实验4 回归分析 数据

实验4 回归分析 数据
实验4 回归分析 数据

实验三SPSS实现线性回归分析

数据

1. 两工厂排放有机污染物量为x1,x2,在工厂排放口下游某段面监测得BOD5(五日生化需氧量)浓度y的数据如下表,建立污染物排放量x1(kg/h),x2(kg/h)和BOD5浓度(mg/L)y 之间的线性回归方程并检验。

样品序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

x1(kg/h)24 26 41 55 60 67 25 79 70 55 45 33

x2(kg/h)23 21 24 25 24 26 25 25 24 25 25 25

2. 测定细砂土中毛管水的上升高度(y, cm)和经历时数(x, h)的关系,其结果如下表所示。试作回归分析。

小时数(x, h)12 24 48 96 144 192 240

上升高度(y, cm)21 34 42 48 53 57 60

(1)绘制散点图并选择模型拟合

(提示:采用Linear(线性)、Logarithmic(对数)、Exponential(指数)、Power(幂)对散点进行拟合,选择拟合最优者,并说明理由,最后在EXCEL中绘制由此函数拟合的散点图)

(2)建立细砂土中毛管水的上升高度(y, cm)和经历时数(x, h)的回归方程并检验(采用SPSS);

3. 下表为某县1960-1970年1月份雨量(x1, mm)、3月上旬平均温度(x2,℃)、3月中旬平均温度(x3,℃)、2月份雨量(x4, mm)和第一代三化螟蛾高峰期(y,以4月30日为0)的测定结果。

(1)计算4个自变量与因变量y的相关系数、偏相关系数(作表格)

(2)试应用逐步回归方法求预报第一代三化螟蛾高峰期的最优线性回归方程,并对所剔除变量作说明。

(3)在(2)的基础上进行通径分析

x1 x2 x3 x4 y

47.5 11.1 9.0 30.6 17

42.9 8.1 9.5 32.3 21

20.2 6.7 11.1 37.4 26

0.2 8.5 8.9 21.5 23

67.0 6.8 9.4 61.6 20

5.5 5.0 9.5 83.5 30

44.4 10.0 11.1 24.1 22

8.9 6.1 9.5 24.9 26

39.0 7.1 10.8 10.2 27

74.2 4.4 6.8 54.9 23

15.9 4.6 3.8 74.2 23

26.4 4.1 5.8 50.7 27

注意(不必放进实验报告中):

?从WORD中录入数据至SPSS,并定义变量(名称、单位等)

?根据以上数据,要求从SPSS统计软件包或Excell提取以下指标:散点图(一元回归),

相关系数(一元回归),待定参数a & b(一元),或b0,b1,b2……b n(多元)。回归平方和,残差平方和

?结果表中至少包含:Model summary,ANOV A,Coefficients三个表,对表中涉及到上

述的关键词要翻译成中文,并最后根据SPSS报表作答,写出回归方程及其F检验结果。

实验报告格式

实验X 名称(三号,黑体,加粗)

【实验目的】(小四,黑体)

【实验原理】

【实验内容】

按实验要求,在实验内容应包括具体的实验题目与要求(正文,五号,宋体)

【操作步骤】

根据实验要求,操作步骤采用切图方式记录软件的关键操作过程,或以软件操作命令的形式详细写出关键的操作过程。

【结果(与分析)】

来自SPSS软件分析的实验结果的表格,需从SPSS报表中拷出并整理,要求以三线表的形式在WORD 中重新排版,并有中英文表名,表中的关键指标也需有中英文对照。如果是切图,需保证切图的清晰度,并加上中英文图名。

有要求对结果进行分析的实验,还需在实验结果图表之后,对数据进行简单分析。

注意:

实验报告以打印形式提交,排版统一。

文件中还需在页眉处注明实验科目班级姓名学号如:

《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解

《计量经济学》实验报告一元线性回归模型 一、实验内容 (一)eviews 基本操作 (二)1、利用EViews 软件进行如下操作: (1)EViews 软件的启动 (2)数据的输入、编辑 (3)图形分析与描述统计分析 (4)数据文件的存贮、调用 2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型 中国国民收入与居民消费水平:表1 年份X(GDP)Y(社会消费品总量) 2000 99776.3 39105.7 2001 110270.4 43055.4 2002 121002.0 48135.9 2003 136564.6 52516.3 2004 160714.4 59501.0 2005 185895.8 68352.6 2006 217656.6 79145.2 2007 268019.4 93571.6 2008 316751.7 114830.1 2009 345629.2 132678.4 2010 408903.0 156998.4 2011 484123.5 183918.6 2012 534123.0 210307.0 2013 588018.8 242842.8 2014 635910.0 271896.1 数据来源:https://www.360docs.net/doc/a95090202.html, 二、实验目的 1.掌握eviews的基本操作。 2.掌握一元线性回归模型的基本理论,一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方 法,以及相应的EViews软件操作方法。

三、实验步骤(简要写明实验步骤) 1、数据的输入、编辑 2、图形分析与描述统计分析 3、数据文件的存贮、调用 4、一元线性回归的过程 点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得 在上方输入ls y c x回车得到下图

数据分析实验报告

数据分析实验报告 文稿归稿存档编号:[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集,定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述,包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率,选择如下: 输出: 统计量 全国居民 农村居民 城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失 均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图,茎叶图,QQ 图。(全国居民) 分析—描述统计—探索,选择如下: 输出: 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告 【最新资料,WORD 文档,可编辑修改】

2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图,选择如下: 输出: 习题1.1 4数据正态性的检验:K—S检验,W检验数据: 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索,选择如下:(1)K—S检验

结果:p=0.735 大于0.05 接受原假设,即数据来自正太总体。 (2 )W 检验 结果:在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ,p=0.174大于0.05 接受原假设,即数据来自正太总体。 习题1.5 5 多维正态数据的统计量 数据:

回归分析 实验报告

城镇居民家庭收入的逐步回归分析 07级数学1班盛平0707021012 摘要:用多元统计中逐步回归分析的方法和SAS软件解决了可支配收入与其他收入之间的关系,并用此模型预测在以后几年里居民平均每人全年家庭可支配收入。 关键词:逐步回归分析多元统计SAS软件 正文 1 模型分析 各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入y与工薪收入x1、经营净收入x2、财产性收入x3和转移性收入x4有关,共观测了15组数据,试用逐步回归法求‘最优’回归方程。 各地区城镇居民平均每人全年家庭收入来源(2007年) 单位:元 2模型的理论 (1)基本思想:逐个引入自变量,每次引入对y影响最显著的自变量,并对方程中的老变量逐个进行检验,把变为不显著的变量逐个从方程中剔除掉,最终得到的方程中既不漏掉对Y影响显著的变量,又不包含对Y影响不显著的变量。 (2)逐步筛选的步骤:首先给出引入变量的显著性水平 和剔除变量的显著性 in

水平 ;然后按图4.1的框图筛选变量。 out 3模型的求解 (1)源程序: data ch; input x1 x2 x3 x4 x5 y @@; cards; 28.2 47.9 44.1 3.8 23.9 100.0 31.3 47.1 43.6 3.5 21.6 100.0 30.2 48.2 43.9 4.3 21.6 100.0 ?? 31.9 46.1 41.9 4.2 22.0 100.0 33.4 44.8 40.6 4.1 21.8 100.0 33.2 44.4 39.9 4.5 22.4 100.0 32.1 43.1 38.7 4.4 24.8 100.0 28.4 42.9 38.3 4.6 28.7 100.0 ?? 27.2 43.7 38.6 5.1 29.1 100.0

04实验四 地理数据回归分析

实验四地理数据回归分析 一、实验目的 1. 掌握地理数据线性相关的度量方法; 2. 掌握地理数据的一元线性回归分析的方法和步骤; 3. 掌握地理数据一元非线性回归分析的方法和步骤; 4. 掌握地理数据多元线性回归分析的方法和步骤。 二、仪器设备(及耗材) 1. 给定的地理数据 2. 电子计算机 3. Excel软件 4.DPS统计软件 三、简述原理 地理相关分析是应用相关分析法来研究各地理要素间的相互关系和联系强度,以相关系数和等级相关系数作为衡量两个变量线性相关的指标。地理系统各要素间的关系,可通过观测获得一定的数据,并利用回归分析方法,以回归方程的形式表达各要素间的数量关系,进一步可利用建立的回归方程对地理系统中的因变量进行预测、延长、插补或控制等。根据变量关系的类型,回归分析可分为一元线性、一元非线性及多元线性等。 四、实验步骤 1. 计算给定的地理数据中两要素之间的相关系数及等级相关系数; 2. 利用一元线性回归分析方法对给定的地理数据进行回归分析; 3. 利用一元非线性回归分析方法对给定的地理数据进行回归分析; 4. 利用多元线性回归分析方法对给定的地理数据进行回归分析。 五、结果及分析 通过实验进行地理要素的相关分析及回归分析,完成如下内容: 1.附录1的地理要素的线性相关系数及等级相关系数,并对相关系数进行显著性检验; 2. 附录2的地理要素的一元线性回归分析参数一览表(回归直线斜率、截距、判定系数、剩余标准差、回归平方和、剩余平方和、F-检验相关参数及结果); 3.附录2的地理要素的原始数据散点及一元线性回归直线图; 4. 附录3的地理要素的一元非线性回归分析参数一览表(回归曲线的相应参数、相关指数、剩余标准差、回归平方和、剩余平方和); 5. 附录3的地理要素的原始数据散点及一元非线性曲线图; 6. 附录4的地理要素的多元线性回归分析参数一览表(方程常数项、各变量系数、判定系数、剩余标准差、回归平方和、剩余平方和、F-检验相关参数及结果)。

(实验2)多元回归分析实验报告

陕西科技大学实验报告 课 程: 数理金融 实验日期: 2014 年 5 月 22 日 班 级: 数学112 交报告日期: 2013 年 5 月 23 日 姓 名: 常海琴 报告退发: (订正、重做) 学 号: 201112010101 教 师: 刘利明 实验名称: 多元回归分析 一、实验预习: 1.多元回归模型。 2.多元回归模型参数的检验。 3.多元回归模型整体的检验。 二、实验的目的和要求: 通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准;并掌握分析解决实际金融问题的能力。 三、实验过程:(实验步骤、原理和实验数据记录等) 软件:Eviews3.1 数据:给定美国机动车汽油消费量研究数据。 实验原理:最小二乘法拟合多元线性回归方程 数据记录: 实例中1950年到1987年机动汽车的消费量、汽车保有量、汽油价格、人口数、国民生产总值 图1各个量之间的关系

陕西科技大学理学院实验报告 - 2 - 1、录入数据 图2录入数据 2、回归分析 443322110X X X X Y βββββ++++= 图3运行结果 Y=24553723+1.418520x1-27995762x2-59.87480x3-30540.88x4 S (25079670) (0.266) (5027085) (198.5517) (9557.981) T (0.979) (5.314) (-5.568) (-0.301) (-3.195) 2R =0.966951 F=241.3764 - R =0.9629 dw=0.6265 四、实验总结:(实验数据处理和实验结果讨论等) 用残差和最小确定直线位置是一个途径。计算残差和有相互抵消的问题。用残差绝对值和最小确定直线位置也是一个途径绝对值计算起来比较麻烦。最小二乘法用绝对值平方和最小确定直线位置。0β、1β、2β、3β、4β具有线性特性,无偏特性,有效性。-R =0.9629基本上接近于1,拟合效果较好。

实验7 线性回归

实验编号: 07 师大SPSS实验报告2017 年 4 月 24 日 计算机科学学院2015级5班实验名称:线性回归 :唐雪梅学号:2015110538 指导老师:__朱桂琼___ 实验成绩:___ 实验七线性回归 一.实验目的及要求 1.了解SPSS 特点结构操作 2.利用SPSS进行简单数据统计 二.实验容 (1)消费者品牌偏好分析:通过品牌使用时间和价格敏感度了解消费者的品牌偏好。 某彩妆系列产品公司进行了一项关于消费者品牌偏好态度的分析,调研人员收集了有关的调研数据,用11点标尺度量态度(1=非常不喜欢该品牌,11=非常喜欢该品牌)对于价格敏感度的度量也用11点标尺(1=对价格完全不敏

思考题: (1)消费者对品牌的使用时间以及对其价格的敏感度对消费者的品牌偏好有何种影响?它们之间是一种什么样的关系? (2)如果有影响,品牌偏好与使用时间之间的关系能否用一个模型表示出来? (2)销售额和员工数量的关系: 随着公司的持续发展,常常有滑入无效率困境的危险,假定某公司的销售开始滑坡,但公司还是不停地招聘新人,公司有某个10年的关于销售额和员 (1)以销售额为自变量,员工数为因变量画出散点图,并建立一个回归模型,通过员工的数量来预测销售额。 (2)解释回归系数的实际意义。 (3)根据分析的结果回答:如果这个趋势继续下去,你对公司的管理层有何建议?你认为管理层应该关注什么? (3)制度变迁是经济增长的源头,根据研究衡量制度变迁有两个变量:非国有化率和国家财政收入占GDP的比重。 自1998年以来中国的经济增长率一直未突破9%的状态,因此以9%为分界点,将经济增长定义为1(经济增长大于等于9%)或0(经济增长小于9%),

一元线性回归分析实验报告

一元线性回归在公司加班 制度中的应用 院(系): 专业班级: 学号姓名: 指导老师: 成 绩: 完成时间 :

一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想与操作,可以读懂分析结果,并写出回归方程,对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21、0 windows10、0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度,决定认真调查一下现状。经10周时间,收集了每周加班数据与签发的新保单数目,x 为每周签发的新保单数目,y 为每周加班时间(小时),数据如表所示 y 3、5 1、0 4、0 2、0 1、0 3、0 4、5 1、5 3、0 5、0 1. 画散点图。 2. x 与y 之间大致呈线性关系? 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧ 与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10. 对回归方程做残差图并作相应的分析。 11. 该公司预测下一周签发新保单01000x =张,需要的加班时间就是多少?

12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1、画散点图 如图就是以每周加班时间为纵坐标,每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图,从图中可以瞧出,数据均匀分布在对角线的两侧,说明x与y之间线性关系良好。 2、最小二乘估计求回归方程 系数a 模型非标准化系数标准系数t Sig、 B 的 95、0% 置信区间 B 标准误差试用版下限上限

实验四 回归分析和因子分析实验

实验四回归分析和因子分析实验 一、实验目的 ●掌握相关分析的基本概念、相关系数及其检验和偏相关分析。 ●学习利用SPSS进行因子分析。 二、实验内容 1.回归分析实验 (1)两变量的相关分析 假设对10户居民家庭的月可支配收入和消费支出进行调查,得到的原始资料如表1-1所示:单位:百元 表1-1 居民家庭的月可支配收入和消费支出情况 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 消费支出20 15 40 30 42 60 65 70 53 78 可支配收入25 18 60 45 62 88 92 99 75 98 试分析消费支出与可支配收入之间的关系? 输入数据 得出分析图表

相关性 消费支出可支配收入 消费支出Pearson 相关性 1 .988** 显著性(双侧).000 N 10 10 可支配收入Pearson 相关性.988** 1 显著性(双侧).000 N 10 10 **. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。 输出的结果分析:消费支出与可支配收入的相关系数高达0.988,但t统计量的值的显著性概率p=0.000<0.05,相关系数是显著异于0的。说明居民可支配收入与消费支出相关。 (3)实验报告 已知全国以及各地区的供水情况如表1-2所示,试用一元回归分析方法,根据供水管道长度变化,来分析全年供水总量的变化情况? 表1-2 供水管道长度与全年供水总量

资料来源:2004年《中国统计年鉴》输入数据

得出分析图表

a. 因变量: 全年供水总量 分析结果: 方程:供水管道长度=B1+B2*全年供水量+U 第四张表,表中常数项的t的显著性概率为0.893>0.05,表示常数项与0没有显著性差异,表明常数项不应该出现在方程中。 全年供水量的t的显著性概率为0.000<0.05,表示全年供水量的系数与0有显著性差异,全年供水量应当作为解释变量

多元线性回归模型实验报告 计量经济学

实验报告 课程名称金融计量学 实验项目名称多元线性回归模型班级与班级代码 实验室名称(或课室) 专业 任课教师xxx 学号:xxx 姓名:xxx 实验日期:2012年5 月3日 广东商学院教务处制

姓名xxx 实验报告成绩 评语: 指导教师(签名) 年月日说明:指导教师评分后,实验报告交院(系)办公室保存

多元线性回归模型 一、实验目的 通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件估计可化为线性回归模型的非线性模型,并对线性回归模型的参数线性约束条件进行检验。二、实验内容 (一)根据中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y,资产合计K及职工人数L进行回归分析。(二)掌握可化为线性多元非线性回归模型的估计和多元线性回归模型的线性约束条件的检验方法 (三)根据实验结果判断中国该年制造业总体的规模报酬状态如何?三、实验步骤 (一)收集数据 下表列示出来中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y,资产合计K及职工人数L。 序号工业总产值Y (亿元) 资产合计K (亿元) 职工人数L (万人)序号 工业总产 值Y(亿元) 资产合计K (亿元) 职工人数L (万人) 1 3722.7 3078.2 2 11 3 17 812.7 1118.81 43 2 1442.52 1684.4 3 67 18 1899.7 2052.16 61 3 1752.37 2742.77 8 4 19 3692.8 5 6113.11 240 4 1451.29 1973.82 27 20 4732.9 9228.2 5 222 5 5149.3 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 80 6 2291.16 1758.7 7 120 22 2539.76 2545.63 96 7 1345.17 939.1 58 23 3046.95 4787.9 222 8 656.77 694.94 31 24 2192.63 3255.29 163 9 370.18 363.48 16 25 5364.83 8129.68 244 10 1590.36 2511.99 66 26 4834.68 5260.2 145 11 616.71 973.73 58 27 7549.58 7518.79 138 12 617.94 516.01 28 28 867.91 984.52 46 13 4429.19 3785.91 61 29 4611.39 18626.94 218 14 5749.02 8688.03 254 30 170.3 610.91 19 15 1781.37 2798.9 83 31 325.53 1523.19 45 16 1243.07 1808.44 33 表1

实验五相关分析与回归分析

一、问题描述 2016年1月12日 13:04 学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析,具体包括: (1) 皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析 (2) 学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。 二、实验原理 2016年1月12日 13:13 1.相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。 2.回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系,要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是,在相关分析的基础上,对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定,确立一个合适的数据模型,以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数,建立回归模型,对参数和模型进行检验和判断,并进行预测等。 线性回归数学模型如下: 在模型中,回归系数是未知的,可以在已有样本的基础上,使用最小二乘法对回归系数进行估计,得到如下的样本回归函数: 回归模型中的参数估计出来之后,还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷,则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段,重新选择被解释变量和解释变量及其函数形式,或者对数据进行加工整理之后再次估计参数。回归模型的检验包括一级检验和二级检验。一级检验又叫统计学检验,它是利用统计学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性,具体又可以分为拟和优度评价和显著性检验;二级检验又称为经济计量学检验,它是对线性回归模型的假定条件能否得到满足进行检验,具体包括序列相关检验、异方差检验等。 三、数据录入 2016年1月13日 20:05 有“连续变量简单相关系数的计算与分析_时间与成绩”数据文件,以此录入做相关分析:

实验7线性回归

实验编号: 07 四川师大SPSS实验报告 2017 年 4 月 24 日 计算机科学学院2015级5班实验名称:线性回归 姓名:唐雪梅学号: 2015110538 指导老师:__朱桂琼___ 实验成绩:_ __ 实验七线性回归 一.实验目的及要求 1.了解SPSS 特点结构操作 2.利用SPSS进行简单数据统计 二.实验内容 (1)消费者品牌偏好分析:通过品牌使用时间和价格敏感度了解消费者的品牌偏好。 某彩妆系列产品公司进行了一项关于消费者品牌偏好态度的分析,调研人员收集了有关的调研数据,用11点标尺度量态度(1=非常不喜欢该品牌,11=非常喜欢该品牌)对于价格敏感度的度量也用11点标尺(1=对价格完全不敏

思考题: (1)消费者对品牌的使用时间以及对其价格的敏感度对消费者的品牌偏好有何种影响?它们之间是一种什么样的关系? (2)如果有影响,品牌偏好与使用时间之间的关系能否用一个模型表示出来? (2)销售额和员工数量的关系: 随着公司的持续发展,常常有滑入无效率困境的危险,假定某公司的销售开始滑坡,但公司还是不停地招聘新人,公司有某个10年的关于销售额和员 (1)以销售额为自变量,员工数为因变量画出散点图,并建立一个回归模型,通过员工的数量来预测销售额。 (2)解释回归系数的实际意义。 (3)根据分析的结果回答:如果这个趋势继续下去,你对公司的管理层有何建议?你认为管理层应该关注什么? (3)制度变迁是经济增长的源头,根据研究衡量制度变迁有两个变量:非国有化率和国家财政收入占GDP的比重。 自1998年以来中国的经济增长率一直未突破9%的状态,因此以9%为分界点,将经济增长定义为1(经济增长大于等于9%)或0(经济增长小于9%),

回归分析实验报告

实验报告 实验课程:[信息分析] 专业:[信息管理与信息系统] 班级:[ ] 学生姓名:[ ] 指导教师:[请输入姓名] 完成时间:2013年6月28日

一.实验目的 多元线性回归简单地说是涉及多个自变量的回归分析,主要功能是处理两个变量之间的线性关系,建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与方法。 二.实验环境 实验室308教室 三.实验步骤与内容 1打开应用统计学实验指导书,新建excel表 2.打开SPSS,将数据输入。 3.调用SPSS主菜单的分析——>回归——>线性命令,打开线性回归对话框,指定因变量(工业GDP比重)和自变量(工业劳动者比重、固定资产比重、定额资金流动比重),以及回归方式;逐步回归(图1)

图1 线性对话框 4.在统计栏中,选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等,选择Duribin-watson以进行DW检验;选择模型拟合度输出拟合优度统计量值,如R^2、F统计量值等(图2)。 图2 统计量栏

5.在线性回归栏中选择直方图和正态概率图以绘制标准化残差的直方图和残差分析与正态概率比较图,以标准化预测值为纵坐标,标准化残差值为横坐标,绘制残差与Y的预测值的散点图,检验误差变量的方差是否为常数(图3)。 图3 绘制栏 6.提交分析,并在输出窗口中查看结果,以及对结果进行分析。 系统在进行逐步分析的过程中产生了两个回归模型,模型1先将与因变量(销售收入)线性关系的自变量地区人口引入模型,建立他们之间的一元线性关系。而后逐步引入其他变量,表1中模型2表明将自变量人均收入引入,建立二元线性回归模型,可见地区人口和人均收入对销售收入的影响同等重要。

一元线性回归分析实验报告

一元线性回归在公司加班制度中的应用 院(系): 专业班级: 学号姓名: 指导老师: 成绩: 完成时间:

一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想和操作,可以读懂分析结果,并写出回归方程,对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21.0 windows10.0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度,决定认真调查一下现状。经10周时间,收集了每周加班数据和签发的新保单数目,x 为每周签发的新保单数目,y 为每周加班时间(小时),数据如表所示 y 3.5 1.0 4.0 2.0 1.0 3.0 4.5 1.5 3.0 5.0 2. x 与y 之间大致呈线性关系? 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10.对回归方程做残差图并作相应的分析。

11.该公司预测下一周签发新保单01000 x=张,需要的加班时间是多少? 12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1.画散点图 如图是以每周加班时间为纵坐标,每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图,从图中可以看出,数据均匀分布在对角线的两侧,说明x和y之间线性关系良好。 2.最小二乘估计求回归方程

用SPSS 求得回归方程的系数01,ββ分别为0.118,0.004,故我们可以写出其回归方程如下: 0.1180.004y x =+ 3.求回归标准误差σ∧ 由方差分析表可以得到回归标准误差:SSE=1.843 故回归标准误差: 2= 2SSE n σ∧-,2σ∧=0.48。 4.给出回归系数的置信度为95%的置信区间估计。 由回归系数显著性检验表可以看出,当置信度为95%时:

一元回归分析实验报告

实验报告 实验目的: 1.构建一元及多元回归模型,并作出估计 2.熟练掌握假设检验 3.对构建的模型进行回归预测 实验内容: 对1970——1982年某国实际通货膨胀率、失业率和预期通货膨胀率进行分析,根据下表(表一)提供的数据进行模型设定,假设检验及回归预测。 表一 年份Y X2 X3 1970 5.92 4.90 4.78 1971 4.30 5.90 3.84 1972 3.30 5.60 3.31 1973 6.23 4.90 3.44 1974 10.97 5.60 6.84 1975 9.14 8.50 9.47 1976 5.77 7.70 6.51 1977 6.45 7.10 5.92 1978 7.60 6.10 6.08 1979 11.47 5.80 8.09 1980 13.46 7.10 10.01 1981 10.24 7.60 10.81 1982 5.99 9.70 8.00 实验步骤: 1.模型设定: 为分析实际通货膨胀率(Y)分别和失业率(X2)、预期通货膨胀率(X3)之间的关系,作出如下图所示的散点图。 图一

从上示散点图可以看出实际通货膨胀率(Y)分别和失业率(X2)不呈线性关系,与预期通货膨胀率(X3)大体呈现为线性关系,为分析实际通货膨胀率(Y)分别和失业率(X2)、预期通货膨胀率(X3)之间的数量关系,可以建立单线性回归模型和多元线性回归模型:

1231 Y X ββμ=++ 123322Y X X βββμ=+++ 2.估计参数 在Eviews 命令框中输入 “ls y c x2”,按回车,对所给数据做简单的一元线性回归分析。分析结果见表二。 表二 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/09/11 Time: 17:23 Sample: 1970 1982 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.323831 1.626284 0.814022 0.4329 X3 0.960163 0.228633 4.199588 0.0015 R-squared 0.615875 Mean dependent var 7.756923 Adjusted R-squared 0.580955 S.D. dependent var 3.041892 S.E. of regression 1.969129 Akaike info criterion 4.333698 Sum squared resid 42.65216 Schwarz criterion 4.420613 Log likelihood -26.16904 F-statistic 17.63654 Durbin-Watson stat 1.282331 Prob(F-statistic) 0.001487 由回归分析结果可估计出参数1β、2β 即^ 31.3238310.960163Y X =+ (1.626284)(0.228633) ()()0.814022 4.199588 t = 2 0.615875R = F=17.63654 n=13

实验六-用SPSS进行非线性回归分析

实验六用SPSS进行非线性回归分析 例:通过对比12个同类企业的月产量(万台)与单位成本(元)的资料(如图1),试配合适当的回归模型分析月产量与单位成本之间的关系

图1原始数据和散点图分析 一、散点图分析和初始模型选择 在SPSS数据窗口中输入数据,然后插入散点图(选择Graphs→Scatter命令),由散点图可以看出,该数据配合线性模型、指数模型、对数模型和幂函数模型都比较合适。进一步进行曲线估计:从Statistic下选Regression菜单中的Curve Estimation命令;选因变量单位成本到Dependent框中,自变量月产量到Independent框中,在Models框中选择Linear、Logarithmic、Power和Exponential四个复选框,确定后输出分析结果,见表1。 分析各模型的R平方,选择指数模型较好,其初始模型为 但考虑到在线性变换过程可能会使原模型失去残差平方和最小的意义,因此进一步对原模型进行优化。 模型汇总和参数估计值 因变量: 单位成本 方程模型汇总参数估计值 R 方 F df1 df2 Sig. 常数b1 线性.912 104.179 1 10 .000 158.497 -1.727 对数.943 166.595 1 10 .000 282.350 -54.059 幂.931 134.617 1 10 .000 619.149 -.556 指数.955 212.313 1 10 .000 176.571 -.018 自变量为月产量。 表1曲线估计输出结果

二、非线性模型的优化 SPSS提供了非线性回归分析工具,可以对非线性模型进行优化,使其残差平方和达到最小。从Statistic下选Regression菜单中的Nonlinear命令;按Paramaters按钮,输入参数A:176.57和B:-.0183;选单位成本到Dependent框中,在模型表达式框中输入“A*EXP(B*月产量)”,确定。SPSS输出结果见表2。 由输出结果可以看出,经过6次模型迭代过程,残差平方和已有了较大改善,缩小为568.97,误差率小于0.00000001, 优化后的模型为: 迭代历史记录b 迭代数a残差平方和参数 A B 1.0 104710.523 176.570 -.183 1.1 5.346E+133 -3455.813 2.243 1.2 30684076640.87 3 476.032 .087 1.3 9731 2.724 215.183 -.160 2.0 97312.724 215.183 -.160 2.1 83887.036 268.159 -.133 3.0 83887.036 268.159 -.133 3.1 59358.745 340.412 -.102 4.0 59358.745 340.412 -.102 4.1 26232.008 38 5.967 -.065 5.0 26232.008 385.967 -.065 5.1 7977.231 261.978 -.038 6.0 797 7.231 261.978 -.038 6.1 1388.850 153.617 -.015 7.0 1388.850 153.617 -.015 7.1 581.073 180.889 -.019 8.0 581.073 180.889 -.019 8.1 568.969 182.341 -.019 9.0 568.969 182.341 -.019 9.1 568.969 182.334 -.019 10.0 568.969 182.334 -.019 10.1 568.969 182.334 -.019 导数是通过数字计算的。 a. 主迭代数在小数左侧显示,次迭代数在小数右侧显示。 b. 由于连续残差平方和之间的相对减少量最多为SSCON = 1.000E-008,因此在 22 模型评估和 10 导数评估之后,系统停止运行。

回归分析实验报告(含程序及答案)

实验报告三课程应用回归分析 学生姓名陆莹 学号20121315021 学院数学与统计学院 专业统计学 任课教师宋凤丽 二O一四年四月十七日

(1) shuju<-read.table("E:/4.14.txt") namesdata<-c("y",paste("x",1:2,sep="")) colnames(shuju)<-namesdata lm.shuju<-lm(y~.,data=shuju) summary(lm.shuju) Call: lm(formula = y ~ ., data = shuju) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -747.71 -229.80 -2.15 267.23 547.68 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -574.0624 349.2707 -1.644 0.1067 x1 191.0985 73.3092 2.607 0.0121 * x2 2.0451 0.9107 2.246 0.0293 * --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘’ 1 Residual standard error: 329.7 on 49 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.2928, Adjusted R-squared: 0.264 F-statistic: 10.15 on 2 and 49 DF, p-value: 0.0002057 >plot(lm.shuju,2) 由上图可知,残差通过正态性检验,原假设成立。

实验四:用R软件进行回归分析

1 数理统计上机报告 姓名: 孙跃 班级: 信计12-2 组别: 成绩: . 合作者: 指导教师: 白如玉 实验日期: 2014.11.4 . 上机实验题目:用R 软件进行回归分析 一、上机实验目的 1.进一步理解回归分析的概念和思想,学会求回归分析的思想和求解步奏。 2.了解常用统计函数在R 中的表示方法,学会在R 中求出这些统计函数值,用R 软件进行回归分析。 二、回归分析基本理论、方法 1.确定回归模型: 由于我们研究的是一元线性回归,因此其回归模型可表示为: 01y x ββε=++; 其中,y 是因变量;x 是自变量;ε是误差项;0β和1β称为模型参数(回归系数)。 2.求出回归系数: 这里的回归系数的求解,就要用一定的方法,使得该系数应用于该方程是“合理的”。最常用的一种方法就是最小二乘估计法。最小二乘法是测量工作和科学实验中最常用的一种数据处理方法,其基本原理是,根据实验观测得到的自变量x 和因变量y 之间的一组对应关系,找出一个给定类型的函数

2 ()y f x =,使得它所取的值12(),(),f x f x ……,()n f x 与观测值12,,y y …,n y 在某种尺 度下最接近,即在各点处的偏差的平方和达到最小,即 2 20 11 1 ???()()n n i i i i i i y y y x ββ==-=--=∑∑最小。这种方法求的的0 ?β和1?β将使得拟合直线01 ??y x ββ=+中的y 和x 之间的关系与实际数据的误差比其他任何直线都小。 根据最小二乘法的要求,可以推导得到最小二乘法的计算公式: 111122 1101???n n n i i i i i i i n n i i i i n x y x y n x x y x βββ=====????? -? ????????=????- ?? ??? =-??∑∑∑∑∑ 其中,1111,n n i i i i x x y y n n ====∑∑; 三、相关性检验: 对于若干组具体数据(,)i i x y 都可算出回归系数01 ??,ββ,从而得到回归方程。至于y 与x 之间是否真有如回归模型所描述的关系,或者说用所得的回归模型去拟合实际数据是否有足够好的近似,并没有得到判明。因此,必须对回归模型描述实际数据的近似程度,也即对所得的回归模型的可信程度进行检验,称为相关性检验。 相关系数是衡量一组测量数据,i i x y 线性相关程度的参量,其定义为: ) )((2 2 2 2 y y x x y x xy r ---= , 或者n x y x y r -=

SPSS实验报告 线性回归 曲线估计

《数据分析实务与案例实验报告》 曲线估计 学号: 204 班级: 2013 应用统计 姓名: 日期: 2 0 1 4 – 12 – 7 数学与统计学学院

一、实验目的 1. 准确理解曲线回归分析的方法原理。 2. 了解如何将本质线性关系模型转化为线性关系模型进行回归分析。 3. 熟练掌握曲线估计的SPSS 操作。 4. 掌握建立合适曲线模型的判断依据。 5. 掌握如何利用曲线回归方程进行预测。 6. 培养运用多曲线估计解决身边实际问题的能力。 二、准备知识 1. 非线性模型的基本内容 变量之间的非线性关系可以划分为 本质线性关系和本质非线性关系。所谓本质线性关系是指变量关系形式上虽然呈非线性关系,但可以通过变量转化为线性关系,并可最终进行线性回归分析,建立线性模型。本质非线性关系是指变量之间不仅形式上呈现非线性关系,而且也无法通过变量转化为线性关系,最终无法进行线性回归分析,建立线性模型。本实验针对本质线性模型进行。 下面介绍本次实验涉及到的可线性化的非线性模型,所用的变换既有自变量的变换,也有因变量的变换。 乘法模型: 123y x x x βγδαε= 其中α,β,γ,δ 都是未知参数,ε是乘积随机误差。对上式两边取自然对数得到 123ln ln ln ln ln ln y x x x αβγδε=++++ 上式具有一般线性回归方程的形式,因而用多元线性回归的方法来处理。然而,必须强调指出的是,在求置信区间和做有关试验时,必须是2ln (0,)n N I εδ: , 而不是2n N I εδ:(0,) ,因此检验之前,要先检验ln ε 是否满足这个假设。 三、实验内容 已有很多学者验证了能源消费与经济增长的因果关系,证明了能源消费是促进经济增长的原因之一。也有众多学者利用C-D 生产函数验证了劳动和资本对经

实验13回归分析报告报告材料

实验13 回归分析 【实验目的】 1. 了解回归分析的基本原理,掌握MATLAB 实现的方法; 2. 练习用回归分析解决实际问题。 【实验内容】 【题目2】 电影院调查电视广告费用和报纸广告费用对每周收入的影响,得到下面的数据(见下表), 建立回归模型并进行检验,诊断异常点的存在并进行处理。 2.1 模型分析 本题研究电视广告费用与报纸广告费用对电影收入的影响。我们首先尝试线性回归,由R 2 值判断回归模型是否合理。如果不合理, 再采取其他方法进行回归分析。 设电视广告费用为1x ,报纸广告费用为2x ,每周电影院收入为y 。建立如下模型: 22110x x y βββ++= 2.2 matlab 求解

得到如下结果: 整理成表格如下:

在残差及置信区间的图中,第一个点的残差的置信区间不包含零点,以红色标出。残差应该服从均值为0的正态分布,可以认为这个数据是异常的,偏离了数据整体的变化趋势,给模型的有效性的精度带来不利影响,应予以剔除。 2.3 剔除点后重新计算 删除第一个点后重新计算,将输出结果同样以表格表示。

剔除第一个异常点后,R2=0.97685,相比之前有了增加,拟合的线性性有了提高;相比之前的模型,p值也有了明显的减少,远小于显著性水平α,这表示置信概率大大提高了;s2 也有了减小,说明了偏差减小。 综合以上几点,说明这个二元线性的模型比较合理,回归效果很好。 拟合公式为y=81.4881+1.2877x1+2.9766x2 2.4 小结 本题是个较为直观的线性回归题,在它的计算中出现了异常点。剔除后计算可以得到一个回归效果相当好的模型。 【题目8】 汽车销售商认为汽车销售量与汽油价格、贷款利率有关,两种类型汽车(普通型和豪华 型)18个月的调查资料如表,其中y 1是普通型汽车售量(千辆),y 2 是豪华型汽车售量(千 辆),x1是汽油价格(元/gal),x2是贷款利率(%)

一元线性回归模型实验报告

山东轻工业学院实验报告成绩 课程名称:计量经济学指导教师:刘海鹰实验日期: 2012年4月9日 院(系):商学院专业班级金融10-1 实验地点:机电楼B座5楼 学生姓名:张文奇学号: 201008021029 同组人无 实验项目名称:一元线性回归方程的预测 一、实验目的和要求 掌握利用 EViews 建立一元线性回归模型的方法,并且进行参数估计,对其结果进行相关分析以及未来形势的预测。 二、实验原理 一元线性回归模型的建立与参数估计及点预测、EViews 软件 三、主要仪器设备、试剂或材料 计算机、EViews 软件 四、实验方法与步骤 1、启动Eviews5软件,建立新的workfile. 在主菜单中选择【File】--【New】--【Workfile】,弹出Workfile Create对话框,在Workfile structure type中选择Dated-regular frequency,然后在Frequency 中选择annual,Start date中输入1980,End date中输入1998,点击OK按钮。 2、在主菜单上依次单击Quick→Empty Group。 3、建立一个空组,输入数据。 4、为每个时间序列取序列名。单击数据表中的SER01,在数据组对话框中的命令窗口输入该序列名称Y,回车后Yes。采用同样的步骤修改序列名X。数据输入操作完成。 5、数据输入完毕,单击工作文件窗口工具条的Save或单击菜单兰的File Save将数据存入磁盘,文件名为张文奇。 6、在主菜单上选Quick菜单,单击Estimate Equation项,屏幕出现Equation Specification估计对话框,在Estimation Settings中选OLS估计,即Least Squares,输入:Y C X(其中C为Eviews固定的截距项系数)。然后OK,出现方程窗口。Eviews的估计结果。如图一 7、单击工作文件框中Pros中的structure/resize current page,将样本空间从1980-1998扩展到1980-2000。然后编辑解释变量X。在Group数据框中输入变量X的1999年(1763元)和2000年(1863元)的数据。 8、在前面Equation对话框中选Forecast,将时间Sample定义在1980-2000,

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