假设是 总体回归系数b 0 检验该假设的t值计算公式是 对截距检验的假设是 总体回归方程截距a 0 检验该假设的t值计算公式是 在两公式中 SEb是回归系数的标准误 SEa是截距的标准误 南京农业大学 李刚华 一元线性回归有关公式 R2判定系数 方差分析 南京农业大学 李刚华 a b c d e f g 一元线性回归各种残差与预测值关系示意图 南京农业大学 李刚华 多元线性回归 多元回归分析的模型 校正R2判定系数的公式 其中k为自变量的个数 n为观测量数目 偏回归系数和常数项的t检验的公式 多元回归分析 根据多个自变量的最优组合建立回归方程来预测因变量的回归分析 南京农业大学 李刚华 回归菜单 南京农业大学 李刚华 线性回归主对话框 南京农业大学 李刚华 输出统计量对话框 南京农业大学 李刚华 确定影响点 南京农业大学 李刚华 选择图形对话框 南京农业大学 李刚华 选择对话框 返回 南京农业大学 李刚华 简单散点图对话框图 返回 南京农业大学 李刚华 散点图示例 初始工资与当前工资散点图 返回 南京农业大学 李刚华 回归模型的建立 示例输出1 引入或从模型中剔除的变量 返回 南京农业大学 李刚华 回归模型的建立 示例输出2 返回 拟合过程小结 南京农业大学 李刚华 回归模型的建立 示例输出3 返回 方差分析 南京农业大学 李刚华 回归模型的建立 示例输出4 返回 建立模型过程中的各模型回归系数及检验结果 南京农业大学 李刚华 回归模型的建立 示例输出5 返回 当前工资变量的异常值表 南京农业大学 李刚华 回归模型的建立 示例输出6 返回 残差分析的统计量 南京农业大学 李刚华 回归模型的建立 示例输出9 返回 共线性诊断 曲线估计 返回 南京农业大学 李刚华 曲线估计对话框 南京农业大学 李刚华 保存对话框 返回 南京农业大学 李刚华 曲线回归实例散点图 返回 每加仑里程与车重散点图 南京农业大学 李刚华 曲线回归实例输出1 Quadratic模型拟合系数及其检验结果 模型的方差分析结果 拟合优度的检验 二次模型分析结果 返回 南京农业大学 李刚华 曲线回归实例输出2 返回 三次模型分析结果 CUBIC模型拟合系数及其检验结果 模型的方差分析结果 拟合优度的检验 南京农业大学 李刚华 曲线回归实例输出3 返回 指数模型分析结果 Compound模型拟合系数及其检验结果 模型的方差分析结果 拟合优度的检验 南京农业大学 李刚华 第1题 数据spss09 10是某企业1987 1998年的经济效益 科研人员 科研经费的统计数据 假定1999年该企业科研人员61名 科研经费40万元 试预测1999年该企业的经济效益 返回 南京农业大学 李刚华 第1题操作步骤 1 打开数据spss09 10 按照Analyze Regression Linear顺序 将变量ecobeni 经济效益 选入Dependent框中作为因变量 将变量per 科研人员数量 fee 科研经费 选入Independent s 框中作为自变量 2 打开Plots对话框 将变量ZPRED与ZRESID分别选入X Y框中用来检验残差的分布情况 打开statistics对话框选择Estimates Modelfit Durbin Watson统计量 其它选择项为SPSS默认选择项 3 单击OK按钮提交运算 返回 南京农业大学 李刚华 第1题参考答案 R2检验 得出的R2为0 999 调整后的RSquare为0 998 均很接近1 说明x1 x2与y的关系很密切 DW检验 对于给定的显著性水平为a 0 05 解释变量个数k 3 样本个数n 12 查DW检验表 因DW检验表中样本容量n最小为15 故取临界值d1 0 82 du 1 75 于是有DW统计值在d1 0 82 DW 2 62152 4 du 2 25之间 所以该回归模型不存在自相关 返回 南京农业大学 李刚华 第1题参考答案 1 F检验 在方差分析中得出的F检验值为1905 789远远大于F0 05 2 12 2 1 4 26 说明x1 x2与y之间的回归效果非常显著 返回 南京农业大学 李刚华 第1题参考答案 续1 t检验 表中 给出了回归系数和标准化回归系数的估计值及其标准误差 检验值 由于各回归系数的检验值 Sig 0 000 小于0 05故拒绝系数为0的原假设 即可以断言 科研人员与科研经费对该企业的经济效益有显著影响 返回 南京农业大学 李刚华 第1题参考答案 续2 从下图经济效益预测值与其学生化残差散点图中可以看到绝大部分观测量随机地落在垂直围绕 2的范围内 预测值与学生化残差值之间没有明显的关系 所以回归方程应该满足线性与方差齐性的假设且拟合效果较好 综合上述计算结果和检验结果 可得如下的回归模型 y 116 81 4 182x1 26 02x21999年该企业科研人员61名 科研经费40万元 其经济效益为116 81 4 182 61 26 02 40 1412 7万元 返回 南京农业大学 李刚华 第2题 某商场1989 1998年的商品流通费用率与商品零售额资料如data09 11所示 若1999年该商场商品零售额36 33亿元 试预测1999年该商场商品流通费用额 返回 南京农业大学 李刚华 第2题操作步骤 1 打开data09 11数据文件 按照Graphs Scatter Simple的顺序打开Scatter对话框 将变量ratio选入Y轴 Y axis 将变量total选入X轴 X axis 单击ok按钮提交作图 从图中可以看出 随着商品零售额的增加 商品流通费用率有不断下降的趋势 呈现曲线形状 建立曲线回归模型 返回 南京农业大学 李刚华 第2题操作步骤 2 按照按Analyze regression CurveEstimation顺序打开CurveEstimation对话框 将变量total选入indenpent框中作为自变量 将变量ratio选入Dependent框中作为因变量 在models选择项中选择Inverse Quadratic Cubic模型以便进行对比 选择Plotmodels Includeconstantinequation DisplayANOVAtable选择项 单击Ok按钮提交运算 返回 南京农业大学 李刚华 第2题输出结果及分析1 返回 倒数模型分析结果 南京农业大学 李刚华 第2题输出结果及分析2 二次模型分析结果 南京农业大学 李刚华 第2题输出结果及分析3 三次模型分析结果 南京农业大学 李刚华 第2题输出结果及分析4 各种模型曲线 返回 比较三个模型的R2值见下各表 CUB模型的R2 0 991最大 INV模型次之R2 0 971 QUA模型的R2 0 953最小 由此可以初步判断 拟合最好的是CUB模型 南京农业大学 李刚华 第2题结论 由CUB模型Y b0 b1t b2t2 b3t3得出方程式为 ratio 15 86 1 34tatol 0 05tatol2 0 0007tatol3初步计算后发现其ratio值为负值 与实际情况不符 选择Inverse 模型 Y b0 b1 t 得到Y 2 57 42 76 tatol 将1999年该商场商品零售额36 33亿元代入模型得出ratio 2 57 42 76 36 33 3 75 由此可以得出1999年该商场商品流通费用总额预测值为1 36万元 36 33 3 75 返回 南京农业大学 李刚华 第3题参考答案 R Norell进行了一项利用电流刺激农场动物 实验对象为牛 的实验 其目的是为了了解高压电线对牲畜的影响 建立模型 在对新农场选址时 对高压线的辐射电流进行测试 如果超过一成的牲畜对高压电流有反应时就需要重新选址 Probit data数据中变量 current 为刺激电流 变量 experiment 为总的实验次数 变量 anwser 为对电流做出反应的响应次数 返回 南京农业大学 李刚华 第3题操作步骤 1 读取数据文件spss09 12 2 按Analyze Regression Probit顺序打开Probit对话框 3 选择变量 answer 作为响应变量送入ResponseFrequency框中 选择变量 experiment 作为总观测变量送入Totalobserved框中 4 选择变量 current 变量送入Covariate s 框中 6 在transform框中选择LogBase10选项 在Option对话框选择Parallelismtest 其他参数选项均为默认值 7 单击OK按钮进行统计分析 返回 南京农业大学 李刚华