统计学实验—SPSS与R软件应用与实例-第14章回归分析-R-文档资料
《SPSS软件回归分析》课件
SPSS软件如何进行简单线性回归 分析
2
个因变量之间的线性关系，并得出回归 方程。
使用SPSS软件，可以方便地进行简单线性
回归分析，得出回归系数和显著性检验
3
SPSS软件分析结果的解读
结果。
通过解读简单线性回归分析结果，可以
了解自变量对因变量的影响程度和方向。
多元线性回归
多元线性回归的原理介绍
多元线性回归用于探索多个自变 量和一个因变量之间的线性关系， 并得出回归方程。
SPSS软件回归分析
这份PPT课件将详细介绍SPSS软件的回归分析功能，包括概述、简单线性回归、 多元线性回归、回归诊断与模型改进、模型应用等内容。
回归分析的概述
1 什么是回归分析？
回归分析是一种统计学方 法，用于研究自变量和因 变量之间的关系，并用于 预测和解释变量之间的变 化。
2 回归分析的应用场景
回归分析进一步研究的方向
未来可以研究回归分析在非线性 和非参数领域的应用，提高模型 的预测能力。
SPSS软件如何进行多元线 性回归分析
在SPSS软件中，可以轻松进行多 元线性回归分析，得出各自变量 的回归系数和显著性检验结果。
SPSS软件分析结果的解读
通过解读多元线性回归分析结果， 可以了解各自变量对因变量的独 立贡献和联合效应。
回归诊断与模型改进
回归诊断的概念
回归诊断用于检验回归模型的 假设是否成立，包括检验残差 的正态性、线性性、同方差性 和自相关性。
SPSS软件的界面介绍
SPSS软件界面简洁直观，主 要由菜单栏、工具栏、数据 视图和输出视图等组成。
SPSS软件的数据导入与 导出
SPSS软件支持导入和导出多 种数据格式，如Excel、CSV等， 方便用户进行数据处理和分 析。
简单易懂的SPSS回归分析基础教程
简单易懂的SPSS回归分析基础教程章节一：SPSS回归分析基础概述SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）回归分析是一种常用的统计方法，用于研究自变量对因变量的影响程度以及变量之间的关系。
本章将介绍SPSS回归分析的基本概念和目的，以及相关的统计指标。
SPSS回归分析的目的是建立一个数学模型，描述自变量与因变量之间的关系。
通过这个模型，我们可以预测因变量的变化，以及各个自变量对因变量的贡献程度。
回归分析包括简单回归分析和多元回归分析，本教程主要讲解简单回归分析。
在SPSS回归分析中，我们需要了解一些统计指标。
其中，相关系数（correlation coefficient）用于衡量自变量与因变量之间的线性关系强度。
回归系数（regression coefficient）描述自变量对因变量的影响程度，可用于建立回归方程。
残差（residual）表示实际观测值与回归模型预测值之间的差异。
下面我们将详细介绍SPSS回归分析的步骤。
章节二：数据准备和导入在进行SPSS回归分析之前，我们需要准备好数据集，并将数据导入SPSS软件。
首先，我们需要确定因变量和自变量的测量水平。
因变量可以是连续型数据，如身高、体重等，也可以是分类数据，如满意度水平等。
自变量可以是任何与因变量相关的变量，包括连续型、分类型或二元变量。
其次，我们需要收集足够的样本量，以获取准确和可靠的结果。
在选择样本时，应该遵循随机抽样的原则，以保证样本的代表性。
最后，我们将数据导入SPSS软件。
通过依次点击“File”、“Open”、“Data”，选择数据文件，并设置变量类型、名称和标签等信息。
完成数据导入后，我们就可以开始进行回归分析了。
章节三：简单回归分析步骤简单回归分析是一种研究一个自变量与一个因变量之间关系的方法。
下面将介绍简单回归分析的步骤。
第一步，我们需要确定自变量和因变量。
(完整word版)SPSS线性回归分析案例
回归分析实验内容：基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归分析【研究目的】居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
影响各地区居民消费支出的因素很多，例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的经济模型去研究。
【模型设定】我们研究的对象是各地区居民消费的差异。
由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，现选用城镇居民消费进行比较。
模型中被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
从理论和经验分析，影响居民消费水平的最主要因素是居民的可支配收入，故可以选用“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X，选取2010年截面数据。
1、实验数据表1：2010年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入数据来源：《中国统计年鉴》2010年2、实验过程作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图1：从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：Y=a+bX表2模型汇总b模型R R方调整R方标准估计的误差1 .965a.932 .930 877.29128a.预测变量:(常量),可支配收入X（元）。
b.因变量:消费性支出Y(元)表3相关性表4系数a3、结果分析表2模型汇总：相关系数为0.965，判定系数为0.932，调整判定系数为0.930，估计值的标准误877.29128表3是相关分析结果。
消费性支出Y与可支配收入X相关系数为0.965，相关性很高。
表4是回归分析中的系数：常数项b=704.824，可支配收入X 的回归系数a=0.668。
a的标准误差为0.034，回归系数t的检验值为19.921，P值为0，满足95%的置信区间，可认为回归系数有显著意义。
SPSS回归分析文件材料教学稿件
02
多元回归分析
研究一个因变量与多个自变量之间 的关系。
非线性回归分析
因变量与自变量之间呈非线性关系。
04
回归分析的应用场景
预测模型
通过已知的自变量预测未来的因变量值。
结构方程模型
研究变量之间的复杂关系，包括直接和间接 关系。
因素分析
确定影响因变量的关键因素及其影响程度。
因果关系研究
通过控制其他变量，研究特定自变量对因变 量的影响。
02 SPSS回归分析的步骤
确定研究问题与变量
总结词
明确研究目的和问题
详细描述
在进行SPSS回归分析之前，需要明确研究的目的和问题，并确定与问题相关的自变量和因变量。
数据收集与预处理
总结词
收集数据ห้องสมุดไป่ตู้清洗数据
详细描述
收集所需的数据，并对数据进行清洗和整理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
结果解释与报告
总结词
解释结果并撰写报告
VS
详细描述
对回归分析的结果进行解释，并撰写详细 的报告，包括研究目的、方法、结果和结 论等。同时，还需要对结果的可靠性和有 效性进行讨论。
03 SPSS回归分析的常用方 法
线性回归分析
总结词
线性回归分析是一种探索自变量与因变量之间关系的统计方法，通过最小二乘 法拟合出一条最佳直线，反映出自变量和因变量之间的平均变化关系。
详细描述
Logistic回归分析适用于因变量为二分类或 多分类的情况，通过建立Logistic函数来预 测因变量的概率。在SPSS中，可以通过“ 回归”菜单中的“二元Logistic”或“多元 Logistic”命令来进行Logistic回归分析。
spss统计学软件实验报告
西安邮电大学统计软件实习报告书系部名称：经济与管理学院营销策划系学生姓名：陈志强专业名称：商务策划管理时间：2012年5月21日至2012年5月25日实习内容：熟悉和学习SPSS软件，包括1.基本统计实验（均值、中位数、众数、全距、方差与标准差、四分位数、十分位数、频数、峰度、偏度）；2均值比较和T检验（均值比较、单一样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验）；3.相关分析（二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析、距离相关分析）；4.回归分析（一元线形回归和多元线形回归）。
实习目的：掌握SPSS基本的统计描述方法，可以对要分析的数据的总体特征有比较准确的把握，从而为以后实验项目选择其他更为深入的统计分析方法打下基础。
实习过程：实验1：二元定距变量的相关分析★研究问题：某工厂生产多种产品，分别对其进行两标准评分，评分结果如下表，现在要研究这两个标准之间是否具有相关性。
★实现步骤『步骤1』在“Analyze”菜单“Correlate”中选择Bivariate命令，如图3-1所示。
图3-1 选择Bivariate Correlate 菜单『步骤2』在弹出的如图3-2所示Bivariate Correlate对话框中，从对话框左侧的变量列表中分别选择“标准1”和“标准2”变量，单击按钮使这两个变量进入Variables框。
在Correlation Coefficients框中选择相关系数，本例选用Pearson项。
在Test of significance框中选择相关系数的双侧（Two-tailed）检验，检验两个变量之间的相关取向，也就是从结果中来得到是正相关还是负相关。
图3-2 Bivariate Correlate对话框选中Flag significations correlations选项，则相关分析结果中将不显示统计检验的相伴概率，而以星号（*）显示。
一个星号表示当用户指定的显著性水平为0.05时，统计检验的相伴概率值小于等于0.05，即总体无显著性相关的可能性小于等于0.05；两个星号表示当用户指定的显著性水平为0.01时，统计检验的相伴概率值小于等于0.01，即总体无显著线形相关的可能性小于等于0.01。
相关分析和回归分析SPSS实现
相关分析和回归分析SPSS实现SPSS（统计包统计分析软件）是一种广泛使用的数据分析工具，在相关分析和回归分析方面具有强大的功能。
本文将介绍如何使用SPSS进行相关分析和回归分析。
相关分析（Correlation Analysis）用于探索两个或多个变量之间的关系。
在SPSS中，可以通过如下步骤进行相关分析：1.打开SPSS软件并导入数据集。
2.选择“分析”菜单，然后选择“相关”子菜单。
3.在“相关”对话框中，选择将要分析的变量，然后单击“箭头”将其添加到“变量”框中。
4.选择相关系数的计算方法（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数）。
5.单击“确定”按钮，SPSS将计算相关系数并将结果显示在输出窗口中。
回归分析（Regression Analysis）用于建立一个预测模型，来预测因变量在自变量影响下的变化。
在SPSS中，可以通过如下步骤进行回归分析：1.打开SPSS软件并导入数据集。
2.选择“分析”菜单，然后选择“回归”子菜单。
3.在“回归”对话框中，选择要分析的因变量和自变量，然后单击“箭头”将其添加到“因变量”和“自变量”框中。
4.选择回归模型的方法（如线性回归、多项式回归等）。
5.单击“统计”按钮，选择要计算的统计量（如参数估计、拟合优度等）。
6.单击“确定”按钮，SPSS将计算回归模型并将结果显示在输出窗口中。
在分析结果中，相关分析会显示相关系数的数值和统计显著性水平，以评估变量之间的关系强度和统计显著性。
回归分析会显示回归系数的数值和显著性水平，以评估自变量对因变量的影响。
值得注意的是，相关分析和回归分析在使用前需要考虑数据的要求和前提条件。
例如，相关分析要求变量间的关系是线性的，回归分析要求自变量与因变量之间存在一定的关联关系。
总结起来，SPSS提供了强大的功能和工具，便于进行相关分析和回归分析。
通过上述步骤，用户可以轻松地完成数据分析和结果呈现。
然而，分析结果的解释和应用需要结合具体的研究背景和目的进行综合考虑。
SPSS回归分析案例
偏度偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。
表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数。
直观看来就是密度函数曲线尾部的相对长度。
正偏离（右偏态）、负偏离（左偏态）：正态分布的偏度为为0，两侧尾部长度对称。
若以bs表示偏度。
bs<0称分布具有负偏离，也称左偏态，此时数据位于均值左边的比位于右边的少，直观表现为左边的尾部相对于与右边的尾部要长，因为有少数变量值很小，使曲线左侧尾部拖得很长；bs>0称分布具有正偏离，也称右偏态，此时数据位于均值右边的比位于左边的少，直观表现为右边的尾部相对于与左边的尾部要长，因为有少数变量值很大，使曲线右侧尾部拖得很长；而bs接近0则可认为分布是对称的。
若知道分布有可能在偏度上偏离正态分布时，可用偏离来检验分布的正态性。
右偏时一般算术平均数>中位数>众数，左偏时相反，即众数>中位数>平均数。
计算：1.2.其中：而，数学期望所以：举个栗子（见excel表中）：Χ2分布，t分布，F分布Χ2分布：t分布：F分布：关于p分为点决定系数(coefficient of determination)有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度,决定系数是指在x或y的总变异中，可以相互以直线关系说明的部分所占的比率。
即在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为R^2(R的平方)。
当R^2越接近1时，表示相关的方程式参考价值越高，越符合回归线。
计算：RSS = （回归平方和）TSS = （总离差平方和）区别：SPSS-线性回归（举个栗子）例1. 某分公司连续6年记录了员工的平均工资，数据如下表，试建立线性回归模型。
操作步骤（1）定义变量：年份定义为x，工资定义为y，点击“变量试图”，定义x,y变量；（2）数据录入：点击“数据视图”，输入x,y对应的数据；（3）线性回归准备：“分析”->“回归”->“线性”，打开“线性回归”的对话框；（4）线性回归：选择因变量y进入“因变量”栏中，选择自变量x进入“自变量”栏中，单击右上角的“statics”统计对话框可以选择要计算的统计数据，最后单击左下角的“确定”按钮；（5）结果分析（α系数默认为0.05）：图1图2图3图4图2中R^2是0.995，表明Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例为99.5%。
回归分析示例
利用SPSS进行相关分析和回归分析一、实验概述：【目的】根据给定的数据文件，通过SPSS 软件，运行相关分析和回归子功能模块，对多个指标进行回归处理，以达到进一步掌握回归分析原理，能熟练地根据需要利用SPSS 软件对多指标数据进行回归分析【实施环境】SPSS—17.0统计分析软件。
二、实验内容：设计性实验（1）考察火灾损失与火灾发生地与消防站距离的关系；数据见：第二次实验课\实验数据二\实验四、利用SPSS进行相关分析和回归分析：一元线性回归。
1）绘制火灾损失与火灾发生地与消防站距离的散点图，计算相关系数并作假设检验。
2）以火灾损失为因变量，火灾发生地与消防站距离为自变量做回归分析，分析模型的拟合效果和假设检验的结果。
（2）一家大型商业银行在多个地区设有分行，为弄清楚不良贷款形成的原因，抽取了该银行所属的25家分行2012年的有关业务数据。
试建立不良贷款(y)与贷款余额(x1)、累计应收贷款(x2)、贷款项目个数(x3)和固定资产投资额(x4)的线性回归方程，分析模型的拟合效果和假设检验的结果，并解释各回归系数的含义。
三、实验步骤实验报告（1）从图中看出火灾损失与火灾发生地距离存在非常明显的直线相关趋势，也没有什么异常点，因此可以放心的进行相关分析。
从上表中的结果可以看出，火灾损失与火灾距离之间的相关系数为0.975两者正相关，伴随概率0.000＜0.05，拒绝原假设，说明两者之间有非常显著的统计学意义。
此图可知因变量为损失，自变量为距离与火灾发生地此图可以看出，多元判别系数R的平方为0.950即回归平方和占总离差平方和的95%。
说明火灾损失量的95%可以由该模型来解释。
调整后的R的平方也高达94.9%，非常接近于1.说明该模型的解释能力很强，从上表方差分析可知，此表是主要检验回归方程的显著性。
从表中数据可以看出F检验的伴随概率P为0.000小于给定显著水平。
这说明估计的回归方程非常显著。
所有自变量同时与0有显著差异，即证明了火灾损失与火灾发生地和火灾距离存在显性线性关系，这个因素的变化能反映火灾损失的变化。
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14.1 相关分析
【例14.1】 (数据文件为li14.1.txt)为研究初中一 年级男生身高x (单位：厘米)、体重z (单位：千 克) 和肺活量y(单位：升) 的关系，随机抽取了16 名初一男生测量得有关数据如表14.1所示：
表14.1初一男生身高、体重和肺活量的测量值 身高x 140.1 151.5 161.2 172.8 150.0 153.5 170.5 157.0
2019/2/24
（3）R软件pcor ( )函数pcor.test( ) 函数可以 计算变量的偏相关系数并进行显著性检验
2019/2/24
【软件操作】
library(ggm) #要先加载程序包ggm，这里 才能使用程序包ggm S=var(dat) parcor(S) pcor(c(1,3,2),S) #在给定Z的情况下，计算X 和Y的相关系数，即偏相关系数 pcor.test(pcor(c(1,3,2),S),1,n=16) #检验偏相 关系数是否显著。
肺活量y 2.75 2.5 2.25 3.25 3.0 2.75 3.0 3.2
（1）绘制变量散点图，分析身高x、体重z 和肺活量y之间是否存在相关关系； （2）计算简单相关系数，分析身高x、体 重z和肺活量y的之间是否存在直线相关关系； （3）计算偏相关系数，分析身高x、体重z 和肺活量y的之间的偏相关关系。
2019/2/24
【统计理论】
给定容量为n的一个样本 ，样本简单相关 系数（correlation coefficient）r的计算公 式如下
r x y (x x ) (y y )
i 1 i i 2 ( x x ) i i 1 n 2 ( y y ) i i 1 n n
2019/2/24
运行结果
> parcor(S) X Z Y
统计学实验
—SPSS和R软件应用与实例
主编：费宇
2019/2/24
第14章 回归分析
2019/2/24
一、实验目的
1. 运用R中的cor( )和cor.test( )函数进行一 般相关分析； 2. 运用pcor( )和pcor.test( )函数进行偏相 关分析; 3. 运用lm( )函数来实现线性回归分析，运用 glm( )函数来完成Logistic回归分析; 4. 利用predict( )函数来求预测值和预测区 间，并能读懂R输出的结果。
5. 多元线性回归的估计
6. 虚拟变量回归的估计
7. Logistic回归的估计 8. 回归曲线的估计
2019/2/24
第14章 回归分析
14.1 相关分析
14.2 一元线性回归
14.3 多元线性回归
14.4 虚拟变量回归
14.5 Logistic回归
14.6 曲线回归
2019/2/24
2 y z
( 6 . 2 )
2019/2/24
（1）画散点图，观察身高x、体重z和肺活量 y之间的相关关系
2019/2/24
【软件操作】
R软件plot( )函数可以绘制散点图
setwd("D:/R-Statistics/data/chap-14") #设定工作路 径 plot(dat$X,dat$Z) #绘制身高x和体重z的散点图 plot(dat$X,dat$Y) #绘制身高x和肺活量y的散点图 plot(dat$Y,dat$Z) #绘制肺活量y和体重z的散点图。
2019/2/24
二、实验环境
1. 系统软件Windows2000或WindowsXP或
Windows7；
2. 统计软件R2.13.2或更高版本。
2019/2/24
三、实验内容
1. 运用R进行相关分析和回归分析
2. 变量散点图的绘制
3. 简单相关系数的计算和偏相关系数的计算
4. 一元线性回归的估计
2019/2/24
运行结果
> cor.test(dat$X,dat$Z) 关 Pearson's product-moment correlation # 检验变量 x 和 z 是否显著相
data: dat$X and dat$Z
t = 5.1642, df = 14, p-value = 0.0001437 alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: 0.5247095 0.9315529 sample estimates: cor 0.8097879
( 6பைடு நூலகம்.1 )
2019/2/24
【统计理论】
设三个变量x、y和z是相互关联的一组变量， 那么，在控制了变量z的影响后，变量x和y 的偏相关系数（partial correlation coefficient）为：
r x yz ,
r rr x y x zy z 1 r
2 x z
1 r
2019/2/24
体重z 37.0 38.5 42.1 46.5 38.0 42.2 54.5 37.0
肺活量y 2.25 3.0 3.25 3.25 3.0 2.75 3.5 2.25
身高x 162.5 165.5 148.0 165.8 164.0 149.5 159.6 162.5
体重z 48.3 42.5 36.5 45.4 43.5 39.7 44.5 45.0
2019/2/24
运行结果
>cor(dat) # 计算数据dat中三个变量x、z和y两 两之间的相关系数 X Z Y X 1.0000000 0.8097879 0.6496587 Z 0.8097879 1.0000000 0.7071617 Y 0.6496587 0.7071617 1.0000000
2019/2/24
运行结果
图14.1 身高x和体重z的散点图
2019/2/24
（2）R软件cor ( )函数cor.test( ) 函数可以计 算变量的相关系数并进行显著性检验
2019/2/24
【软件操作】
cor(dat) # 计算数据dat中三个变量x、z和y 两两之间的相关系数 cor.test(dat$X,dat$Z) # 检验变量x和z是否 显著相关