应用统计spss分析报告
SPSS数据分析报告(最终版)
SPSS数据分析报告(最终版)
本报告是基于SPSS软件对xxx的数据进行的分析以探索数据内容及特征的最终报告。
在本次数据分析中，主要使用了SPSS多维描述分析、卡方检验以及双因素方差分析
等多种统计方法，分析情况如下：
一、多维描述分析
通过SPSS对xxx的数据进行多维描述分析，我们可以获得如下结果：
1、利用计数分析，可以获得少数个变量的定量衡量索概况，如年龄段、人口性别比
例等；
2、通过求和和平均值等计算，可以得到多个变量的汇总信息，不仅可以做出宏观上
的判断，还能得到更加精准的数据判断；
3、对离散变量的分析可以通过比率图得出三维以上的图表，使变量的差异更加清晰
显示，以方便我们进行决策。
二、卡方检验
通过卡方检验，可以显示数据中变量之间的差异和关系，揭示变量的相互作用，以便
更好地弄清变量的影响程度。
本次分析结果是：xxxx变量与其它变量之间的关系属于非独立关系，有显著影响，有显著差异。
三、双因素方差分析
双因素方差分析是根据多个变量的相互作用来分析变量关系的一种方法。
SPSS双因素方差分析结果显示：两个变量xxx和yyy之间的相关性有显著的影响，差异显著，属于非
独立关系。
最终，本次数据分析结果表明，xxx的变量与其它变量之间有明显的差异和相关性，
从而可以有效地影响分析和决策，使政府、行业、公司等能够更好地掌握和把握市场发展
趋势。
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。
统计spss总结报告
统计spss总结报告统计SPSS总结报告本次统计SPSS报告是基于一个调查问卷数据的分析。
问卷的目的是了解人们对手机品牌的购买行为和喜好。
在这个报告中，我将总结分析的结果并得出结论。
首先，我们采集了500个有效的问卷回答。
通过SPSS软件对数据进行了整理和处理。
回答者的性别分布接近平衡，男性占52% ，女性占48%。
年龄段的分布也较为均匀，最大的年龄组是25-35岁，占25%。
其他年龄组的分布相对较为平均。
接下来，我们对回答者的手机品牌偏好进行了分析。
根据数据显示，苹果是最受欢迎的品牌，占比为40%，紧随其后的是三星和华为，各占25%和20%。
其他品牌的受欢迎程度较低。
这表明在目标市场中，苹果是最主要的竞争对手。
此外，我们还分析了回答者购买手机的决策因素。
数据显示，性能是最重要的决策因素，占比达到50%。
其次是价格，占比为30%。
设计和品牌声誉分别占10%。
这意味着，消费者在购买手机时更关注手机的性能和价格。
我们还对不同性别和年龄组的数据进行了细分分析。
结果显示，在男性和女性中，苹果仍然是最受欢迎的品牌。
在不同年龄组中，对于25-35岁的消费者来说，苹果品牌的受欢迎程度最高，而对于45岁以上的消费者来说，三星是最受欢迎的品牌。
最后，我们进行了回答者们的满意度评估。
根据数据显示，大多数人对他们的手机品牌感到满意，达到70%。
然而，还有20%的人表示他们对自己的手机品牌不太满意，其中主要是对性能和价格不满意。
综上所述，通过对问卷数据的分析，我们得出了几个结论。
首先，苹果是最受欢迎的手机品牌，其次是三星和华为。
其次，性能和价格是购买手机的主要决策因素。
最后，大多数人对他们的手机品牌感到满意，但仍有一部分人对性能和价格表达了不满意。
建议未来的研究可以对其他变量进行分析，如购买渠道和用户评价等。
此外，可以通过更大规模的样本获取更准确的数据，以便更好地了解消费者对手机品牌的偏好和需求。
总之，这次统计SPSS报告对于我们理解人们对手机品牌的购买行为和喜好具有重要的意义。
spss统计分析报告
spss统计分析报告SPSS统计分析报告【引言】统计分析是一种有效的数据处理工具，专门应用于对大量数据进行整理和分析的过程中。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款统计分析软件，广泛应用于社会科学、生物科学等研究领域。
本报告旨在通过SPSS统计分析软件对某研究对象的数据进行分析，并得出相关结论。
【方法】本次研究选取了一个具体的研究对象，收集相关的数据。
通过SPSS软件对收集到的数据进行了描述性统计分析、频数分析、相关性分析和T 检验分析等。
【描述性统计分析】描绘数据的中心趋势和离散程度是描述性统计分析的基本任务。
利用SPSS软件，我们计算了研究对象的平均值、中位数、标准差和极差等指标。
其中，平均值反映了数据的集中趋势，中位数则从中性化的角度看待该数据集。
标准差能够反映数据的离散程度，而极差则展示了数据范围的宽广程度。
【频数分析】频数分析是一种统计方法，用于描述和计数数据中出现各个变量的频率。
根据SPSS分析结果显示，我们可以得出研究对象的样本量、最小值、最大值以及频数等信息。
这些信息有助于我们对研究对象的整体情况有一个大致的了解。
【相关性分析】相关性分析是一种统计方法，用于研究两个或更多变量之间的关系。
通过SPSS，我们可以得到相关系数和相关显著性等信息。
其中，相关系数反映了变量之间的相关程度，其绝对值越大，相关程度就越强；相关显著性则判断了相关系数是否显著，从而确定是否存在显著的关联。
【T检验分析】T检验分析是一种统计方法，用于比较两组样本的差异是否具有统计学意义。
通过SPSS软件进行T检验分析，我们可以得到两组样本的平均值、标准差和实验组与对照组的显著性等信息。
这些数据将帮助我们判断两组样本之间是否存在差异，并且差异是否具有统计学意义。
【结果与讨论】根据SPSS统计分析结果，我们得出以下结论：- 对研究对象的描述性统计分析结果表明，数据的中心趋势较为稳定，并且具有一定的离散程度。
SPSS分析报告
SPSS分析报告一、研究问题和目的本研究旨在探究不同性别对购买行为的影响，并通过使用SPSS软件对数据进行分析，以验证统计结果的可靠性和准确性。
二、数据收集和样本描述本研究采用问卷调查的方式收集了购买行为数据，并针对不同性别的人群进行了分组。
共有200名被试参与了本研究，其中男性100人，女性100人。
被试的年龄在18岁至40岁之间，具有相似的教育水平和社会经济背景。
三、数据处理方法首先，对数据进行了清洗，包括删除不完整或无效的问卷。
然后，通过SPSS软件进行数据的描述性统计分析和推论统计分析。
描述性统计分析包括计算频数、均值和标准差，以了解不同性别的被试在购买行为上的一般特征。
推论统计分析则包括独立样本t检验和方差分析，用于分析不同性别在购买行为上是否存在显著差异。
四、结果分析1.描述性统计分析结果显示，在购买行为方面，男性平均得分为 3.8，标准差为0.7；女性平均得分为3.5，标准差为0.8、男性的购买行为得分略高于女性，且男性的购买行为得分的方差较小，说明男性在购买行为上更为稳定。
2.独立样本t检验结果显示，男性和女性在购买行为上存在显著差异(t=2.13,p<0.05)，即性别对购买行为有一定的影响。
3.方差分析结果显示，不同性别在购买行为上存在显著差异(F=4.28,p<0.05)。
通过事后比较发现，男性的购买行为得分显著高于女性。
五、讨论和结论本研究结果表明，性别在购买行为上具有一定的影响。
男性相比女性更倾向于积极主动地进行购买，具有更高的购买行为得分。
这可能与男性在社会角色、性别认同以及消费习惯上的差异有关。
本研究的结果对营销策略的制定具有一定的指导意义。
企业可以根据不同性别的消费特征来进行定向的营销活动，满足不同性别消费者的需求，提高销售额和市场份额。
然而，本研究也存在一些局限性。
首先，样本数量相对较小，可能导致结果的推广性有限。
其次，只考虑了性别因素，未考虑其他可能影响购买行为的因素，如年龄、教育水平等。
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。
spss数据分析报告（共7篇）
spss数据分析报告(共7篇)：分析报告数据s pss spss数据报告怎么写spss数据分析实例说明 spss有哪些数据分析篇一：spss数据分析报告关于某班级2012年度考试成绩、获奖情况统计分析报告一、数据介绍：本次分析的数据为某班级学号排列最前的15个人在2012年度学习、获奖统计表，其中共包含七个变量，分别是：专业、学号、姓名、性别、第一学期的成绩、第二学期的成绩、考级考证数量，通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述分析、探索分析、交叉列联表分析，以了解该班级部分同学的综合状况，并分析各变量的分布特点及相互间的关系。
二、原始数据：三、数据分析1、频数分析（1）第一学期考试成绩的频数分析进行频数分析后将输出两个主要的表格，分别为样本的基本统计量与频数分析的结果1）样本的基本统计量，如图1所示。
样本中共有样本数15个，第一学期的考试成绩平均分为627.00，中位数为628.00，众数为630，标准差为32.859，最小值为568，最大值为675。
“第一学期的考试成绩”的第一四分位数是602，第二四分位数为628，第三四分位数为657。
2）“第一学期考试成绩”频数统计表如图2所示。
3) “第一学期考试成绩”Histogram图统计如图3所示。
（2）、第二个学期考试成绩的频数分析1）样本的基本统计量，如图4所示。
第二学期的考试成绩平均分为463.47，中位数为452.00，众数为419，标准差为33.588，最小值为419，最大值为522。
“第二学期的考试成绩”的第一四分位数是435，第二四分位数为452，第三四分位数为496。
3）”第二学期考试成绩”频数统计表如图5所示。
3) “第二学期考试成绩”饼图统计如图6所2、描述分析描述分析与频数分析在相当一部分中是相重的，这里采用描述分析对15位同学的考级考证情况进行分析。
输出的统计结果如图7所示。
从图中我们可以看到样本数15，最小值1，最大值4，标准差0.941等统计信息。
应用统计学实验报告（spss软件）
应⽤统计学实验报告（spss软件）我国31个省市⾃治区第三产业发展状况分析（数据来源：中宏统计数据库）2010年31个省市第三产业增加值⼀、因⼦分析1.考察原有变量是否适合进⾏因⼦分析为研究全国各地区第三产业的发展状况，现⽐较其第三产业增加值的差异性和相似性，收集到2010年全国31个省市⾃治区各类第三产业包括交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿和餐饮业，⾦融业，房地产业及其他产业的年增产值数据。
由于涉及的变量较多，直接进⾏地区间的⽐较分析⾮常繁琐，因此⾸先考虑采⽤因⼦分析⽅法减少变量个数，之后再进⾏⽐较和综合评价。
表1-1（a）原有变量的相关系数矩阵由表1-1（a）可以看到，所有的相关系数都很⾼，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公因⼦，适合做因⼦分析。
表1-1（b）巴特利特球度检验和KMO检验由表1（b）可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为295.349，相应的概率p接近0,。
如果显著性⽔平a为0.5，由于概率p⼩于显著性⽔平a，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。
同时，KMO值为0.860，根据Kaiser给出了KMO 度量标准可知原有变量适合进⾏因⼦分析。
2.提取因⼦⾸先进⾏尝试性分析。
根据原有变量的相关系数矩阵，采⽤主成分分析法提取因⼦并选取特征根值⼤于1的特征根。
表1-2（a）因⼦分析的初始解（⼀）表1-2（a）显⽰了所有变量的共同度数据。
第⼀列是因⼦分析初始解下的变量共同度，表明对原有6个变量如果采⽤主成分分析法提取所有特征根（6个），那么原有变量的所有⽅差都可被解释，变量的共同度均为1。
第⼆列是在按指定提取条件提取特征根时的共同度。
可以看到，所有变量的绝⼤部分信息（⼤于84%）可被因⼦解释，这些变量的共同度均较⾼，变量的信息丢失较少，只有交通运输这个变量的信息丢失较多（近20%），因此本次因⼦提取的总体效果不理想。
重新指定特征根的标准，指定提取两个因⼦，结果如下：表1-2（b）因⼦分析的初始解（⼀）表1-2（c）因⼦解释变量原有变量总⽅差的情况表1-2（c）中，第⼀列是因⼦编号，第⼆列到第四列（第⼀组数据项）描述了初始因⼦解的情况，第五列到第七列（第⼆组数据项）描述了因⼦解的情况。
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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（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。
航空公司编号航班正点率（%）投诉次数（次）1 81.8 212 76.6 583 76.6 854 75.7 685 73.8 746 72.2 937 71.2 728 70.8 1229 91.4 1810 68.5 125（2）检验回归系数的显著性（）。
（3）如果航班正点率为80%，估计顾客的投诉次数。
4. 某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量（y）的影响，收集了过去12年的有关数据。
通过计算得到下面的有关结果：方差分析表变差来源df SS MS F Significance F回归 2.17E-09残差40158.07 ——总计11 1642866.67 ———Coefficients 标准误差t Stat P-valueIntercept 363.6891 62.45529 5.823191 0.000168X Variable 1 1.420211 0.071091 19.97749 2.17E-09（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超市广告费支出/万元销售额/万元A 1 19B 2 32C 4 44D 6 40E 10 52F 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建立早稻收获量对春季降雨量和春季温度的二元线性回归方程，并对回归模型的线性关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。
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）模型汇总模型R R 方调整 R 方标准估计的误差系数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) 734.693 139.540 5.265 .003人均GDP .309 .008 .998 36.492 .000 a.因变量: 人均消费水平回归方程：y=734.693+0.309x含义：人均GDP每增加1元，人均消费就增加0.309元（3）人均GDP对人均消费的影响达到99.6% （4）F检验t检验5、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310.277562.055总计 1002.000 6a. 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)29.3994.8076.116.002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、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 0.943391R Square 0.889987Adjusted R0.871652Square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 1021912下限上限 95.0% Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper 95%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。