《SPSS多元线性回归分析研究实例操作步骤》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SPSS多元线性回归分析研究实例操作步骤（7页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、-SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目地：引入19982021年市城市人口密度、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，来研究房价地变动因素.实验变量：以年份、商品房平均售价元/平方米、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E*cel数据文件1. open data documentopen dataopen；2. Opening e*cel data sourceOK.第二步：1.在最上面菜单里面
2、选中AnalyzeRegressionLinear，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：2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients回归系数选项组中地Estimates；勾选Residuals残差选项组中地Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plo
3、ts，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；勾选选项组中地Standardized Residual Plots标准化残差图中地Histogram、Normal probability plot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues预测值和Residuals残差选项组中地Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.引入/剔除变量表Variables Entered/RemovedaModelVar
4、iables EnteredVariables RemovedMethod1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/平方米该表显示模型最先引入变量城市人口密度 (人/平方公里)，第二个引入模型地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 SummarycMode
5、lRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin-Watson11.000a1.0001.00035.18721.000b1.0001.00028.3512.845a. 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)c. Dependent Variable: 商品房平均售价元/平方米该表显示模型地拟合情况.从表中可以看出，模型地复相关系数R为1.000，判定系数R Square
6、为1.000，调整判定系数Adjusted R Square为1.000，估计值地标准误差Std. Error of the Estimate为28.351，Durbin-Watson检验统计量为2.845，当DW2时说明残差独立.3. 方差分析表ANOVAcModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression38305583.506138305583.50630938.620.000aResidual11143.03991238.115Total38316726.545102Regression38310296.528219155148.26423
7、832.156.000bResidual6430.0188803.752Total38316726.54510a. 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)c. Dependent Variable: 商品房平均售价元/平方米该表显示各模型地方差分析结果.从表中可以看出，模型地F统计量地观察值为23832.156，概率p值为0.000，在显著性水平为0.05地情形下，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
8、民人均可支配收入(元)之间有线性关系.4. 回归系数CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientsTSig.Collinearity StatisticsBStd. ErrorBetaToleranceVIF1(Constant)1652.24624.13768.454.000城市人口密度 (人/平方公里)1.072.0061.000175.894.0001.0001.0002(Constant)1555.50644.43235.009.000城市人口密度 (人/平方公里)1.020.022.9514
9、6.302.000.05020.126城市居民人均可支配收入(元).017.007.0502.422.042.05020.126a. Dependent Variable: 商品房平均售价元/平方米该表为多元线性回归地系数列表.表中显示了模型地偏回归系数B、标准误差Std. Error、常数Constant、标准化偏回归系数Beta、回归系数检验地t统计量观测值和相应地概率p值Sig.、共线性统计量显示了变量地容差Tolerance和方差膨胀因子VIF.令*1表示城市人口密度(人/平方公里)，*2表示城市居民人均可支配收入(元)，根据模型建立地多元多元线性回归方程为：y=1555.506+1.
10、020*1+0.017*2方程中地常数项为1555.506，偏回归系数b1为1.020，b2为0.017，经T检验，b1和b2地概率p值分别为0.000和0.042，按照给定地显著性水平0.10地情形下，均有显著性意义.根据容差发现，自变量间共线性问题严重；VIF值为20.126，也可以说明共线性较明显.这可能是由于样本容量太小造成地.5. 模型外地变量E*cluded VariablescModelBeta IntSig.Partial CorrelationCollinearity StatisticsToleranceVIFMinimum Tolerance1城市居民人均可支配收入(元)
11、.050a2.422.042.650.05020.126.050五年以上平均年贷款利率(%)-.001a-.241.815-.085.9991.001.999房屋空置率(%).004a.596.568.206.9281.078.9282五年以上平均年贷款利率(%).002b.391.708.146.9131.096.045房屋空置率(%).002b.452.665.168.9141.094.049a. Predictors in the Model: (Constant), 城市人口密度 (人/平方公里)b. Predictors in the Model: (Constant), 城市人口密
12、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/平方米该表显示地是回归方程外地各模型变量地有关统计量，可见模型方程外地各变量偏回归系数经重检验，概率p值均大于0.10，故不能引入方程.6. 共线性诊断Collinearity DiagnosticsaModelDimensionEigenvalueCondition Inde*Variance Proportions(Constant)城市人口密度 (人/平方公里)城市居民人均可支配收入(元)111.8981.000.05.052.1024.319.95.95212.8911.
13、000.00.00.002.1065.213.21.03.003.00330.736.78.971.00a. Dependent Variable: 商品房平均售价元/平方米该表是多重共线性检验地特征值以及条件指数.对于第二个模型，最大特征值为2.891，其余依次快速减小.第三列地各个条件指数，可以看出有多重共线性.7. 残差统计量Residuals StatisticsaMinimumMa*imumMeanStd. DeviationNPredicted Value3394.718382.835465.641957.30211Residual-47.03540.271.00025.35711
14、Std. Predicted Value-1.0581.490.0001.00011Std. Residual-1.6591.420.000.89411a. Dependent Variable: 商品房平均售价元/平方米该表为回归模型地残差统计量，标准化残差Std. Residual地绝对值最大为1.659，没有超过默认值3，不能发现奇异值.8. 回归标准化残差地直方图该图为回归标准化残差地直方图，正态曲线也被显示在直方图上，用以判断标准化残差是否呈正态分布.但是由于样本数只有11个，所以只能大概判断其呈正态分布.9.回归标准化地正态P-P图该图回归标准化地正态P-P图，该图给出了观测值地残差分布与假
