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

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 84 165

2 42 150 8 100 170

3 50 155 9 116 167

4 5

5 140 10 125 180

5 65 150 11 130 175

6 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。

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 21

2 76.6 58

3 76.6 85

4 75.7 68

5 73.8 74

6 72.2 93

7 71.2 72

8 70.8 122

9 91.4 18

10 68.5 125

（1）用航班正点率作自变量，顾客投诉次数作因变量，估计回归方程，并解释回归系数的意义。（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 ———

参数估计表

Coefficients 标准误差t Stat P-value

Intercept 363.6891 62.45529 5.823191 0.000168

X 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 19

B 2 32

C 4 44

D 6 40

E 10 52

F 14 53

G 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

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 1.5

90 2.0 2.0

95 4.0 1.5

92 2.5 2.5

95 3.0 3.3

94 3.5 2.3

94 2.5 4.2

94 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。

18 3700 450 2261 9880

19 5000 340 3595 10760

20 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 1

1629 3.8 1

1011 2.7 0

1229 3.4 0

1746 3.6 1

1528 4.1 1

1018 3.8 0

1190 3.4 0

1551 3.3 1

985 3.2 0

1610 3.5 1

1432 2.9 1

1215 3.3 0

990 2.8 0

1585 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。）

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