应用统计spss分析报告
统计分析与SPSS的应用
统计分析与SPSS的应用统计分析是通过收集、整理和分析数据来揭示数据背后的规律和趋势的一种方法。
而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了一套完整的数据分析工具和功能。
本文将介绍统计分析与SPSS的应用，并通过实例来说明其在数据分析中的重要性。
首先，统计分析与SPSS的应用可以帮助研究者对数据进行描述和总结。
通过使用SPSS，可以计算并展示各种统计量，如均值、中位数、标准差等，从而了解数据的集中趋势和离散程度。
这些统计量可以帮助研究者更好地理解数据的特征并进行数据的初步探索。
其次，统计分析与SPSS的应用可以进行数据的比较和关联分析。
研究者可以使用SPSS来比较不同组别的数据，如两组样本均值的t检验、三组以上样本均值的方差分析等。
此外，SPSS还可以进行相关分析，通过计算相关系数来判断不同变量之间的关联程度。
这些分析可以帮助研究者找到变量之间的关系，从而更好地解释现象并进行进一步的推断。
再次，统计分析与SPSS的应用可以进行数据的预测和建模。
SPSS提供了一系列的回归分析方法，可以用于建立预测模型。
通过选择合适的回归方程，研究者可以利用已有的数据来预测未来的结果。
此外，SPSS还提供了聚类分析和因子分析等方法，可以帮助研究者对数据进行分类和维度化处理，从而更好地理解数据的结构和特征。
最后，统计分析与SPSS的应用可以进行统计图表的绘制和数据的可视化。
SPSS提供了丰富的图表类型和可视化工具，如柱状图、折线图、散点图等。
通过绘制图表，研究者可以直观地展示数据的分布和趋势，从而更好地传递数据的信息。
总之，统计分析与SPSS的应用对于数据分析和研究具有重要的意义。
通过SPSS提供的各种功能和方法，研究者可以对数据进行描述、比较、关联、预测和可视化等分析处理，从而更好地理解数据的特征和规律。
因此，掌握统计分析与SPSS的应用是研究者进行科学研究和数据分析的重要技能之一。
spss实验报告,心得体会
spss实验报告,心得体会篇一:SPSS实验报告SPSS应用——实验报告班级:统计0801班学号:1304080116 姓名: 宋磊指导老师:胡朝明2010.9.8一、实验目的:1、熟悉SPSS操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作;2、熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。
掌握常用统计图(线图、条图、饼图、散点、直方图等)的绘制方法;3、熟悉描述性统计图的绘制方法;4、熟悉描述性统计图的一般编辑方法。
掌握相关分析的操作，对显著性水平的基本简单判断。
二、实验要求:1、数据的录入，保存，读取，转化，增加，删除;数据集的合并，拆分，排序。
2、了解描述性统计的作用，并1掌握其SPSS的实现(频数，均值，标准差，中位数，众数，极差)。
3、应用SPSS生成表格和图形，并对表格和图形进行简单的编辑和分析。
4、应用SPSS做一些探索性分析(如方差分析，相关分析)。
三、实验内容:1、使用SPSS进行数据的录入，并保存: 职工基本情况数据:操作步骤如下:打开SPSS软件，然后在数据编辑窗口(Data View)中录入数据，此时变量名默认为var00001,var00002,…,var00007,然后在Variable View窗口中将变量名称更改即可。
具体结果如下图所示:输入后的数据为:将上述的数据进行保存:单击保存即可。
2、读取上述保存文件:选择菜单File--Open—Data;选择数据文件的类型，并输入文件名进行读取，出现如下窗口:选定职工基本情况.sav文件单击打开即可读取数据。
3、对上述数据新增一个变量工龄，其操作步骤为将当前数据单元确定在某变量上，选择菜单Data—Insert Variable，SPSS自动在当前数据单元所在列的前一列插入一2个空列，该列的变量名默认为var00016，数据类型为标准数值型，变量值均是系统缺失值，然后将数据填入修改。
结果如下图所示:篇二:SPSS相关分析实验报告本科教学实验报告(实验)课程名称:数据分析技术系列实验实验报告学生姓名:一、实验室名称:二、实验项目名称:相关分析三、实验原理相关关系是不完全确定的随机关系。
spss统计软件及其应用报告实验四
实验四方差分析开课实验室：年月日姓名成绩年级专业学号1221116实验小组成员指导教师侯艳红一、实验内容（一）单因素方差分析(One-Way ANOVA过程)（二）多因素方差分析(Univariate过程)（三）协方差分析(Univariate过程)二、实验目的学习利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。
三、实验步骤（简要写明实验步骤）（一）单因素方差分析(One-Way ANOVA过程)实验内容：某城市从4个排污口取水，进行某种处理后检测大肠杆菌数量，单位面积内菌落数如下表所示，请分析各个排污口的大肠杆菌数量是否有差别。
排污口 1 2 3 4大肠杆菌数量9,12,7,5 20,14,18,12 12,7,6,10 23,13,16,21 实验步骤：1．建立数据文件。
定义变量名：编号、大肠杆菌数量和排污口的变量名分别为x1、x2、x3，之后输入原始数据。
2. 选择菜单“Analyz e→Compare Means→One-way ANOV A”，弹出单因素方差分析对话框。
从对话框左侧的变量列表中选择变量”大肠杆菌数量”，使之进入“Dependent List”列表框；选择“排污口”进入“Factor”框。
3．选择进行各组间两两比较的方法。
单击“Post Hoc”，弹出“One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons”。
在“Equal Variances Assumed”复选框组中选择LSD.4．定义相关统计选项以及缺失值处理方法。
单击“Options”按钮，弹出“One-Way ANOV A: Options”对话框。
在“Statistics”复选框组选择Descriptive 和Homogeneity-of-variance.同时选中“Means plot”复选框。
5．单击“OK”按钮，执行单因素方差分析，得到输出结果。
（二）多因素方差分析(Univariate过程)实验内容:某城市从4个排污口取水，经两种不同方法处理后，检测大肠杆菌数量，单位面积内大肠杆菌数量如下表所示，请检验它们是否有差别。
spss实验报告
湖南涉外经济学院实验报告
课程名称：应用统计软件分析（SPSS）专业班级：会计1001班
姓名：蒲炫伶
学号： 105111041207400
指导教师：崔冬梅
职称：讲师
实验日期： 2013-5-6
学生实验报告实验序号
一、实验目的及要求
二、实验描述及实验过程
选择analyze-multiple response—frequencies，从multiple response sets中选入ques8 Table（s）for框中，然后，点击OK即可。
2、打开数据文件multiple response.sav,进入Frequencies界面，选择所要分析的变量
三、实验结果与解释
上面的结果说明，在五个有效的被调查者中，各种原因一共被选择了15次，其中“报纸”被选择2次，“杂志”被选择了2次，“电视”被选择了4次，“收音机”选择了3次，“网络”被选择了1次，朋友介绍被选择了1次，“手机短信”被选择了1次，“其他”被选择了1次。
右边的两个百分比是多项选择题比较重要的输出：Percent of Responses计算的是选择次数占总选择次数的比例。
比如，这五位调查者一共进行了15次选择，其中，有两人选择了“报，该选择次数所占的比例为2╱15=13.3%；Percent of Cases计算的则是所有被调查中选择相应分析方法者占总人数的比例，例如，有2人选择了“报纸”，他们占总人数的2╱5=40.0%
2、多选题的列联表分析
四、心得体会及指导教师评阅。
统计分析软件应用SPSS-主成分分析实验报告
本科学生综合性、设计性实验报告实验课程名称统计分析软件应用开课学期2010至2011学年下学期上课时间2011 年4 月25 日辽宁师范大学教务处编印、实验方案、实验目的：掌握主成分分析的思想和具体步骤。
掌握SPSS实现主成分分析的具体操作，并对处理结果做出解释。
5、参考文献：［1］卢纹岱.SPSS for Window銃计分析［M］.电子工程出版社，2006［2］郭显光.如何用SPS歎件进行主成分分析［J］.统计与信息论坛，1998, （2）［3］何晓群.现代统计分析方法与应用［M］.中国人民大学出版社，1998［4］余建英、何旭宏.数据统计分析与SPSS^用［M］.人民邮电出版社，2003、实验报告1、 实验目的、设备与材料、理论依据、实验方法步骤见实验设计方案2、 实验现象、数据及结果表1描述性统计量表表2主成分因子荷载矩阵表表3相关系数矩阵表表4公因子方差表Descriptive Statistics图1碎石图Component U 刨乡至拜占，3 GQmponenls extrudedCommunalitiesExtraction Method: Principal Component Analysis.表总方差分解表Total Variance ExplainedCompoiieint initial EigenvaluesExtraction Sums of Squared Loadings Tota J cf Variance Cumulabv? % Total % of '/a™nee Cumulative %1 3&14 48.929 +£.929 3.914 4S929 48.92921 312 23.BSS 723271.912 23B96 72 S2? 3■1.430 17.9911.43917 曲■!&G.S1B4 S79 7.335 SB.'353 5,1441,797 9^.3506.012150 100.000 76 13E-Q13 7.66E-017 1Q0JO0S-4.2E-016-4.25E-015IQO.OOQExtraction Method: Prkicipal Component AnalysisInitial Extraction赔付率1.000 .964 净收入与总收入之比 1.000 .993 投资收益率 1.000 .923 再保险率 1.000 .968 总资产报酬率 1.000 .919 两年保费收入收益率 1.000 .659 保费收入变化率 1.000 .961 流动性比率 1.000.879Plolb1= *X1+*X2+**X4+*X5+***X8b2=*X1+**X3+***X6+*X7+*X8 b3=*X1+*X2+*X3+***X6+**X8表7Y1= *x1+*x2+**x4+*x5+***x8 Y2=*xi+*x2- **x4+*x5+***x8 Y3=*x1+*x2+*x3+*x4+**x6+**x8加权：输出结果，并从高到低进行排序：表81:人保2:平安3:太平洋4:大众5:华泰6:永安7:华安 Z 主成分综合得分Num 1 Z 主成分综合得分 | Num华泰1:人保可以如上所述计算主成分得分，还可以通过综合评价函数计算综合得分综合评价函数：Z=%*Y1+%*Y2+%*Y34、结论:表8中，综合得分出现负值，这只表明该保险公司的综合水平处于平均水平之下。
《2024年数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析》范文
《数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析》篇一数据统计分析软件SPSS的应用（五）——相关分析与回归分析一、引言在当今的大数据时代，数据统计分析已成为科研、商业决策和日常生活中的重要工具。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款广泛使用的数据统计分析软件，其强大的功能为各类数据分析提供了有力支持。
本文将重点介绍SPSS中相关分析与回归分析的应用，探讨其在实际研究中的应用价值。
二、相关分析的应用1. 相关分析的基本概念相关分析是研究两个或多个变量之间关系密切程度的一种统计方法。
SPSS提供了多种相关系数计算方法，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等，以帮助研究者了解变量间的关系强度和方向。
2. 相关分析在实证研究中的应用以市场营销领域为例，研究者可以通过SPSS计算消费者购买行为与产品价格、广告投入等变量之间的相关系数，从而了解各因素对消费者购买行为的影响程度。
这种分析方法有助于企业制定有效的营销策略。
三、回归分析的应用1. 回归分析的基本概念回归分析是研究一个或多个自变量与因变量之间关系的一种预测性统计方法。
通过建立回归模型，可以分析自变量对因变量的影响程度，并进行预测。
SPSS提供了多种回归分析方法，如简单线性回归、多元线性回归等。
2. 回归分析在实证研究中的应用以医学领域为例，研究者可以通过SPSS建立药物剂量与患者恢复时间之间的回归模型，分析药物剂量对患者恢复时间的影响程度，为临床治疗提供参考依据。
此外，回归分析还可以用于研究其他领域的复杂关系，如教育、经济等。
四、案例分析以某电商平台销售数据为例，通过SPSS进行相关分析与回归分析。
首先，计算商品价格、商品评价数量、商品销量等变量之间的皮尔逊相关系数，了解各因素之间的关联程度。
然后，建立商品价格与商品销量的多元线性回归模型，分析价格对销量的影响程度。
最新《SPSS统计软件应用》实验报告册
《SPSS统计软件应用》实验报告册20 15 - 20 16 学年第 1 学期班级： T1353-3 学号： 20130530305 姓名：徐云授课教师：薛昌春实验教师：薛昌春实验学时：一周实验组号：目录1.实验一 SPSS的数据管理2.实验二描述性统计分析3.实验三均值检验4.实验四相关分析5.实验五因子分析6.实验六聚类分析7.实验七回归分析8.实验八判别分析实验一 SPSS的数据管理一、实验目的1．熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS各种参数的设置；2．掌握SPSS的数据管理功能。
二、实验内容：1、定义spss数据结构。
下表是某大学的一个问卷调查，要求将问卷调查结果表示成spss可识别的数据文件，利用spss软件进行分析和处理。
练习：创建数据文件的结构，即数据文件的变量和定义变量的属性。
实验步骤：（1）打开SPSS 软件，新建一张date数据表；（2）打开 variable view 界面，对相应的变量数据进行属性设置；（3）打开 date view界面，输入数据，点击保存；实验结果及分析：略2 、高校提前录取名单的确定某高校今年对部分考生采取单独出题、提前录取的招生模式。
现有20名来自国内不同省市的考生报考该校，7个录取名额。
见数据文件compute.sav. 该校制定了如下录取原则：（1）文化课成绩由数学、语文、英语和综合四门成绩组成。
文化课成绩制定最低录取分数线：400分。
（2）个人档案中若有“不良记录”，不予录取。
（3）对西部考生和少数民族考生，给予加分优惠。
少数民族考生加20分，西部考生加10分。
（4）对参加过省以上竞赛并取得三等奖以上名次的考生，每项加10分。
（5）文化课成绩和加分总和构成综合分，录取综合排名为前7名的学生。
练习：利用spss软件，综合利用所学，给出成绩排名的操作步骤。
实验步骤：（1）打开给的原数据文件；（2）执行 date/select case 命令，打开select case对话框，选择 if condiction is satisfatied ，输入“(数学 + 语文 + 英语 + 综合) >= 400 and 不良记录 = 0”，点击continue。
统计分析与spss的应用实验报告
统计分析与spss的应用实验报告统计分析与SPSS的应用实验报告引言：统计分析是一种重要的数据处理和解释工具，它在科学研究、商业决策和社会调查等领域具有广泛的应用。
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析功能和友好的用户界面，使得统计分析变得更加简便和高效。
本实验报告将介绍统计分析与SPSS的应用实验，通过实际案例，探讨统计分析在实际问题中的应用和SPSS的使用方法。
实验目的：本实验旨在通过使用SPSS软件，对某公司销售数据进行统计分析，以探究不同因素对销售额的影响，并提出相应的建议。
实验设计：本实验选取了某公司过去一年的销售数据作为研究对象，包括销售额、广告投入、促销活动和竞争对手销售额等变量。
通过对这些变量进行统计分析，我们可以了解它们之间的关系，并找出对销售额影响最大的因素。
实验步骤：1. 数据导入：首先，我们需要将实验所需的数据导入SPSS软件中。
在导入过程中，我们需要注意数据的格式和结构，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：在进行统计分析之前，我们需要对数据进行清洗，包括缺失值处理、异常值处理和数据转换等。
通过清洗数据，我们可以提高数据的质量和可靠性。
3. 描述性统计分析：通过对数据进行描述性统计分析，我们可以了解数据的分布情况和基本统计特征，如均值、标准差和分位数等。
这些统计指标可以帮助我们对数据有一个初步的认识。
4. 相关性分析：在本实验中，我们将进行相关性分析，以探究不同因素之间的相关性。
通过计算相关系数，我们可以判断变量之间的线性关系强度和方向，从而了解它们之间的相互作用。
5. 回归分析：为了进一步研究不同因素对销售额的影响，我们将进行回归分析。
通过建立回归模型，我们可以估计不同因素对销售额的贡献程度，并进行显著性检验，以确定哪些因素对销售额具有统计显著性影响。
实验结果：经过数据分析和统计建模，我们得到了以下结果：1. 广告投入和促销活动对销售额有显著正向影响，说明增加广告投入和促销活动可以提高销售额。
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应用统计spss分析报告学生姓名：肖浩鑫学号：31407371一、实验项目名称：实验报告（三）二、实验目的和要求（一）变量间关系的度量：包括绘制散点图，相关系数计算及显著性检验；（二）一元线性回归：包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评价及显著性检验，利用回归方程进行估计和预测；（三）多元线性回归：包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评价及显著性检验等，多重共线性问题与自变量选择，哑变量回归；三、实验内容1. 从某一行业中随机抽取12家企业，所得产量与生产费用的数据如下：企业编号产量（台）生产费用（万元）企业编号产量（台）生产费用（万元）1 40 130 7 84 1652 42 150 8 100 1703 50 155 9 116 1674 55 140 10 125 1805 65 150 11 130 1756 78 154 12 140 185（1）绘制产量与生产费用的散点图，判断二者之间的关系形态。
（2）计算产量与生产费用之间的线性相关系数，并对相关系数的显著性进行检验（），并说明二者之间的关系强度。
2. 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据：地区人均GDP（元）人均消费水平（元）北京22460 7326辽宁11226 4490上海34547 11546江西4851 2396河南5444 2208贵州2662 1608陕西4549 2035（1）绘制散点图，并计算相关系数，说明二者之间的关系。
（2）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。
（3）计算判定系数和估计标准误差，并解释其意义。
（4）检验回归方程线性关系的显著性（）（5）如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平。
（6）求人均GDP为5000元时，人均消费水平95%的置信区间和预测区间。
3. 随机抽取10家航空公司，对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查，数据如下：（1）完成上面的方差分析表。
（2）汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的？（3）销售量与广告费用之间的相关系数是多少？（4）写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。
（5）检验线性关系的显著性（a＝0.05）。
5. 随机抽取7家超市，得到其广告费支出和销售额数据如下F 14 53G 20 54(1) 用广告费支出作自变量，销售额为因变量，求出估计的回归方程。
(2) 检验广告费支出与销售额之间的线性关系是否显著（a＝0.05）。
(3) 绘制关于的残差图，你觉得关于误差项的假定被满足了吗？(4) 你是选用这个模型，还是另寻找一个该更好的模型？6. 一家电气销售公司的管理人员认为，每月的销售额是广告费用的函数，并想通过广告费用对月销售额作出估计。
下面是近8个月的销售额与广告费用数据月销售收入y（万元）电视广告费用（万元）报纸广告费用（万元）96 5.0 1.590 2.0 2.095 4.0 1.592 2.5 2.595 3.0 3.394 3.5 2.394 2.5 4.294 3.0 2.5（1）用电视广告费用作自变量，月销售额作因变量，建立估计的回归方程。
（2）用电视广告费用和报纸广告费用作自变量，月销售额作因变量，建立估计的回归方程，并说明回归系数的意义。
（3）上述（1）和（2）所建立的估计方程，电视广告费用的系数是否相同？对回归系数分别解释。
（4）根据（1）和（2）所建立的估计方程，说明它们的R2的意义。
7. 某农场通过试验取得早稻收获量与春季降雨量和春季温度的数据如下收获量y （kg）降雨量x1 （mm）温度x2 （）2250 25 63450 33 84500 45 106750 105 137200 110 147500 115 168250 120 17系和回归系数进行检验（a＝0.05），你认为模型中是否存在多重共线性？8. 一家房地产评估公司想对某城市的房地产销售价格（y）与地产的评估价值（x1 ）、房产的评估价值（x2 ）和使用面积（x3 ）建立一个模型，以便对销售价格作出合理预测。
为此，收集了20栋住宅的房地产评估数据如下：房地产编号销售价格y（元/㎡）地产估价（万元）房产估价（万元）使用面积（㎡）1 6890 596 4497 187302 4850 900 2780 92803 5550 950 3144 112604 6200 1000 3959 126505 11650 1800 7283 221406 4500 850 2732 91207 3800 800 2986 89908 8300 2300 4775 180309 5900 810 3912 1204010 4750 900 2935 1725011 4050 730 4012 1080012 4000 800 3168 1529013 9700 2000 5851 2455014 4550 800 2345 1151015 4090 800 2089 1173016 8000 1050 5625 1960017 5600 400 2086 1344018 3700 450 2261 988019 5000 340 3595 1076020 2240 150 578 9620用SPSS进行逐步回归，确定估计方程，并给出销售价格的预测值及95%的置信区间和预测区间。
9. 为分析某行业中的薪水有无性别歧视，从该行业中随机抽取15名员工，有关的数据如下月薪y（元）工龄性别（1=男，0=女）1548 3.2 11629 3.8 11011 2.7 01229 3.4 01746 3.6 11528 4.1 11018 3.8 01190 3.4 01551 3.3 1985 3.2 01610 3.5 11432 2.9 11215 3.3 0990 2.8 01585 3.5 1进行回归并对结果进行分析。
四、实验数据记录与分析（基本要求：1.根据题号顺序记录软件输出结果并分析；2.结果可来自对SPSS或Excel进行操作的输出，二选一即可。
）1、（1）由图可知，产量与生产费用呈正线性相关（2）相关性产量生产费用产量Pearson 相关性 1 .920**显著性（双侧）.000N 12 12生产费用Pearson 相关性.920** 1显著性（双侧）.000N 12 12**. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。
产量与生产费用之间的线性相关系数为0.0920，显著相关2、（1）相关性人均GDP 人均消费水平人均GDP Pearson 相关性 1 .998**显著性（双侧）.000N 7 7 人均消费水平Pearson 相关性.998** 1显著性（双侧）.000N 7 7 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。
人均GDP与人均消费水平呈正线性相关，相关系数为0.998（2）人均GDP对人均消费的影响达到99.6%（4）F检验Anova b模型平方和df 均方 F Sig.1 回归8.144E7 1 8.144E7 1331.692 .000a残差305795.034 5 61159.007总计8.175E7 6a. 预测变量: (常量), 人均GDP。
b. 因变量: 人均消费水平t检验系数a模型非标准化系数标准系数B 标准误差试用版t Sig.1 (常量) 734.693 139.540 5.265 .003人均GDP .309 .008 .998 36.492 .000浙江大学城市学院 实 验 报 告 纸3、 5、b. 因变量: 人均消费水平（5）y=734.693+0.309*5000=2279.693如果某地区的人均GDP 为5000元，预测其人均消费水平为2279.693元（6）人均GDP 为5000元时，人均消费水平95%的置信区间为[2050.84067,2505.91078]，预测区间为[1680.94287,2875.80857]。
3、（1）系数a模型非标准化系数标准系数t Sig. B标准 误差 试用版1(常量) 430.189 72.1555.962 .000 航班正点率-4.701.948-.869-4.959.001a. 因变量: 投诉次数回归方程：y=430.189-4.701x回归系数的含义：投诉次数每增加一次，航班正点率下降4.701%(2)由于Sig=0.001＜0.05 显著（3）80=430.189-4.701 x=74 如果航班正点率为80%，估计顾客的投诉次数为74次 4、（1）Anova b模型 平方和 df均方 F Sig. 1回归 691.723 1 691.723 11.147.021a残差 310.277 5 62.055总计1002.0006a. 预测变量: (常量), 广告支出费用。
b. 因变量: 销售额Sig=0.021＜0.05显著t 检验（3系数a模型非标准化系数 标准系数 t Sig. B标准 误差试用版1(常量) 29.399 4.8076.116.002 广告支出费用1.547.463.8313.339.021a. 因变量: 销售额回归方程估计是：y=29.399+1.547x （2）F 检验残差不全相等（4）应考虑其他模型，可考虑对数曲线模型：y=b0+b1ln(x)=22.471+11.576ln(x)6、（1）系数a模型非标准化系数标准系数t Sig.B 标准误差试用版1 (常量) 88.638 1.582 56.016 .000电视广告费用 1.604 .478 .808 3.357 .015 a. 因变量: 月销售收入估计的回归方程：y=88.64+1.6x（2）、系数a模型非标准化系数标准系数t Sig.B 标准误差试用版1 (常量) 83.230 1.574 52.882 .000电视广告费用 2.290 .304 1.153 7.532 .001报纸广告费用 1.301 .321 .621 4.057 .010 a. 因变量: 月销售收入估计的回归方程：y=83.23+2.29x1+1.301x2回归系数的意义：报纸广告费用不变的情况下，电视广告费用每增加1万元，月销售额增加2.29万元；电视广告费用不变的情况下，报纸广告费用每增加1万元，月销售额增加1.301万元。
（3）不相同，（1）中表示电视广告费用每增加1万元，月销售额增加1.6万元；（2）中表示电视广告费用每增加1万元，月销售额增加2.29万元（4）（1）中的含义为电视广告费用对月销售额达到的影响程度，（2）中的含义为电视广告费用和报纸广告费用对月销售额达到的影响程度7、系数a模型非标准化系数标准系数t Sig.B 标准误差试用版1 (常量) -.591 505.004 -.001 .999降雨量22.386 9.601 .415 2.332 .080温度327.672 98.798 .590 3.317 .029a. 因变量: 收获量Anova b模型平方和df 均方 F Sig.1 回归31226615.2572 15613307.629 228.444 .000a残差273384.743 4 68346.186总计31500000.000 6估计的回归方程：y=-0.591+22.386x1+327.672x2回归线性显著降雨量的回归系数不显著，温度的显著x1与x2的相关系数rx1x2=0.965，存在多重共线性8、估计的回归方程：y=11.653+0.163x1+0.961x2销售价格的预测值及95%的置信区间和预测区间：9、SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.943391 R Square 0.889987 Adjusted RSquare0.871652 标准误差96.79158 观测值15 方差分析df SS MS F SignificanceF回归分析 2 909488.4 454744.2 48.53914 1.77E-06 残差12 112423.3 9368.61总计14 1021912Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper 95%下限95.0%上限 95.0%Intercept 732.0606 235.5844 3.107425 0.009064 218.7664 1245.355 218.7664 1245.355 工龄111.2202 72.08342 1.542937 0.148796 -45.8361 268.2765 -45.8361 268.2765 性别（1=男，0=女）458.6841 53.4585 8.58019 1.82E-06 342.208 575.1601 342.208 575.1601 拟合优度良好，方程线性显著，工龄线性不显著，性别线性显著。