回归分析例题SPSS求解过程

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1、回归分析例题SPSS求解过程1、一元线性回归W 为研究家庭收入与家庭食品支出的关系,随机抽取了 10 个家庭得到表的数锯.试根据这些数据:1)建立家庭食品支出对家庭收人的样本回归直线=2)预测当家庭收入为4 200元时,家庭的平均食晶支出及其置信度 为於的预测区间. 家庭收入与食品支出魏將单位土百元家庭123456789to家庭收人20303340151326383543食品支出7981154810910SPSS求解过程:|日41 SJ丰I由I *1 *1胡阖曲I阖列I1O :京品支岀llri 1. i 1: 1 f?ilSPSS Dit M Filled rEile di t Mi ew Q

2、ala Iransf&rmirilyzegraphs Utilities 址120.007.00230.009.00333.006.00440.00T1.00515.005.00613.004.0072&D06.00E3B.0D10.00935.009.00r1043.0010.00io :音品玄出家庭收入|食用支出I12tseer i pt i v* t a.t i c: t i ce Iabl*sComp*ie Me arts&enei-ol Li n.c: ar Mo delMiic A-d Mio dal sKeEFcss-i on131LgLi ne-u.-Cla.=-=iDa.t

3、a Ra due t i anMonp-ar e tr i c T estsTi_mc Seri esSurvi. v-alMui. t i plVi ss-ine Jfalue ixi-aJLyi -s.CompjEK Samples3varvar|varLin亡ar. Qurire Estuma.ti on.-.Bin-ary Loi sti c.Mult inciffii al Lgi?,Ordinal.Probi t.-.oitlinaur. .Wfli ght e t i m i an ,E-Slige Le-a.t -Sq.u4re-3.Optima_L Sca_Lmg.-11li

4、di&w Help彖庭收入1食品支出1var|var|var|varr120. KJ230 0O9 OO333.008 OD440.00161500SOO813 004 OO72S DOa on838.001O.ODy3S no9.OUio43 00词1112誘玄出LO家庭必喰品支出20 0070030 0033 DO妇8.0040 DOM1.005W13 JD26 DO38 0035 0043 DO4.003.009.00110012至F2 Linear RegrcssidnSdedcnVaicble:Lineai Ejepsion: StatisticsdependentFl i悼馭出Bl

5、ock lollUkFe泡CaxElWLSWei:Elatistcs.Phis.HebRegiesson Coeflcenl?F Estmaiei:FCciiiderceVr-!-ren-rBn-raTre4 厂 CiiarceI? Pnde hlRjquaiEd change_ DesaiplivesU.kidjidegncslictCknlrueCancelHelpAesicualsa DuibinWdtsoiCasisediagrKElic?Q出倉汕ifai拒 C百I ci潮slanderd ceviafimsRegressionVari占H俺S Entred/RernuvEtlk,Mo

6、delVariables EnteredVariablesRetnov&dMethod1Eniera- All requested variables entered.lo. Depen dent Van able.食邮支出Model SummaryModelRF? SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.951a.904.892.73304a Predictors; CConslsnf),家庭收入ANOVAbModelSum ofSquaresdfMean SquareFSig.1RegressionResidual Total4

7、0.6014.29944.9001a940.601.53775.559.00Ja. Predictors: (ConsianD,家庭悅A_b. Depen dent Vari able:宸品支出CoefficienlsBModelMndardlzedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.95% Confidents IM for BBSid. ErrorBetaLower BoundUpper Bound1(Co怫皿2.1737203.017.5123.333KBftA.2020238.692000.149.266a. Dependent Vari

8、able判别:码+=2.173+0.202x,且x与 y的线性相关系数为r=0.951 ,回归方程的F检验值为75.559,对应F值的显著性概率是0.0000.05,表示回归方程不具 有显著性。每个系数的t检验值分别是3.017与8.692,对应的检验显著性概率 分别为:0.017(0.05 )和0.000 (0.05),即否定H。,也就是线性假设是显 著的。二、一元非线性回归例4,3.1出钢时所用的盛钢水的钢包*由于钢水对耐火材料的侵 蚀,容积不断增大希望找出使用次数X与增大的容积丫之间的关系试 验数据列于表4.34.S4J.1使用次散X与增大的容积F的试螫數据2345678g6.428.2

9、09.589.509.7010.009.939.9910tl1213141516y10.4910.5910.6010.8010.6010.9010.76SPSS求解过程:EH) tTn-t red SPSSa: 11 oxrELi 1 * 蔓dli. Vi s*w Sat aHit宅皿奇牴oirm匣旷与;phic1ft i 1 i i; i世i-ndow耳冏 吨 sIT 7曲|刨间匪l圏画阖Z%J|1S :IO. TS次数X春积”var|var5g126 42233.203A9.58459.60569.706710.00789.93e99.9991O10 49101 11O 591 1121D

10、 6012131O 6Q131410.6014151O 90151610.7w1、丫与X的二次及三次多项式拟合:File Edi t View Data Traits formGraphs Utiliti es Window Help耳旧|鲫陣| “ &|D?|1S15 r决数X I容积 |R电RQirt,Descripti ve StatisticsT abl e z1010辽V21112131314161617il1915166.43B.209 569 509.7010.009 939.391U 41?10 6910 E0io.eo10 EQ10 901075Cnptr t 也 *nxGe

11、neral Linear ModelM i x-e d IM o del srrltitRegr essi oilLoglinearClusifxDat a Re due t i onScalewfi&tric TstiTime Seri esSwrvi valfljjl tiple ResponseVslue Analysiu .-Complex SamplesIIO-LJUULJ16 00000529U1var1.0594-2.10419 9AA7Linear.Curve Estimation.Binwry Lofi iti c.Multizioini al Lagi e ticL.Ordinal. ,Frobi tNonlinear.世!&i 龍ht.2=Stsge Leait Squ&re.Optimal Scalinyg. ”2.3759枕数X容积126.4223B.2034S.5S45g.ao5G9 7067

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