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控制变量 温度

产量

相关性

显著性（双侧） df

单位虫害值

相关性

显著性（双侧） df

产量 1.000 . 0 .304 .427 7 单位虫害值

.304 .427 7 1.000 . 0 表中，偏相关系数为0.304，显著性概率p=0.427>0.05,说明剔除温度色影响后，单位害虫值对产量没有显著性关系。

【结果分析、体会和收获】：通过本次试验熟练掌握了用spps对两个或多个随机变量的线性相关关系，我们可以先通过散点图对关系进行简单判断，然后再通过数据的具体分析作出进一步判断。 实验七

【实验名称】：用SPSS处理经典回归问题 【实验时间】：2014年5月 16日

【实验目的】：学习如何运用SPSS处理经典回归问题

【实验内容及要求】：用SPSS处理经典回归问题来考察中国城镇居民2011年人均可支

配收入与消费支出之间的关系

【实验过程及结果】： （1）画散点图

分享一个苹果，各得一个苹果，分享一种思想，各得两种思想。分享是件快乐的事件，乐于分享的人，事业更容易成功。

（2）判断人均可支配收入与消费支出之间是否大致呈线性关系 输入／移去的变量 模型 1 输入的变量 消费支出Y ab移去的变量 方法 . 输入 a. 已输入所有请求的变量。 b. 因变量: 可支配收入X 模型汇总 模型 R 1 .986 a标准 估计的误R 方 .971 调整 R 方 .970 差 413.04952 a. 预测变量: (常量), 消费支出Y。 Anova 模型 1 回归 平方和 1.675E8 df 1 均方 1.675E8 F 981.703 Sig. .000 ab大型企业经典管理资料模板，WORD文档，欢迎下载交流 残差 总计 4947687.223 1.724E8 29 30 170609.904 a. 预测变量: (常量), 消费支出Y。 b. 因变量: 可支配收入X 系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) 消费支出Y a. 因变量: 可支配收入X 256.469 .717 标准 误差 270.434 .023 标准系数 试用版 t .948 .986 31.332 Sig. .351 .000 a 结果分析 表1中显示的是拟合过程中变量输入/移去模型的情况记录，由于只引入了一个自变量，所以只出现一个模型1，该模型中“消费支出Y”为进入的变量，没有移除的变量，具体的输入/移去方法为输入。 表2是模型拟合概述， 列出了模型的R、R2 、调整R2 及估计标准误。R2 值越大所反映的两变量的共变量比率越高，模型与数据的拟合程度越好。本题所用数据拟合结果显示：R(所考察的自变量和因变量之间的相关系数)= 0.986 ，R2(拟合线性回归的决定系数)= 0.971 ，经调整后的R2=0.970，标准误的估计= 413.04952 。 表3方差分析表， 列出了变异源、自由度、均方、F值及对F的显著性检验。本题中回归方程显著性检验结果表明：回归平方和为1.675E8，残差平方和为 4964787.223 ，总平方和为 1.724E8 ，对应的F统计量的值为 981.703 ， Sig=0.000<0.05,可以认为所建立的回归方程有效，所以COD与BOD5之间成线性关系。 表4回归系数表，列出了常数及非标准化回归系数的值及标准化的回归系数，同时对其进行显著性检验。本题中非标准化的回归系数B的估计值为 0.717 ，标准误为0.023，标准化的回归系数为0.986，回归系数显著性检验t统计量的值为 0.948 ，对应显著性水平Sig.= 0.351 <0.05，可以偏回归系数与0有显著性差异，被解释的变量和解释的变量的线性关系是显著的，因此，本题回归分析得到的回归方程为：y=-0.492x-5.360 。对方程的方差分析及对回归系数的显著性检验均发现，所建立的回归方程显著。 综上所述，人均可支配收入与消费支出之间大致呈线性关系 ????x ???3）用最小二乘估计求回归方程y01????x（x为人均可支配收入，y为消费支出） ??? 由公式y01 4）决定系数 表2是模型拟合概述， 列出了模型的R、R2 、调整R2 及估计标准误。R2 值越大所反映的两变量的共变量比率越高，模型与数据的拟合程度越好。本题所用数据拟合结果显示：R(所分享一个苹果，各得一个苹果，分享一种思想，各得两种思想。分享是件快乐的事件，乐于分享的人，事业更容易成功。 考察的自变量和因变量之间的相关系数)= 0.986 ，R2(拟合线性回归的决定系数)= 0.971 1) 给出置信水平为95%的预测区间。 【实验过程及结果】：