SPSS回归分析报告作业

回归分析作业

一、利用软件计算

1、

数据文件“资产评估1”提供了35家上市公司资产评估增值的数据。

num---公司序号

pg---- 资产评估增值率

gz----固定资产在总资产中所占比例

fz----权益与负债比

bc----总资产投资报酬率

gm---公司资产规模（亿元）

a.建立关于资产评估增值率的四元线性回归方程，并通过统计分析、检验说明所得方程的

有效性，解释各回归系数的经济含义。

b.剔除gz变量，建立关于资产评估增值率的三元线性回归方程，与a中的模型相比较，那

个更为实用有效，说明理由。

解：

由Model Summary和ANOVA表可知，R为0.871，决定系数R2为0.759，校正决定系数为0.727。拟合的回归模型F值为23.609，P值为0，所以拟合的模型是有统计意义的。

从系数的t检验可以看出，只有固定资产比重的sig值=0.339>0.05，说明只有固定资产比重对资产评估增值率的影响是不显著的，其他自变量对固定资产增值的比率均有显著的影响。

线性回归方程为：

pg=0.396+0.079gz+0.063fz+0.602bc-0.044gm

α1=0.079表示，在权益与负债比、总资产投资报酬率和公司规模不变的条件下，固定资产比重每增加1个单位，资产评估增值率增加0.079。

α2=0.063表示，在固定资产比重、总资产投资报酬率和公司规模不变的条件下，权益与负债比每增加1个单位，资产评估增值率增加0.063。

α3=0.602表示，在固定资产比重、权益与负债比和公司规模不变的条件下，总资产投资报酬率每增加1个单位，资产评估增值率增加0.602。

α4=-0.044表示，在固定资产比重、权益与负债比和总资产投资报酬率不变的条件下，公司规模每增加1亿元，资产评估增值率减少0.044

由Model Summary和ANOVA表可知，相关系数R为0.867，决定系数R2为0.751，校正决定系数为0.727。

从系数的t检验可以看出，该模型的回归系数都通过检验。所以，剔除 gz 变量，建立关于资产评估增值率的三元线性回归方程为：

pg=0.376+0.063fz+0.600bc-0.040gm

b更为有效实用，因为所有的回归系数都通过了t检验，并且b模型估计的标准误较小。2、

数据文件“房产销售”提供了20件房地产的销售价格和评估的数据（美元）：

y----销售价格； x1----地产评估价值； x2----房产评估价值；x3----面积（平方英尺）。

a.建立适当的关于销售价格的多元线性回归模型.

b.利用模型预测地产评估价值为2000，房产评估价值为12000，面积为1100的销售价格，

并给出预测值的95%的置信区间。

c.通过对模型的统计检验说明预测值的可信度。

解：

a.SPSS数据如下

由图表所知，地产价值的sig值过高，所以地产价值对销售价格的影响不显著。

把地产价值剔除后，所得的数据如下：

由Coefficients表所知，回归方程为：y=105.382+0.961x2+16.348x3

解：通常先做enter，然后做逐步

（1）对原数据进行回归分析，得到回归方程为：y=105.382+0.961x2+16.348x3

（2）地产评估价值为2000，房产评估价值为12000，面积为1100的销售价格的95%的置信区间为：（21468.99197，37776.93332）。

（3）该模型的Adjusted R Square=0.867，也就是这两个自变量可以解释86.7%的因变量变差，应该说是预测的可信度比较高；并且残差符合正态性、独立性和方差齐次性，模型成立，即有95%的可能性b的预测值在区间21468.99197-37776.93332内。

3、

大多数公司都提供了β估计值，以反映证券的系统风险。一种股票的β值所测量的是这种股票的回报率与整个市场平均回报率之间的关系。这个指标的名称就来自简单线性回归中的斜率参数β。在这种回归中，因变量是股票回报率（Y）。而自变量则是市场回报率（X）。值大于1的股票被称为“攻击性”证券，因为它们的回报率变动（向上或向下）得比整个市场的回报率快。相反，β值小于1的股票被称为“防御性”证券，因为它们的回报率变动的比市场回报率慢。值接近1的股票被称为“中性”证券，因为它们的回报率反映市场回报率。下面表中的数据是随机抽选的7个月内某只特定的股票的月回报率及整个市场的回报率。试对这些数据完成简单线性回归分析。根据你的分析结果，你认为这只股票是属于攻击性，防御性，还是中

解：

得到回归方程：y=1.762x-1.329。

β值为线性回归斜率参数1.762>1，所以，该股票属于“攻击性股票”。

4、

参考上题。股票的β值是否依赖于计算回报率的时间长度？因为有些经济商号用的是按月数据计算的β值，另一些经济商号则用按年数据计算的β值，所以这个问题对投资者来说很重要。

H.莱维分别研究了三类股票的时间长度（月）和平均β值。将时间长度从一个月逐步增加到30个月，莱维计算了1946---1975年间144只股票的回报率。根据他所得的β值，这144只股票中有38只攻击性股票，38只防御性股票，以及68只中性股票。下表中给出的这三类股票对不同时间水平的平均β值。

A、对于攻击性股票、防御性股票和中性股票三种情况，分别求表达平均β值Y与时间长度

X之间关系的最小二乘简单线性回归方程。

B、对每一类股票检验假设：时间长度是平均β值的有效线性预测器，检验时用α=0.05。

C、对每一类股票，构造直线斜率的95%置信区间，哪只股票的β值随时间长度的增大而线

性增大？

个人计算机（PC 机）正以非凡的技术在发展，PC 机的零售价格也是这样。由于购买时间和机器特点不同，一台PC 机的零售价格可能发生戏剧性的变化。不久前收集了一批IBM PC 机和IBM PC 兼容机的零售价格数据，共有N=60，见数据文件“计算机价格”。这些数据被用来拟合多元回归

E （Y ）=β0+β1 x 1+β2x 2 其中：Y=零售价格（美元）

x 1=微处理器速度（兆赫）

?= 286CPU

0 386CPU

1芯片芯片X a 、试写出最小二乘预测方程。

b 、此模型是否适合于预测？用α=0.10进行检验。

c 、构造β1 的90%置信区间，并对此区间作出解释。

d 、本模型中的CPU 芯片（x 2）是否是价格（Y ）的有效预测器？用α=0.10进行预测。

6、

在工厂中，准确估计完成一项作业所需的工时数对于诸如决定雇佣工人的数量，确定向客户报价的最后期限，或者作出与预算有关的成本分析决策等决策管理来说是极端重要的。一名锅炉筒制造商想预测在一些在未来预测项目中装配锅炉筒所需的工时数。为了用回归方法实现此目标，他收集了35个锅炉的项目数据（数据文件“锅炉”）。除工时（Y）外，被测量的变量有锅炉工作容量（X1=磅/小时），锅炉设计压力（X2=磅/平方英寸），锅炉的类型（X3=1，如在生产领域装配；X3=0，如在使用领域装配），以及炉筒类型（X4=1，蒸汽炉筒；X4=0，液体炉筒）。

A、试检验假设：锅炉容量（X1）与工时数（Y）之间有正线性关系。

B、试检验假设：锅炉压力（X3）与工时数（Y）之间有正线性关系。

C、构造β1的95%置信区间并对结果做出解释。

D、构造β3的95%置信区间。

Cushman & Wakefield 股份有限公司，采集了美国市场上办公用房的空闲率和租金率的数据。对于18个选取的销售地区，这些地区的中心商业区的综合空闲率（%）和平均租金率(美元/平方英尺)的数据（The Wall Journal Almanac1988）见文件“办公用房”。

a.用水平轴表示空闲率，对这些数据画出散点图。

b.这两个变量之间显出什么关系吗？

c.求出在办公用房的综合空闲率已知时，能用来预测平均租金率的估计的回归方程。

d.在0.05显著水平下检验关系的显著性。

e.估计的回归方程对数据的拟合好吗？请解释。

f.在一个综合空闲率是25%的中心商业区，预测该市场的期望租金率。

g.在劳德代尔堡的中心商业区，综合空闲率是11.3%,预测劳德代尔堡的期望租金率。

8．

PJH&D公司正在决定是否为公司新的文字处理系统签订一项维修合同。公司的管理人员认为，维修费用与该系统的使用时间有关。采集的每周时间（小时）和面维修费用（千美元）的统计资料见“文字处理系统”。

a.求出年维修费用对于每周使用时间的估计的回归方程。

b.在0.05显著水平下，检验在（a）中求出关系的显著性。

c.PJH&D公司预期每周使用文字处理系统的时间是30小时，求出该公司的年维修费用的

95%的预测区间。

d.如果维修合同的费用是每年3000美元，你建议签订这个合同吗，为什么？

9．

对于一个较大的人口密集的地区，当地交通部门想要确定公共汽车的使用时间和年维修费用之间是否存在某种关系。由10辆公共汽车组成一个样本，采集的数据见文件“交通”。

a.利用最小二乘法求出估计的回归方程。

b.在 =0.05的显著水平下，通过检验是否看出二变量之间存在一个显著的关系。

c.最小二乘法回归线给出了观测数据一个好的拟合吗？请做出解释。

d.如果有一辆特定的公共汽车已使用了4年，求出这辆车年维修费用的一个95%的预测区

间。

10．

美国心脏协会经过10年的研究，得到了与发生中风有关的年龄、血压和吸烟的统计资料。假设这一研究的部分数据为文件“中风风险”。我们将病人在今后10年内发生中风的概率（乘100）看作为中风风险。我们用一个虚拟变量来定义病人是否为吸烟者，1表示是吸烟者，0表示不是吸烟者。

a. 利用这些数据，建立一个中风风险关于个人的年龄、血压和是否吸烟的估计的回归方程。

b. 在中风风险的估计的回归方程中，吸烟是一个显著的影响因素吗？检验的显著水平

=0.05。对于得到的结果，请做出解释。

c. Art Speen 是一位血压为175的68岁的吸烟者，他在今后10年内发生中风的概率是多少？

对于这位病人，医生可以提出什么建议

11.

公路管理部门进行一项有关交通流量和车速之间关系的研究。假设模型的形式如下：

εββ++=x y 10。式中y 是交通流量（辆/小时）；x 是车速（英里/小时）。采集数据见文件“公路管理”。

a. 对于这些数据建立一个估计的回归方程。

b. 在显著水平为α=0.01时，检验y x 和之间的显著关系。

12．

在对上题做进一步分析时，统计学家建议利用下面曲线形式的估计的回归方程。 a.利用上题数据去估计这个方程的参数。

b.显著性水平为01.0=α时，检验关系的显著性。

c.在车速为每小时３８英里时，预测每小时的交通流量。解： a.

210x

b x b b y ++=∧

由上表可知，回归方程为：y=423.571+38.429x-0.383x 2

b. 由Model Summary 和ANOVA 表可知，拟合的回归模型中相关系数R=0.990；

Sig=0.003<0.01；并且也通过T 检验，认为因变量和变量之间存在显著性关系。 c. 在车速为每小时３８英里时，预测每小时的交通流量为1302.01143。

13.

有关中风风险与年龄、血压和吸烟嗜好相关性的一项研究已经由美国心脏学会实施了１０年，并且提供了数据。这项研究的部分数据见文件“中风风险”。中风风险被认为是一个人在未来１０年内发生中风的概率（乘１００）。对于吸烟嗜好变量，１表示是一个吸烟者，０表示不是吸烟者。

ａ．建立一个回归方程，当年龄和血压已知时，能利用这个方程预测中风的风险。

ｂ．考虑增加两个自变量到（ａ）中所建立的模型上，一个自变量是年龄和血压之间的交互作用，另一个是一个人是否有吸烟嗜好。利用这４个自变量建立估计的回归方程。

ｃ．在05.0=α显著水平下，通过检验去观察，增加交互作用项和吸烟嗜好这两个自变量，对在（ａ）中建立的估计的回归方程是否有显著的作用。

解： a.

由上表所知，回归方程为：中风风险=-110.942+1.315*年龄+0.296*血压。

新增两组自变量，一个是是否有吸烟嗜好，另一个是年龄与血压的交互作用，即年龄*血压。

多元线性回归SPSS实验报告

回归分析基本分析：将毕业生人数移入因变量，其他解释变量移入自变量。在统计量中选择估计和模型拟合度，得到如图注解：模型的拟合优度检验：

第二列：两变量（被解释变量和解释变量）的复相关系数R=0.999。第三列：被解释向量（毕业人数）和解释向量的判定系数R2=0.998。第四列：被解释向量（毕业人数）和解释向量的调整判定系数R2=0.971。在多个解释变量的时候，需要参考调整的判定系数，越接近１，说明回归方程对样本数据的拟合优度越高，被解释向量可以被模型解释的部分越多。第五列：回归方程的估计标准误差＝9.822 回归方程的显著性检验-回归分析的方差分析表 F检验统计量的值=776.216，对应的概率p值=0.000，小于显著性水平0.05，应拒绝回归方程显著性检验原假设（回归系数与0不存在显著性差异），认为：回归系数不为0，被解释变量(毕业生人数)和解释变量的线性关系显著，可以建立线性模型。注解：回归系数的显著性检验以及回归方程的偏回归系数和常数项的估计值第二列：常数项估计值=-544.366；其余是偏回归系数估计值。

第三列：偏回归系数的标准误差。第四列：标准化偏回归系数。第五列：偏回归系数T检验的t统计量。第六列：t统计量对应的概率p值；小于显著性水平0.05，拒接原假设（回归系数与0不存在显著性差异），认为回归系数部位0，被解释变量与解释变量的线性关系是显著的；大于显著性水平0.05，接受原假设（回归系数与0不存在显著性差异），认为回归系数为0被解释变量与解释变量的线性关系不显著的。于是，多元线性回归方程为： y=-544.366+0.032x1+0.009x2+0.001x3-0.1x5+3.046x6 回归分析的进一步分析： 1.多重共线性检验从容差和方差膨胀因子来看，在校学生数和教职工总数与其他解释变量的多重共线性很严重。在重新建模中可以考虑剔除该变量

一元线性回归spss作业

一元线性回归实验指导一、使用spss进行线性回归相关计算题目：为研究医药企业销售收入与广告支出的关系，随机抽取了20家医药企业，得到它们的销售收入和广告支出的数据如下表（数据在‘广告.sav’中） 1.绘制散点图描述收入与广告支出的关系结果：（散点图粘贴在下面）从散点图可直观看出销售收入和广告支出（存在/不存在）线性关系 2.计算两个变量的相关系数r及其检验相关性结果表格：（粘贴在下面）

从结果中可看出，销售收入与广告支出的相关系数为（），双侧检验的P值（），r在0.01显著性水平下（），表明销售收入与广告支出之间（存在/不存在）线性关系。 3.一元线性回归分析计算回归分析；并输出标准化残差的pp图和直方图分析输出的结果：模型汇总表格：（粘贴在下面）这个表格给出相关系数R=（）以及标准估计的误差（）方差分析（ANOVA）表格：（粘贴在下面）这个表格给出回归模型的方差分析表，包括回归平方和SSR、回归均方MSR、残差平方和SSE、残差均方MSE、总平方和SST和总均方MST，F值129.762以及P值（），此处p 值（），说明回归的线性关系（显著/不显著）系数表格：（粘贴在下面）上面这个表格给出的是参数估计和检验的有关内容，包括回归方程的常数项、非标准化回归系数、常数项和回归系数检验的统计量t和显著性水平sig，以及回归系数的%95置信区间从此表可以得出销售收入与广告支出的估计方程为（）。回归系数（）表示广告支出每变动1万元，销售收入平均变动（）万元。

4.残差的检验从上面的输出结果中可得到标准化残差的标准pp图和直方图（粘贴在下面）同时在数据表格中出现残差以及估计值和区间的上下界，其中 PRE_1为点估计值； RES_1为非标准化残差； ZRE_1为标准化残差； LMCI_1和UMCI_1表示平均值的置信区间（均值的预测区间）； LICI_1和UICI_1表示个别值的预测区间的上界和下界；下面绘制非标转化残差图：（粘贴在下面）从残差图上可以看出，各个残差随机分布于0轴两侧，没有任何固定模式，这表明在销售收入与广告支出的一元线性回归中，线性假定以及等方差的假定成立。下面检验残差正态性：做出标准化残差（ZRE_1）的散点图，并在图上画出0,2，-2三条y轴参考线（粘贴在下面）

spss多元回归分析报告案例

企业管理对居民消费率影响因素的探究 ---以湖北省为例改革开放以来,我国经济始终保持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力得到显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势。居民消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,进而会影响我国经济的长期健康发展。本模型以湖北省1995年-2010年数据为例，探究各因素对居民消费率的影响及多元关系。（注：计算我国居民的消费率,用居民的人均消费除以人均GDP,得到居民的消费率）。通常来说，影响居民消费率的因素是多方面的，如:居民总收入，人均GDP，人口结构状况1（儿童抚养系数，老年抚养系数），居民消费价格指数增长率等因素。 1.人口年龄结构一种比较精准的描述是：儿童抚养系数(0-14岁人口与 15-64岁人口的比值)、老年抚养系数(65岁及以上人口与15-64岁人口的比值〉或总抚养系数(儿童和老年抚养系数之和)。0-14岁人口比例与65岁及以上人口比例可由《湖北省统计年鉴》查得。

一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集根据以上分析，本模型在影响居民消费率因素中引入6个解释变量。X1:居民总收入（亿元），X2：人口增长率(‰），X3：居民消费价格指数增长率，X4：少儿抚养系数，X5：老年抚养系数，X6：居民消费占收入比重（%）。 Y：消费率(%)X1:总收入（亿元） X2：人口增长率(‰） X3：居民消费价格指数增长率 X4：少儿抚养系数 X5：老年抚养系数 X6：居民消费比重（%） 1995 1997 200039 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

多元回归分析SPSS1

多元线性回归分析预测法多元线性回归分析预测法（Multi factor line regression method，多元线性回归分析法） [编辑] 多元线性回归分析预测法概述在市场的经济活动中，经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况，也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要，但也不能略去其作用。例如，某一商品的销售量既与人口的增长变化有关，也与商品价格变化有关。这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的，需要采用多元回归分析预测法。多元回归分析预测法，是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。 [编辑] 多元线性回归的计算模型[1] 一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元性回归。

设y为因变量，为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为：其中，b 0为常数项，为回归系数，b1为固定时，x1每增加一个单位对y的效应，即x 1对y的偏回归系数；同理b2为固定时，x2每增加一个单位对y的效应，即，x 2对y的偏回归系数，等等。如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时，可用二元线性回归模型描述为：其中，b 0为常数项，为回归系数，b1为固定时，x2每增加一个单位对y的效应，即x 2对y的偏回归系数，等等。如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时，可用二元线性回归模型描述为： y = b 0 + b1x1 + b2x2 + e 建立多元性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果，应首先注意自变量的选择，其准则是： (1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关； (2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的； (3)自变量之彰应具有一定的互斥性，即自变量之彰的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度； (4)自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。多元性回归模型的参数估计，同一元线性回归方程一样，也是在要求误差平方和()为最小的前提下，用最小二乘法求解参数。以二线性回归模型为例，求解回归参数的标准方程组为解此方程可求得b 0,b1,b2的数值。亦可用下列矩阵法求得即 [编辑] 多元线性回归模型的检验[1] 多元性回归模型与一元线性回归模型一样，在得到参数的最小二乘法的估计值之后，也需要进行必要的检验与评价，以决定模型是否可以应用。

SPSS线性回归分析案例

回归分析实验内容：基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归分析【研究目的】居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。影响各地区居民消费支出的因素很多，例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的经济模型去研究。【模型设定】我们研究的对象是各地区居民消费的差异。由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，现选用城镇居民消费进行比较。模型中被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。从理论和经验分析，影响居民消费水平的最主要因素是居民的可支配收入，故可以选用“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X，选取2010年截面数据。 1、实验数据表1： 2010年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

2、实验过程作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图1：

表2 模型汇总b 表3 相关性从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：Y=a+bX

表4 系数a 3、结果分析表2模型汇总：相关系数为0.965，判定系数为0.932，调整判定系数为0.930，估计值的标准误877.29128 表3是相关分析结果。消费性支出Y与可支配收入X相关系数为0.965，相关性很高。表4是回归分析中的系数：常数项b=704.824，可支配收入X的回归系数a=0.668。a的标准误差为0.034，回归系数t的检验值为19.921，P值为0，满足95%的置信区间，可认为回归系数有显著意义。得线性回归方程Y=0.668X+704.824. 【实验结论】（1）结果显示，变量之间具有如下关系式：Y=0.668X+704.824.也就是说消费与收入之间存在稳定的函数关系。随着收入的增加，消费将增加，但消费的增长低于收入的增长。这与凯尔斯的绝对收入消费理论刚好吻合。但为了研究方便，这里假设边际消费倾向为常数。由公式知X每增长1个单位，Y增加0.668个单位。

spss中多元回归分析实例

SPSS中多元回归分析实例在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型： Y=b+bx+bx+...+bx+e k210k12其中：b0是回归常数；bk(k=1,2,3,…,n)是回归参数；e是随机误差。多元回归在病虫预报中的应用实例: 某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。分级别数值列成表2-1。预报量y：每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。预报因子：x1诱蛾量0~300头为l级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0~150块为1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级； x4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。

数据保存在“DATA6-5.SA V”文件中。 1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建“年份”、“蛾量”、“卵量”、“降水量”、“雨日”和“幼虫密度”变量，并输入数据。再创建蛾量、卵量、降水量、雨日和幼虫密度的分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。编辑后的数据显示如图2-1。

SPSS回归模型分析答案及解题思路

电视广告费用和报纸广告费用对公司营业收入的回归模型分析 SPSS录入数据：本研究关注的是电视广告费用和报纸广告费用对公司收入的影响。公司收入样本总数为8，M=93.75，SD=1.909；电视广告费用（X1）M=3.19，SD=0.961；报纸广告费用（x2）M=2.48，SD=0.911。通过皮尔逊相关性分析得出因变量与自变量x1和x2的相关系数分别为（r=0.8，p=0.008）和（r=-0.02，p=0.48），说明公司收入与电视广告费用呈显著性正相关，而公司收入与报纸广告费用相关不显著。以电视广告费用和报纸广告费用分别作为自变量，以公司收入作为因变量，进行线性回归。具体结果见表1。结果发现，电视广告费用对公司收入存在显著的正向影响（β=0.808，B=1.604，t=3.357，p<0.05,R2=0.653），即电视广告费用的增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的65.3%；报纸广告费用对公司收入不存在显著的正向影响（β=-0.021,t=-0.05,p=0.96）。表1：广告费用对公司收入的回归结果表注: 表格中呈现了预测变量的非标准化系数, 括号内是标准误。

以电视广告费用和报纸广告费用同时作为自变量，以公司收入作为因变量，则两个费用对公司收入存在显著的正向影响（β电视=1.153，B电视=2.29，t=7.532，p<0.05；β报纸=0.621，B报纸=1.301，t=4.057，p<0.052, R2=0.919），即电视广告和报纸广告费用的同时增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的91.9%。共线性分析：VIF电视广告=1.448，VIF报纸广告=1.448，均小于5，说明电视广告和报纸广告之间共线性可能性较低。思路及步骤： 1、公司收入样本总数为8，M=93.75，SD=1.909；电视广告费用M=3.19，SD=0.961；报纸广告费用M=2.48，SD=0.911。步骤：回归-线性，之后选择如下：【均值、标准差】

回归分析SPSS习题复习资料

回归分析习题 1通常用来评价商业中心经营好坏的一个综合指标是单位面积的营业额，它是单位时间内(通常为一年)的营业额与经营面积的比值。对单位面积营业额的影响因素的指标有单位小时车流量、日人流量、居民年平均消费额、消费者对商场的环境、设施及商品的丰富程度的满意度评分。这几个指标中车流量和人流量是通过同时对几个商业中心进行实地观测而得到的。而居民年平均消费额、消费者对商场的环境、设施及商品的丰富程度的满意度评分是通过随机采访顾客而得到的平均值数据。（数据集wyzl4_2中存放了从某市随机抽取的20个商业中心有关指标的数据，利用该数据完成下列工作（1）研究变量间的相关程度。（其余6个变量与“单位面积年营业额”间的相关程度，其余6个变量之间的相关程度）；（2）由（1）的结论建立“单位面积年营业额”与和其线性相关程度最高的变量的一元线性回归方程；（3）采用逐步回归方法建立“单位面积年营业额”的预测公式。表20个商业中心有关指标的数据 2．我国从1982~2001年间的20年的财政收入(Y)和国内生产总值（X）的数据存放在数据集wyz4_4_7.中。试分别采用指数回归、对数回归、幂函数回归和多项式回归给出回归方程，并选择最佳回归方程。 1．解：（1）变量间的相关性分析利用SPSS软件构造所有变量的散点图矩阵和相关矩阵，结果见图1和表1 从散点图矩阵直观可以看出Y “单位面积年营业额”与x2“日人流量(万人) ”和x3“居民年消费额(万元) ”线性关系较密切。

x2“日人流量 (万人) ”与x6 “对商场商品丰富程度满意度” 线性关系较密切从表1得)3,(x y ρ=0.795**，)2,(x y ρ=0.790**，)6,(x y ρ=.0 .697**，说明 Y “单位面积年营业额”与x3“居民年消费额(万元) ”，x2“日人流量 (万人) ”，x6 “对商场商品丰富程度满意度”及x5 “对商场设施满意度”在0 .01 水平（双侧）上显著相关线性关。可以考虑采用多元线性回归模型来建立“单位面积年营业额”的预测公式。图1散点图矩阵单位面积年营业额（万元/m2) 每小时机动车流量（万辆）日人流量（万人）居民年消费额（万元）对商场环境满意度对商场设施满意度对商场商品丰富程度满意度单位面积年营业额（万元/m2) Pearson 相关性 1 .413 .790** .795** .341 .450* .697** 显著性（双侧） .071 .000 .000 .141 .046 .001 N 20 20 20 20 20 20 20 每小时机动车流量（万辆） Pearson 相关性 .413 1 .751** -.129 .664** .424 .774** 显著性（双侧） .071 .000 .588 .001 .062 .000 N 20 20 20 20 20 20 20 日人流量（万人） Pearson 相关性 .790** .751** 1 .273 .594** .279 .983**

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的：引入1998~2008年上海市城市人口密度、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，来研究上海房价的变动因素。实验变量：以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(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Excel数据文件 1.open data document——open data——open； 2. Opening excel data source——OK.

第二步： 1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，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）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.

3.点击右侧Plots，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；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue. 4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.

SPSS回归分析作业

回归分析作业一、利用软件计算 1、数据文件“资产评估1”提供了35家上市公司资产评估增值的数据。 num---公司序号 pg---- 资产评估增值率 gz----固定资产在总资产中所占比例 fz----权益与负债比 bc----总资产投资报酬率 gm---公司资产规模（亿元） a.建立关于资产评估增值率的四元线性回归方程，并通过统计分析、检验说明所得方程的有效性，解释各回归系数的经济含义。 b.剔除gz变量，建立关于资产评估增值率的三元线性回归方程，与a中的模型相比较，那个更为实用有效，说明理由。解：

由Model Summary和ANOVA表可知，R为，决定系数R2为，校正决定系数为。拟合的回归模型F值为，P值为0，所以拟合的模型是有统计意义的。从系数的t检验可以看出，只有固定资产比重的sig值=>，说明只有固定资产比重对资产评估增值率的影响是不显著的，其他自变量对固定资产增值的比率均有显著的影响。线性回归方程为： pg=+++-0.044gm α1=表示，在权益与负债比、总资产投资报酬率和公司规模不变的条件下，固定资产比重每增加1个单位，资产评估增值率增加。 α2=表示，在固定资产比重、总资产投资报酬率和公司规模不变的条件下，权益与负债比每增加1个单位，资产评估增值率增加。 α3=表示，在固定资产比重、权益与负债比和公司规模不变的条件下，总资产投资报酬率每增加1个单位，资产评估增值率增加。 α4=表示，在固定资产比重、权益与负债比和总资产投资报酬率不变的条件下，公司规模每增加1亿元，资产评估增值率减少

为。从系数的t检验可以看出，该模型的回归系数都通过检验。所以，剔除 gz 变量，建立关于资产评估增值率的三元线性回归方程为： pg=++-0.040gm

SPSS多元回归分析报告实例

多元回归分析在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量x j(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：其中：b0是回归常数；b k(k=1,2,3,…,n)是回归参数；e是随机误差。多元回归在病虫预报中的应用实例: 某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。分级别数值列成表2-1。预报量y：每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。预报因子：x1诱蛾量0~300头为l级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0~150块为1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。表2-1 x1 x2 x3 x4 y 年蛾量级别卵量级别降水量级别雨日级别幼虫密度级别 1960 1022 4 112 1 4.3 1 2 1 10 1 1961 300 1 440 3 0.1 1 1 1 4 1 1962 699 3 67 1 7.5 1 1 1 9 1 1963 1876 4 675 4 17.1 4 7 4 55 4 1965 43 1 80 1 1.9 1 2 1 1 1 1966 422 2 20 1 0 1 0 1 3 1 1967 806 3 510 3 11.8 2 3 2 28 3

SPSS实验6-回归分析

SPSS作业6：回归分析（一）回归分析多元线性回归模型的基本操作：（1）选择菜单Analyze－Regression－Linear；（2）选择被解释变量（能源消费标准煤总量）和解释变量（国内生产总值、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均电力消费、能源加工转换效率）到对应框中；（3）在Method框中，选择Enter方法；在Statistics框中，选择Estimates、Model fit、Covariancematrix、Collinearity diagnostics选项；在Plots框中，选择ZRESED到Y框，ZPRED到X框，再选择Histogram和Normal plot；（4）选择菜单Analyze－Non Test－1-Sanple K-S; 选择菜单Analyze－Correlate－Brivariate; 结果如下： Regression 能源消费需求的多元线性回归分析结果（强制进入策略）（一） Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .990a.980 .973 8480.38783

a. Predictors: (Constant), 能源加工转换效率/%, 交通运输邮电业增加值/亿元, 工业增加值/亿元, 人均电力消费/千瓦时, 建筑业增加值/亿元, 国内生产总值/亿元 b. Dependent Variable: 能源消费标准煤总量/万吨分析：被解释变量和解释变量的复相关系数为0.990，判定系数为0.980，调整的判定系数为0.973，回归方程的估计标准误差为8480.38783。该方程有6个解释变量，调整的判定系数为0.973，，接近于1，所以拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，未能解释的部分较少。分析：由上可知，被解释变量的总离差平方和为5.882E10，回归平方和及均方分别为5.766E10和9.611E9，剩余平方和及均方分别为1.151E9和7.192E7，F检验统计量的观测值为133.636，对应的概率p值近似为0。如果显著性水平a为0.05，由于p值小于a,所以拒绝回归方程显著性检验的零假设，认为各回归系数不同时为0，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，可建立线性模型。

多元线性回归实例分析

SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析！(一）多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程为：毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示：那么，多元线性回归方程矩阵形式为：其中：代表随机误差，其中随机误差分为：可解释的误差和不可解释的误差，随机误差必须满足以下四个条件，多元线性方程才有意义（一元线性方程也一样） 1：服成正太分布，即指：随机误差必须是服成正太分别的随机变量。 2：无偏性假设，即指：期望值为0 3：同共方差性假设，即指，所有的随机误差变量方差都相等 4：独立性假设，即指：所有的随机误差变量都相互独立，可以用协方差解释。今天跟大家一起讨论一下，SPSS---多元线性回归的具体操作过程，下面以教程教程数据为例，分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系，建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示：

点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面：

将“销售量”作为“因变量”拖入因变量框内，将“车长，车宽，耗油率，车净重等10个自变量拖入自变量框内，如上图所示，在“方法”旁边，选择“逐步”，当然，你也可以选择其它的方式，如果你选择“进入”默认的方式，在分析结果中，将会得到如下图所示的结果：（所有的自变量，都会强行进入）如果你选择“逐步”这个方法，将会得到如下图所示的结果：（将会根据预先设定的“F统计量的概率值进行筛选，最先进入回归方程的“自变量”应该是跟“因变量”关系最为密切，贡献最大的，如下图可以看出，车的价格和车轴跟因变量关系最为密切，符合判断条件的概率值必须小于0.05，当概率值大于等于0.1时将会被剔除）

多元线性回归实例分析报告

SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析！(一) 多元线性回归,主要就是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原理差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方程为: 毫无疑问,多元线性回归方程应该为: 上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止,代表有P个自变量,如果有“N组样本,那么这个多元线性回归,将会组成一个矩阵,如下图所示: 那么,多元线性回归方程矩阵形式为: 其中:代表随机误差, 其中随机误差分为:可解释的误差与不可解释的误差,随机误差必须满足以下四个条件,多元线性方程才有意义(一元线性方程也一样) 1:服成正太分布,即指:随机误差必须就是服成正太分别的随机变量。 2:无偏性假设,即指:期望值为0 3:同共方差性假设,即指,所有的随机误差变量方差都相等 4:独立性假设,即指:所有的随机误差变量都相互独立,可以用协方差解释。今天跟大家一起讨论一下,SPSS---多元线性回归的具体操作过程,下面以教程教程数据为例,分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系,建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示:

点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面:

将“销售量”作为“因变量”拖入因变量框内, 将“车长,车宽,耗油率,车净重等10个自变量拖入自变量框内,如上图所示,在“方法”旁边,选择“逐步”,当然,您也可以选择其它的方式,如果您选择“进入”默认的方式,在分析结果中,将会得到如下图所示的结果:(所有的自变量,都会强行进入) 如果您选择“逐步”这个方法,将会得到如下图所示的结果:(将会根据预先设定的“F统计量的概率值进行筛选,最先进入回归方程的“自变量”应该就是跟“因变量”关系最为密切,

SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析

SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析 2011-11-16 10:56 由简单到复杂，人生有下坡就必有上坡，有低潮就必有高潮的迭起，随着SPSS 的深入学习，已经逐渐开始走向复杂，今天跟大家交流一下，SPSS非线性回归，希望大家能够指点一二！非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系，它不像线性模型那样有众多的假设条件，可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型非线性，能够通过变量转换成为线性模型——称之为本质线性模型，转换后的模型，用线性回归的方式处理转换后的模型，有的非线性模型并不能够通过变量转换为线性模型，我们称之为：本质非线性模型还是以“销售量”和“广告费用”这个样本为例，进行研究，前面已经研究得出：“二次曲线模型”比“线性模型”能够更好的拟合“销售量随着广告费用的增加而呈现的趋势变化”，那么“二次曲线”会不会是最佳模型呢？答案是否定的，因为“非线性模型”能够更好的拟合“销售量随着广告费用的增加而呈现的变化趋势” 下面我们开始研究：第一步：非线性模型那么多，我们应该选择“哪一个模型呢？” 1：绘制图形，根据图形的变化趋势结合自己的经验判断，选择合适的模型点击“图形”—图表构建程序—进入如下所示界面：

点击确定按钮，得到如下结果：

放眼望去, 图形的变化趋势，其实是一条曲线，这条曲线更倾向于"S" 型曲线，我们来验证一下，看“二次曲线”和“S曲线”相比，两者哪一个的拟合度更高！点击“分析—回归—曲线估计——进入如下界面

在“模型”选项中，勾选”二次项“和”S"两个模型，点击确定，得到如下结果：

如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析

如何用spss17.0 进行二元和多元logistic 回归分析一、二元logistic 回归分析二元logistic 回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1 的二分变量，如：死亡或者生存，男性或者女性，有或无，Yes 或No，是或否的情况。下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic 回归分析。（一）数据准备和SPSS 选项设置第一步，原始数据的转化：如图1-1 所示，其中脑梗塞可以分为ICAS、ECAS 和NCAS 三种，但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS 的关系，因此将分组数据ICAS、ECAS 和NCAS 转化为1、0 分类，是ICAS 赋值为1，否赋值为0。年龄为数值变量，可直接输入到spss中，而性别需要转化为（1、0）分类变量输入到spss当中，假设男性为1，女性为0，但在后续分析中系统会将1，0 置换（下面还会介绍），因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换，即男性为“0”，女性为“1”。图1-1 第二步：打开“二值Logistic 回归分析”对话框：沿着主菜单的“分析（Analyze）→回归（Regression）→二元logistic（Binary Logistic）” 的路径（图1-2）打开二值Logistic 回归分析选项框（图1-3）。如图1-3左侧对话框中有许多变量，但在单因素方差分析中与ICAS显著相关的为性别、年龄、有无高血压，有无糖尿病等（P<0.05），因此我们这里选择以性别和年龄为例进行分析。

图1-2 图1-3 在图1-3中，因为我们要分析性别和年龄与ICAS的相关程度，因此将ICAS选入因变量（Dependent）中，而将性别和年龄选入协变量（Covariates）框中，在协变量下方的“方法（Method）”一栏中，共有七个选项。采用第一种方法，即系统默认的强迫回归方法（进入“Enter”）。接下来我们将对分类（Categorical），保存（Save），选项（Options）按照如图1-4、1-5、1-6中所示进行设置。在“分类”对话框中，因为性别为二分类变量，因此将其选入分类协变量中，参考类别为在分析中是以最小数值“0（第一个）”作为参考，还是将最大数值“1（最后一个）”作为参考，这里我们选择第一个“0”作为参考。在“存放”选项框中是指将不将数据输出到编辑显示区中。在“选项”对话框中要勾选如图几项，其中“exp（B）的CI（X）”一定要勾选，这个就是输出的OR和CI值，后面的95%为系统默认，不需要更改。

多元回归分析SPSS案例

多元回归分析在大多数得实际问题中，影响因变量得因素不就就是一个而就就是多个,我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量x j(j=1,2,3，…，ｎ)之间得多元线性回归模型: 其中:b0就就是回归常数；b k(ｋ=1,２,3,…，n）就就是回归参数;e就就是随机误差。多元回归在病虫预报中得应用实例: 某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子;ｘ1为最多连续10天诱蛾量（头);x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块);x3为４月中旬降水量(毫米),x４为4月中旬雨日(天);预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2)。分级别数值列成表2－１。预报量y:每平方米幼虫0~１０头为１级,1１~20头为2级,21～4０头为3级，40头以上为4级。预报因子：x1诱蛾量0～30０头为ｌ级,3０1～60０头为２级,６01~100０头为3级，1000头以上为4级;x2卵量0~150块为１级,１５l~300块为2级，3０1～5５0块为３级,5５0块以上为４级；ｘ3降水量0~10、0毫米为1级，10、1~13、2毫米为2级,13、3~17、０毫米为3级,17、0毫米以上为4级;x4雨日０~2天为1级,3~4天为２级,５天为3级,6天或6天以上为4级。表2-1

数据保存在“ＤＡTＡ6－5、SAV”文件中。１）准备分析数据在ＳPＳS数据编辑窗口中，创建“年份”、“蛾量”、“卵量”、“降水量”、“雨日”与“幼虫密度”变量,并输入数据。再创建蛾量、卵量、降水量、雨日与幼虫密度得分级变量“x1”、“ｘ2”、“ｘ3”、“x４”与“y”,它们对应得分级数值可以在SＰＳS数据编辑窗口中通过计算产生。编辑后得数据显示如图2-1。图2－１或者打开已存在得数据文件“DＡTA6-5、SAV”。 2）启动线性回归过程单击ＳPSS主菜单得“Ａnalyze”下得“Ｒegｒession”中“Ｌｉnｅar”项，将打开如图２-2所示得线性回归过程窗口。

SPSS回归分析作业

ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression .586 4 .146 23.609 .000a Residual .186 30 .006 Total .772 34 a. Predictors: (Constant), 公司规模, 权益与负债比, 固定资产比重, 总资产投资报酬率 b. Dependent Variable: 资产评估增值率 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .396 .145 2.736 .010 固定资产比重.079 .082 .092 .972 .339 权益与负债比.062 .016 .416 3.918 .000 总资产投资报酬率.602 .130 .493 4.618 .000 公司规模-.044 .014 -.304 -3.201 .003 a. Dependent Variable: 资产评估增值率 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -.084652 .494055 .172240 .1312429 35 Residual -1.5000236 E-1 .1493797 .0000000 .0739727 35 Std. Predicted Value -1.957 2.452 .000 1.000 35 Std. Residual -1.905 1.897 .000 .939 35 a. Dependent Variable: 资产评估增值率

SPSS回归分析报告作业

多元线性回归SPSS实验报告

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spss多元回归分析报告案例

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相关分析和一元线性回归分析SPSS报告