多元回归分析SPSS案例

SPSS多元回归分析实例

t i e an dl l t 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：b 0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；x 1为最多连续10天诱蛾量(头)；x 2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x 3为4月中旬降水量(毫米)，x 4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：x 1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；x 2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；x 3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；x 4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2-1x 1x 2x 3x 4y 年蛾量级别卵量级别降水量级别雨日级别幼虫密度级别1960102241121 4.31211011961300144030.111141196269936717.511191196318764675417.14745541965431801 1.9121111966422220101013119678063510311.82322831976115124020.612171197171831460418.444245419728033630413.433226319735722280213.224216219742641330342.243219219751981165271.84532331976461214017.515328319777693640444.7432444197825516510101112数据保存在“DATA6-5.SAV”文件中。

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.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.引入/剔除变量表Variables Entered/Removed aModel Variables Entered Variables Removed Method1 城市人口密度(人/平方公里) . Stepwise (Criteria:Probability-of-F-to-enter<= .050,Probability-of-F-to-remove >=.100).2 城市居民人均可支配收入(元) . Stepwise (Criteria:Probability-of-F-to-enter<= .050,Probability-of-F-to-remove >=.100).a. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人/平方公里)，第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。

spss多元回归分析案例

spss多元回归分析案例SPSS多元回归分析案例。

在统计学中，多元回归分析是一种用于探究多个自变量与因变量之间关系的方法。

通过多元回归分析，我们可以了解不同自变量对因变量的影响程度，以及它们之间的相互作用情况。

在本篇文档中，我将通过一个实际案例来介绍如何使用SPSS软件进行多元回归分析。

案例背景：假设我们是一家电子产品公司的市场营销团队，在推出新产品之前，我们希望了解不同因素对产品销量的影响。

我们收集了一些数据，包括产品的售价、广告投入、竞争对手的售价、季节等因素，以及产品的销量作为因变量。

数据准备：首先，我们需要将数据录入SPSS软件中。

在SPSS中，我们可以通过导入Excel文件的方式将数据导入到软件中，并进行必要的数据清洗和处理。

确保数据的准确性和完整性对于后续的多元回归分析非常重要。

模型建立：接下来，我们需要建立多元回归模型。

在SPSS中，我们可以通过依次选择“分析”-“回归”-“线性回归”来进行多元回归分析。

在“因变量”栏中输入销量，然后将所有自变量依次输入到“自变量”栏中。

在建立模型之前，我们还需要考虑是否需要进行变量转换或交互项的添加，以更好地拟合数据。

模型诊断：建立模型后，我们需要对模型进行诊断，以确保模型的准确性和有效性。

在SPSS中，我们可以通过查看残差的正态性、异方差性以及自相关性来进行模型诊断。

如果模型存在严重的偏差或违反了多元回归分析的假设，我们需要进行相应的修正或改进。

模型解释：最后，我们需要解释多元回归模型的结果。

在SPSS的输出结果中，我们可以看到各个自变量的系数、显著性水平、调整R方等统计指标。

通过这些指标，我们可以了解不同自变量对销量的影响程度，以及它们之间的相互作用情况。

同时，我们还可以进行各种假设检验，来验证模型的有效性和可靠性。

结论：通过以上多元回归分析，我们可以得出不同自变量对产品销量的影响程度，以及它们之间的相互作用情况。

这些结果对于我们制定产品的定价策略、广告投放策略以及市场营销策略都具有重要的指导意义。

SPSS多元线性回归分析报告实例操作步骤

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.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.引入/剔除变量表Variables Entered/Removed aModel Variables Entered Variables Removed Method1 城市人口密度(人/平方公里) . Stepwise (Criteria:Probability-of-F-to-enter<= .050,Probability-of-F-to-remove >=.100).2 城市居民人均可支配收入(元) . Stepwise (Criteria:Probability-of-F-to-enter<= .050,Probability-of-F-to-remove >=.100).a. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人/平方公里)，第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。

SPSS实验多元线性回归分析12

1，确定因变量与自变量，初步设定回归方程。
这里我们以总成绩作为因变量Y，平时成绩和期中成绩分别作为自变量X1，X2，建立的多元回归模型为：
Байду номын сангаас2，估计参数，建立回归预测模型
利用SPSS可得一下结果：
Variables Entered/Removedb
Model
Variables Entered
Variables Removed
1183.800
19
a. Predictors: (Constant),期中成绩,平时成绩
b. Dependent Variable:总成绩
注释：从表中可得拟合方程的F统计量值为7.586，相应的P值为0.000说明，拟合方程是显著的。是具有统计意义的。
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Method
1
期中成绩,平时成绩a
.
Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable:总成绩
注释：根据这个表的结果我们可以初步的知道，经过检验自变量X1，X2是可以加入到准备估计的回归方程中作为变量的。
Model Summaryb
Standardized Coefficients
t
Sig.
95% Confidence Interval for B
Correlations
Collinearity Statistics
B
Std. Error
Beta
Lower Bound
Upper Bound
Zero-order

spss多元回归分析案例

spss多元回归分析案例SPSS多元回归分析是一种常用的统计方法，可以通过分析多个自变量对一个或多个因变量的影响程度，帮助研究者理解变量之间的关系以及预测变量之间的变化情况。

以下是一个关于人们消费意愿的多元回归分析的案例。

假设我们想研究人们的消费意愿受到收入水平、年龄和受教育水平的影响程度。

我们收集了100个参与者的数据，包括他们的收入、年龄、受教育水平以及消费意愿。

下面将介绍如何使用SPSS进行多元回归分析。

首先，在SPSS软件中打开数据文件，并选择"回归"菜单下的"线性回归"选项。

然后将因变量（消费意愿）拉入"因变量"框中，将自变量（收入、年龄、受教育水平）拉入"自变量"框中。

其次，点击"统计"按钮，在弹出的对话框中勾选"无多重共线性检验"、"离群值"和"样本相关矩阵"选项，并点击"确定"按钮。

接下来，点击"模型"按钮，在弹出的对话框中选择"全量"和"因素样本相关系数"选项，并点击"确定"按钮。

然后，点击"保存"按钮，在弹出的对话框中输入保存路径和文件名，并勾选"标准化残差"、"标准化预测值"和"离群值的DFITS"选项，并点击"确定"按钮。

最后，点击"OK"按钮开始进行多元回归分析。

在分析结果中，我们可以查看每个自变量的回归系数、标准误、t值以及显著性水平。

还可以查看整体模型的解释力、统计显著性和调整R 平方。

根据分析结果，我们可以得出结论：收入水平、年龄和受教育水平对消费意愿有显著影响。

收入水平对消费意愿的影响最大，其次是受教育水平，年龄对消费意愿的影响较小。

多元回归分析SPSS案例39328讲课讲稿

多元回归分析S P S S 案例39328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2-1x1 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 1976 115 1 240 2 0.6 1 2 1 7 1 1971 718 3 1460 4 18.4 4 4 2 45 4数据保存在“DATA6-5.SAV”文件中。

spss多元回归分析案例

企业管理之邯郸勺丸创作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,我国经济始终坚持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力获得显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势.居民消费率的偏低肯定会招致我国内需的缺乏,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,获得居民的消费率）.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（注：数据来自《湖北省统计年鉴》）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（%）199519972000 39 2001200220032004200520062007200820092010(二)、计量经济学模型建立假定各个影响因素与Y 的关系是线性的, 则多元线性回归模型为：εβββββββ++++++=+6655443322110x x x x x x y t 利用spss 统计分析软件输出分析结果如下：表1表2这部份被结果说明在对模型进行回归分析时所采纳的方法是全部引入法Enter.表3Sig. (1-tailed)Y . .000.049 .118 .022 .000 .000 X1 .000 . .170.240 .061 .000 .000 X2 .049 .170 . .007.001 .020 .011 X3 .118 .240 .007 . .166.110 .093 X6 .022 .061 .001 .166 . .003.001 X5 .000 .000 .020 .110 .003 . .000X4.000 .000 .011 .093 .001 .000 . NY 13 13 13 13 13 13 13 X1 13 13 13 13 13 13 13 X2 13 13 13 13 13 13 13 X3 13 13 13 13 13 13 13 X6 13 13 13 13 13 13 13 X5 13 13 13 13 13 13 13 X413131313131313这部份列出了各变量之间的相关性, 从表格可以看出Y 与X1的相关性最年夜.且自变量之间也存在相关性, 如X1与X5, X1与X4, 相关系数分别为0.932和0.877, 标明他们之间也存在相关性.表41, 判定系数82, 调整的判定系数64, 回归估计的标准误差S=.说明样本的回归效果比力好.表5Model Summary bModel R R SquareAdjusted RSquare Std. Error of theEstimateDurbin-Watson1.991a.982.964a. Predictors: (Constant), X4, X3, X2, X6, X1, X5b. Dependent Variable: Y该表格是方差分析表, 从这部份结果看出：统计量F=, 显著性水平的值P值为0, 说明因变量与自变量的线性关系明显.Sum of Squares一栏中分别代表回归平方和为,、残差平方和、总平方和为396.163.表6该表格为回归系数分析, 其中Unstandardized Coefficients为非标准化系数, Standardized Coefficients为标准化系数, t为回归系数检验统计量, Sig.为相伴概率值.从表格中可以看出该多元线性回归方程：123456＋ε二、计量经济学检验(一)、多重共线性的检验及修正①、检验多重共线性从“表3 相关系数矩阵”中可以看出, 个个解释变量之间的相关水平较高, 所以应该存在多重共线性.②、多重共线性的修正——逐步迭代法运用spss软件中的剔除变量法, 选择stepwise逐步回归.输出表7：进入与剔除变量表.可以看到进入变量为X1与X2.表8：Model Summary cModel R R Square Adjusted RSquareStd. Error of theEstimate Durbin-Watson1 .965a.932 .9252 .988b.976 .971 .97673表8是模型的概况, 我们看到下图中标出来的五个参数, 分别是负相关系数、决定系数、校正决定系数、随机误差的估计值和D-W值, 这些值（除随机误差的估计值, D-W越接近2越好）都是越年夜标明模型的效果越好, 根据比力, 第二个模型应该是最好的.表9：方差分析表Coefficients aModel Unstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientst Sig.B Std. Error Beta1 (Constant) .000X1 .000 .0002 (Constant) .996 .000X1 .000 .000X2 .565 .132 .220 .001a. Dependent Variable: Y参数的检验, 这个表格给出了对偏回归系数和标准偏回归系数的检验, 偏回归系数用于分歧模型的比力, 标准偏回归系数用于同一个模型的分歧系数的检验, 其值越年夜标明对因变量的影响越年夜.综上可得：模型2为最优模型.得出回归方程Y=-0.004X1+0.056X2+ε(二)、异方差的检验输出残差图：如图1从图1看出, e2其实不随x的增年夜而变动, 标明模型不存在异方差.(三)、自相关检验--用D-W检验由输出结果表8得：DW= 1.983, 查表得61, DU=1.562, 4-DU=2.438所以DU<DW<4-DU=2.438, 因此误差项之间不存在自相关性.（四）、统计检验1.拟合优度检验：由表888, 判定系数76, 调整的判定系数71, 回归估计的标准误差S=0.9673.说明样本的回归效果比力好.2.F值检验：由表9F=.查表得, 置信度为95%, 自由度为1,12的F临界值为4.474, F值远远年夜于临界值, 则说明模型显著.由表10, β0, β1, β2的t值分别问52.686, -17.599,4.293.查表得, t检验的临界值为1.771.说明回归方程对各个变量均有显著影响.（五）、模型结果因为最终进入模型的两个变量间不存在共线问题, 各解释变量无异方差, D-W检验显示各误差项之间不存在自相关性.Y =-0.004X1+0.056X2+ε三、经济意义检验模型估计结果标明：在假定其他解释变量不变的情况下, 湖北居民总收入每增加1亿元其居民消费率降低0.004；在假定其他解释变量不变的情况下, 人口增长率每提高1个千分点, 居民消费率将增加0.056；:。