相关分析和回归分析实验

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1、实验五相关分析和回归分析实验实验目的:用SPSS进行相关分析、一元线性回归、多元线性回归和非线性回归分析。 实验步骤:一、相关分析步骤 1:准备数据步骤 2:根据问题需要,选择“分析/相关”子菜单中的“双变量”、“偏相关”或“距离” 过程,进行相关性分析。如选择“双变量”,在如图6.1 所示窗口选择变量和参数,单击“确 定”按钮,在结果输出窗口得到输出窗口。图 6.1 双变量相关分析中变量选择和参数选择窗口相关性产地1产地2产地1Pearson相关性1.091显著性(双侧).909N44产地2 Pearson相关性.0911显著性(双侧).909N44图 6.2 计算结果二、一元线性回归某省

2、19781989 年国内生产总值和固定资产投资完成额资料如表6.1 所示。表6.1 一元线性回归模型计算表单位:亿元年份国内生产总值y固定资产投 资完成额xxyx 2y 21978195203900400380251979210204200400441001980244266344676595361981198219831984198519861987198819892642943143604324815676557044720355256811311491632322021167924012256969615288175842916056592716999242115196014220860

3、0566270431366561171612220126569538244080417566186436985961296001866242313613214894290254956162190104试配合适当的回归模型。步骤 1:输入和整理数据。步骤 2:绘制散点图,如图 6.3 所示,检查变量的相关性。步骤 3:选择“分析/回归/线性”,在图 6.4 窗口选择自变量和因变量,单击“统计量” 按钮,在弹出的窗口设置参数;单击“图”按钮,可以选择输出的图形。最后单击“确定” 按钮。步骤 4:在结果输出窗口得一元线性回归计算结果。根据选择的参数不同,得到 ANOVA 和回归系数等数据,如图6.5

4、 所示。800600400200050100150200250X图 6.3 散点图图 6.4 线性回归变量选择和参数设置窗口系数a模型非标准化系数标准化系 数t显著性B标准误Beta1(常量)171.92016.31610.537.000x2.277.135.98316.883.000a.因变量:y图 6.5 计算所得回归系数三、多元线性回归以教程第六章第三节例题数据为基础,使用SPSS软件进行多元线性回归。在 SPSS 中,多元线性回归和一元线性回归使用相同的命令。区别在于在如6.4 所示窗 口中的自变量一项,将选择多个自变量即可。需要注意的是,在多元回归中,可以采用逐步回归方法来进行自变量

5、的选择。在线性回 归模型参数设置窗口中,有个“Method”下拉选择框,提供了回归方法的列表如下:Enter:使用全部的自变量建立回归方程;Stepwise:逐步回归;Remove:剔除变量法;Backward :向后剔除变量法;Forward :向前剔除变量法。最后的多元线性回归系数表如图6.6所示。系数a模型韭标准化系数标准化系 数t显著性B标准误Beta1(常量)-20.6038.979-2.295.047x2.541.043.84612.719.000x3.469.189.1652.481.035a.因变量:y图 6.6 多元线性回归系数表四、曲线估计 对于通过简单变量变换可以转换为线

6、性回归的,首先进行变换,然后采用上述线性回 归的方法即可进行统计计算。另外,在SPSS中提供了曲线估计功能。在如图6.7所示的窗口中,选择合适的模型即 可。在“Model”部分,给出了 11种估计方法,如下所示,其中x表示自变量,y表示因 变量,Q,0等为回归系数。Linear:线性,y =a + 0xQuadratic:二次多项式,y = a + 片 x + 0 乂 x 2Compound:复合模型,y - a (0 x )Growth:生长曲线,y = expa + 0xLogarithmic:对数,y = a + 0 ln(x)Cubic:三次多项式,y 二 a + 0 x + 0 x2 + 0 x3123S: S 曲线,y = expa + 0 /xExponential:指数,y = a exp 0xInverse :逆,y = a +(0 /x)Power:幕,y(x0)Logistic:逻辑,y = (1 p+a0 x)t,其中卩为一个经验确定的上限值。如果选择了此模型,右下角的“Upper bound”将会被激活,输入卩即可。曲嶷怙计2SJ因变星:17根据模型绘團a重置取消| 帮助F在等式中包含常呈(1厂线性厂厂需藪五 r二我模型氓) 立方檯型(C)厂厂厂L.:.gi stie (jG)上限0):r显示Airon表格(I)图 6.7 曲线估计变量选择和参数设置窗口

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