用spss软件进行一元线性回归分析ppt课件

1、利用spss进行线性回归，计算机指导：王力，1，案例1:降水纬度，案例1数据显示：53个站点的年降水量，年蒸发量，纬度和海拔高度数据在本例中，降水P作为因变量，纬度作为自变量。案例1目的：分析降水量与纬度之间的定量关系。检查这两个因素之间是否存在线性相关性。如果存在线性相关，则进行线性回归分析，以揭示其数量关系。2.打开spss的数据编辑器，编辑变量视图。注意：因为我们数据中的“站名”最多是5个汉字，所以字符串宽度至少是10，才能完全显示出来。步骤1:创建数据文件，3。编辑数据视图，将excel数据复制并粘贴到spss中，步骤1:创建数据文件，4。依次点击菜单：散点图/点定义简单分布在旧的图形

2、对话框中，设置Y为年降水量，X为散点图发现的纬度，降水量与纬度呈线性关系，步骤2:制作散点图，步骤5，步骤2:制作散点图。向散点图添加趋势线的方法：在输出结果中双击散点图，在图表编辑器的菜单中单击元素和总拟合线，将“拟合线”加载到“属性”中。拟合方法选择“线性”，置信区间可以从95%的个体中选择。申请；6.从菜单中依次点击：分析回归线性设置：因变量为“年”“统计”:选择“模型拟合度”，输出“模型汇总”表。如果选择“估计”，将输出“系数”表。散点图也可以保存在此设置中。注意：保存过程中选择的所有项目都将显示在数据编辑窗口中。在这个例子中，我们检查95%置信区间单值，以及非标准残差“选项”:它只需

3、要在选择方法是逐步回归后打开；第三步：线性回归分析；7.统计按钮，“回归系数”复选框组：定义回归系数的输出条件；检查“估计”以输出回归系数B及其标准误差；检查T值和P值“残差”复选框组的“误差柱状图表征”:用于选择输出残差诊断的信息，包括杜宾-沃森残差序列相关检验和案例诊断。“模型拟合度”复选框：列出模型拟合过程中进入和退出的变量，以及拟合优度的一些测试：R、R2和调整后的R2、标准误差和方差分析表。“r-square change”复选框：显示模型拟合过程中R2、f和p值的变化。描述性复选框：提供一些变量描述，如有效案例、均值、标准差等。并给出了自变量之间的相关矩阵。偏相关和偏相关复选框：显

4、示自变量之间的相关性、偏相关和偏相关系数。“共线性诊断”复选框：给出共线性诊断的一些统计数据，如特征值、方差扩展因子(VIF)等。默认情况下，上述项目仅选中“估计”和“模型拟合”复选框。8，用于选择要绘制的回归分析诊断或预测图表。可以绘制标准化残差的直方图和正态分布，并且可以成对地绘制因变量、预测值和各个变量的残差的散点图。在许多情况下，我们需要存储回归分析的结果，然后使用残差和预测值进行进一步的分析。保存按钮用于存储中间结果。它可以存储如下：预测值序列、残差序列、距离序列、预测值置信区间序列和波动统计序列。下面的按钮允许我们选择将这些新变量存储在一个新的SPSS数据文件或XML中。，绘图按钮

5、，保存按钮，9。注：选择方法为逐步回归后，选项按钮只需打开“步长方法标准”单选按钮组：设置包含和排除标准，可按P值或F值设置。在公式中包含常数复选框：用于决定是否在模型中包含常数项；默认选中。“缺失值”单选按钮组：用于选择缺失值的处理方式，可以是不分析任何已选缺失值变量的记录(列表排除案例)，不管缺失变量是否最终进入模型；输入变量时不要分析缺少值的记录(成对排除案例)；用变量的平均值替换缺失的值(使用平均值)。选项按钮，10，输入/删除变量此表是拟合过程中变量输入/删除模型的记录。因为我们只引入了一个自变量，所以只出现了一个模型1(多元回归模型将依次出现在多元回归中)，其中“纬度”是输入的变量

6、，但没有移除的变量。具体的输入/移除方法是“输入”，步骤4:线性回归结果，11，模型摘要此表是拟合模型的摘要，如模型1所示：相关系数R=0.904拟合优度R平方=0.816调整后的拟合优度R平方=0.813标准估计误差=92.98256 R平方(拟合优度):它是回归分析的决策系数，表示独立变量和因变量的形成，步骤4:线性回归结果，12，方差分析(方差分析)西格。(显著)值是回归关系的显著性系数。是F值的实际显著概率，即P值。签字时。0.05，表明使用当前模型进行回归时两个模型之间没有统计学意义，应使用新模型进行回归。从表中可以看出，我们使用的回归模型f的统计值为=226.725，p值为0.00

7、0，因此我们使用的回归模型具有统计显著性，我们可以继续分别查看以下系数的测试结果。因为我们这里使用的回归模型只有一个自变量，模型的检验相当于系数的检验，这与多元回归不同。步骤4:线性回归结果，13，系数此表给出了所有系数(包括常项)的测试结果，使用了T检验，还给出了归一化/非归一化系数。可以看出，常数项和“纬度”都有统计意义。年降水量与纬度之间的单变量回归方程为：Y=-82.1883395.584，步骤4:线性回归结果，14，案例2:温度和降雨量，案例2数据显示：本例中伦敦12个月的平均温度和降雨量数据，降雨量作为因变量。作为自变量的平均温度案例2目的：分析平均温度和降雨量之间的定量关系案例2练习要求：制作散点图，看看这两个因素之间是否存在线性相关性，然后进行线性回归分析，以揭示定量关系。对回归方程进行显著性检验，并写出结论。15.这个例子的目的是看每个人是否真正理解制作散点图的意义。当散点图没有显示线性