spss多元回归分析报告案例
SPSS—回归—多元线性回归结果分析
SPSS—回归—多元线性回归结果分析（二），最近一直很忙，公司的潮起潮落，就好比人生的跌岩起伏，眼看着一步步走向衰弱，却无能为力，也许要学习“步步惊心”里面“四阿哥”的座右铭：“行到水穷处”，”坐看云起时“。
接着上一期的“多元线性回归解析”里面的内容，上一次，没有写结果分析，这次补上，结果分析如下所示：结果分析1：由于开始选择的是“逐步”法，逐步法是“向前”和“向后”的结合体，从结果可以看出，最先进入“线性回归模型”的是“price in thousands"建立了模型1，紧随其后的是“Wheelbase"建立了模型2，所以，模型中有此方法有个概率值，当小于等于0.05时，进入“线性回归模型”（最先进入模型的，相关性最强，关系最为密切）当大于等0.1时，从“线性模型中”剔除结果分析：1：从“模型汇总”中可以看出，有两个模型，（模型1和模型2）从R2 拟合优度来看，模型2的拟合优度明显比模型1要好一些（0.422>0.300）2：从“Anova"表中，可以看出“模型2”中的“回归平方和”为115.311，“残差平方和”为153.072，由于总平方和=回归平方和+残差平方和，由于残差平方和(即指随即误差，不可解释的误差）由于“回归平方和”跟“残差平方和”几乎接近，所有，此线性回归模型只解释了总平方和的一半，3：根据后面的“F统计量”的概率值为0.00，由于0.00<0.01，随着“自变量”的引入，其显著性概率值均远小于0.01，所以可以显著地拒绝总体回归系数为0的原假设，通过ANOVA方差分析表可以看出“销售量”与“价格”和“轴距”之间存在着线性关系，至于线性关系的强弱，需要进一步进行分析。
结果分析：1：从“已排除的变量”表中，可以看出：“模型2”中各变量的T检的概率值都大于“0.05”所以，不能够引入“线性回归模型”必须剔除。
从“系数a” 表中可以看出：1：多元线性回归方程应该为：销售量=-1.822-0.055*价格+0.061*轴距但是，由于常数项的sig为（0.116>0.1) 所以常数项不具备显著性，所以，我们再看后面的“标准系数”，在标准系数一列中，可以看到“常数项”没有数值，已经被剔除所以：标准化的回归方程为：销售量=-0.59*价格+0.356*轴距2：再看最后一列“共线性统计量”，其中“价格”和“轴距”两个容差和“vif都一样，而且VIF 都为1.012，且都小于5，所以两个自变量之间没有出现共线性，容忍度和膨胀因子是互为倒数关系，容忍度越小，膨胀因子越大，发生共线性的可能性也越大从“共线性诊断”表中可以看出：1：共线性诊断采用的是“特征值”的方式，特征值主要用来刻画自变量的方差，诊断自变量间是否存在较强多重共线性的另一种方法是利用主成分分析法，基本思想是：如果自变量间确实存在较强的相关关系，那么它们之间必然存在信息重叠，于是就可以从这些自变量中提取出既能反应自变量信息（方差），而且有相互独立的因素（成分）来，该方法主要从自变量间的相关系数矩阵出发，计算相关系数矩阵的特征值，得到相应的若干成分。
多元线性回归SPSS实验报告
49%；可以认为：这些变量存在多重共线性。需要建立回归方程。
2.重建回归方程
模型
输入／移去的变量b
输入的变量
移去的变量
方法
1
教职工总数(万
人), 专利申请授
权数(件), 研究
b. 预测变量: (常量), 教职工总数(万人), 专利申请授权数(件), 研究与试验发展机构数(个), 普通高校数(所), 发表 科技论文数量(篇)。 c. 预测变量: (常量), 教职工总数(万人), 专利申请授权数(件), 研究与试验发展机构数(个), 发表科技论文数量(篇)。 d. 预测变量: (常量), 教职工总数(万人), 专利申请授权数(件), 发表科技论文数量(篇)。 e. 预测变量: (常量), 教职工总数(万人), 发表科技论文数量(篇)。 f. 因变量: 毕业生数(万人)
. 输入
a. 已输入所有请求的变量。
模型汇总
模型
R
R 方 调整 R 方 标准 估计的误差
1
.999a
.998
.997
a. 预测变量: (常量), 教职工总数(万人), 专利申请授权数(件), 研究与试验发展机构数(个), 普通高校数(所), 发表科技论文数 量(篇), 在校学生数(万人)。
注解：模型的拟合优度检验：
第五列：回归方程的估计标准误差＝
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
6
.000a
残差
7
总计
13
a. 预测变量: (常量), 教职工总数(万人), 专利申请授权数(件), 研究与试验发展机构 数(个), 普通高校数(所), 发表科技论文数量(篇), 在校学生数(万人)。 b. 因变量: 毕业生数(万人)
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。
基于SPSS多元线性回归分析的案例
农民收入影响因素的多元回归分析自改革开放以来,虽然中国经济平均增长速度为9.5 % ,但二元经济结构给经济发展带来的问题仍然很突出。
农村人口占了中国总人口的70 %多,农业产业结构不合理,经济不发达,以及农民收入增长缓慢等问题势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。
正确有效地解决好“三农”问题是中国经济走出困境,实现长期稳定增长的关键。
其中,农民收入增长是核心,也是解决“三农”问题的关键。
本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,寻找其根源,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。
一、回归模型的建立（1）数据的收集根据实际的调查分析，我们在影响农民收入因素中引入3个解释变量。
即：X2-财政用于农业的支出的比重，X3-乡村从业人员占农村人口的比重，X4 -农作物播种面积1991223.2510.2650.92149585.8 1992233.1910.0551.53149007.1 1993265.679.4951.86147740.7 1994335.169.252.12148240.6 1995411.298.4352.41149879.3 1996460.688.8253.23152380.6 1997477.968.354.93153969.2 1998474.0210.6955.84155705.7 1999466.88.2357.16156372.8 2000466.167.7559.33156299.9 2001469.87.7160.62155707.9 2002468.957.1762.02154635.5 2003476.247.1263.721524152004499.399.6765.64153552.6 2005521.27.2267.59155487.7（1）回归模型的构建Y i=1+2X2+3X3+4X4+u i二、回归模型的分析（1）多重共线性检验系数a(2)模型异方差的检验异方差产生的原因有：数据质量原因、模型设定原因。
多元线性回归spss案例
多元线性回归spss案例【篇一：多元线性回归spss案例】多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程为：毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的x1, x2, xp分别代表自变量xp截止，代表有p个自变量，如果有 n组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示：那么，多元线性回归方程矩阵形式为：其中：代表随机误差，其中随机误差分为：可解释的误差和不可解释的误差，随机误差必须满足以下四个条件，多元线性方程才有意义（一元线性方程也一样）1：服成正太分布，即指：随机误差必须是服成正太分别的随机变量。
2：无偏性假设，即指：期望值为03：同共方差性假设，即指，所有的随机误差变量方差都相等4：独立性假设，即指：所有的随机误差变量都相互独立，可以用协方差解释。
今天跟大家一起讨论一下，spss---多元线性回归的具体操作过程，下面以教程教程数据为例，分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。
通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系，建立拟合多元线性回归模型。
数据如下图所示：点击分析回归线性进入如下图所示的界面：将销售量作为因变量拖入因变量框内，将车长，车宽，耗油率，车净重等10个自变量拖入自变量框内，如上图所示，在方法旁边，选择逐步，当然，你也可以选择其它的方式，如果你选择进入默认的方式，在分析结果中，将会得到如下图所示的结果：（所有的自变量，都会强行进入）如果你选择逐步这个方法，将会得到如下图所示的结果：（将会根据预先设定的 f统计量的概率值进行筛选，最先进入回归方程的自变量应该是跟因变量关系最为密切，贡献最大的，如下图可以看出，车的价格和车轴跟因变量关系最为密切，符合判断条件的概率值必须小于0.05，当概率值大于等于0.1时将会被剔除）选择变量(e) 框内，我并没有输入数据，如果你需要对某个自变量进行条件筛选，可以将那个自变量，移入选择变量框内，有一个前提就是：该变量从未在另一个目标列表中出现！，再点击规则设定相应的筛选条件即可，如下图所示：点击统计量弹出如下所示的框，如下所示：在回归系数下面勾选估计，在右侧勾选模型拟合度和共线性诊断两个选项，再勾选个案诊断再点击离群值一般默认值为 3 ，（设定异常值的依据，只有当残差超过3倍标准差的观测才会被当做异常值）点击继续。
SPSS多元回归分析报告实例
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数据保存在“DATA6-5.SAV”文件中。
1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建“年份”、“蛾量”、“卵量”、“降水量”、“雨日”和“幼虫密度”变量，并输入数据。
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
多元回归分析在大多数得实际问题中，影响因变量得因素不就就是一个而就就是多个,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)之间得多元线性回归模型:其中:b0就就是回归常数；b k(ｋ=1,２,3,…，n）就就是回归参数;e就就是随机误差。
多元回归在病虫预报中得应用实例: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2-1数据保存在“ＤＡTＡ6－5、SAV”文件中。
１）准备分析数据在ＳPＳS数据编辑窗口中，创建“年份”、“蛾量”、“卵量”、“降水量”、“雨日”与“幼虫密度”变量,并输入数据。
再创建蛾量、卵量、降水量、雨日与幼虫密度得分级变量“x1”、“ｘ2”、“ｘ3”、“x４”与“y”,它们对应得分级数值可以在SＰＳS数据编辑窗口中通过计算产生。
编辑后得数据显示如图2-1。
图2－１或者打开已存在得数据文件“DＡTA6-5、SAV”。
2）启动线性回归过程单击ＳPSS主菜单得“Ａnalyze”下得“Ｒegｒession”中“Ｌｉnｅar”项，将打开如图２-2所示得线性回归过程窗口。
多元回归分析SPSS案例
多元返回分解之阳早格格创做正在大普遍的本质问题中，效率果变量的果素不是一个而是多个，咱们称那类回问题为多元返回分解.不妨修坐果变量y 与各自变量x j(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性返回模型：其中：b0是返回常数；b k(k=1,2,3,…,n)是返回参数；e是随机缺面.多元返回正在病虫预报中的应用真例:某天区病虫测报站用相闭系数法采用了以下4个预报果子；x1为最多连绝10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把乏计降卵量(块)；x3为4月中旬降火量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫爆收量y（头/m2）.分级别数值列成表2-1.预报量y：每仄圆米幼虫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.预报果子：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降火量毫米为1级，毫米为2级，毫米为3级，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天大概6天以上为4级.表2-1x1 x2 x3 x4 y年蛾量级别卵量级别降火量级别雨日级别幼虫稀度级别1960 1022 4 112 1 1 2 1 10 1 1961 300 1 440 3 1 1 1 4 1 1962 699 3 67 1 1 1 1 9 1 1963 1876 4 675 4 4 7 4 55 4 1965 43 1 80 1 1 2 1 1 1 1966 422 2 20 1 0 1 0 1 3 1 1967 806 3 510 3 2 3 2 28 3 1976 115 1 240 2 1 2 1 7 1 1971 718 3 1460 4 4 4 2 45 4 1972 803 3 630 4 3 3 2 26 3数据死存正在“”文献中.1）准备分解数据正在SPSS数据编写窗心中，创修“年份”、“蛾量”、“卵量”、“降火量”、“雨日”战“幼虫稀度”变量，并输进数据.再创修蛾量、卵量、降火量、雨日战幼虫稀度的分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”战“y”，它们对于应的分级数值不妨正在SPSS数据编写窗心中通过预计爆收.编写后的数据隐现如图2-1.2-1大概者挨开已存留的数据文献“”.2）开用线性返回历程单打SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将挨开如图2-2所示的线性返回历程窗心.图2-2 线性返回对于话窗心3) 树坐分解变量树坐果变量：用鼠标选中左边变量列表中的“幼虫稀度[y]”变量，而后面打“Dependent”栏左边的背左推按钮，该变量便移到“Dependent”果变量隐现栏里.树坐自变量：将左边变量列表中的“蛾量[x1]”、“卵量[x2]”、“降火量[x3]”、“雨日[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量隐现栏里.树坐统造变量: 原例子中不使用统造变量，所以不采用所有变量.采用标签变量: 采用“年份”为标签变量.采用加权变量: 原例子不加权变量，果此不做所有树坐.4）返回办法原例子中的4个预报果子变量是通过相闭系数法采用出去的，正在返回分解时不干筛选.果此正在“Method”框中选中“Enter”选项，修坐齐返回模型.5）树坐输出统计量单打“Statistics”按钮，将挨开如图2-3所示的对于话框.该对于话框用于树坐相闭参数.其中各项的意思分别为：图2-3 “Statistics”对于话框①“Regression Coefficients”返回系数选项：“Estimates”输出返回系数战相闭统计量.“Confidence interval”返回系数的95%置疑区间.“Covariance matrix”返回系数的圆好-协圆好矩阵.原例子采用“Estimates”输出返回系数战相闭统计量.②“Residuals”残好选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson考验.“Casewise diagnostic”输出谦脚采用条件的瞅丈量的相闭疑息.采用该项，底下二项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”采用尺度化残好的千万于值大于输进值的瞅丈量；“All cases”采用所有瞅丈量.原例子皆不选.③其余输进选项“Model fit”输出相闭系数、相闭系数仄圆、安排系数、预计尺度误、ANOVA表.“R squared change”输出由于加进战剔除变量而引起的复相闭系数仄圆的变更.“Descriptives”输出变量矩阵、尺度好战相闭系数单侧隐著性火仄矩阵.“Part and partial correlation”相闭系数战偏偏相闭系数.“Collinearity diagnostics”隐现单个变量战共线性分解的公好.原例子采用“Model fit”项.6）画图选项正在主对于话框单打“Plots”按钮，将挨开如图2-4所示的对于话框窗心.该对于话框用于树坐要画造的图形的参数.图中的“X”战“Y”框用于采用X轴战Y轴相映的变量.图2-4“Plots”画图对于话框窗心左上框中各项的意思分别为：•“DEPENDNT”果变量.•“ZPRED”尺度化预测值.•“ZRESID”尺度化残好.•“DRESID”简略残好.•“ADJPRED”安排预测值.•“SRESID”教死氏化残好.•“SDRESID”教死氏化简略残好.“Standardized Residual Plots”树坐各变量的尺度化残好图形输出.其中共包罗二个选项：“Histogram”用曲圆图隐现尺度化残好.“Normal probability plots”比较尺度化残好与正态残好的分集示企图.“Produce all partial plot”偏偏残好图.对于每一个自变量死成其残好对于果变量残好的集面图.原例子不做画图，不采用.7) 死存分解数据的选项正在主对于话框里单打“Save”按钮，将挨开如图2-5所示的对于话框.图2-5 “Save”对于话框①“Predicted Values”预测值栏选项：Unstandardized 非尺度化预测值.便会正在目前数据文献中新增加一个以字符“PRE_”开头命名的变量，存搁根据返回模型拟合的预测值.Standardized 尺度化预测值.Adjusted 安排后预测值.S.E. of mean predictions 预测值的尺度误.原例选中“Unstandardized”非尺度化预测值.②“Distances”距离栏选项：Mahalanobis: 距离.Cook’s”: Cook距离.Leverage values: 杠杆值.③“Prediction Intervals”预测区间选项：Mean: 区间的核心位子.Individual: 瞅丈量上限战下限的预测区间.正在目前数据文献中新增加一个以字符“LICI_”开头命名的变量，存搁预测区间下限值；以字符“UICI_”开头命名的变量，存搁预测区间上限值.Confidence Interval：置疑度.原例不选.④“Save to New File”死存为新文献：选中“Coefficient statistics”项将返回系数死存到指定的文献中.原例不选.⑤“Export model information to XML file”导出统计历程中的返回模型疑息到指定文献.原例不选.⑥“Residuals” 死存残好选项：“Unstandardized”非尺度化残好.“Standardized”尺度化残好.“Studentized”教死氏化残好.“Deleted”简略残好.“Studentized deleted”教死氏化简略残好.原例不选.⑦“Influence Statistics” 统计量的效率.“DfBeta(s)”简略一个特定的瞅测值所引起的返回系数的变更.“Standardized DfBeta(s)”尺度化的DfBeta值.“DiFit” 简略一个特定的瞅测值所引起的预测值的变更.“Standardized DiFit”尺度化的DiFit值.“Covariance ratio”简略一个瞅测值后的协圆好矩隈的止列式战戴有局部瞅测值的协圆好矩阵的止列式的比率.原例子不死存所有分解变量，不采用.8）其余选项正在主对于话框里单打“Options”按钮，将挨开如图2-6所示的对于话框.图2-6 “Options”树坐对于话框①“Stepping Method Criteria”框用于举止逐步返回时里里数值的设定.其中各项为：“Use probability of F”如果一个变量的F值的概率小于所树坐的加进值（Entry），那么那个变量将被选进返回圆程中；当变量的F值的概率大于树坐的剔除值（Removal），则该变量将从返回圆程中被剔除.由此可睹，树坐“Use probability of F”时，应使加进值小于剔除值.“Ues F value”如果一个变量的F值大于所树坐的加进值（Entry），那么那个变量将被选进返回圆程中；当变量的F值小于树坐的剔除值（Removal），则该变量将从返回圆程中被剔除.共时，树坐“Use F value”时，应使加进值大于剔除值.原例是齐返回不树坐.②“Include constant in equation”采用此项表示正在返回圆程中有常数项.原例选中“Include constant in equation”选项正在返回圆程中死存常数项.③“Missing Values”框用于树坐对于缺得值的处理要领.其中各项为：“Exclude cases listwise”剔除所有含有缺得值的瞅测值.“Exchude cases pairwise”仅剔除介进统计分解预计的变量中含有缺得值的瞅丈量.“WordStr with mean”用变量的均值与代缺得值.原例选中“Exclude cases listwise”.9）提接真止正在主对于话框里单打“OK”，提接真止，截止将隐现正在输出窗心中.主要截止睹表2-2至表2-4.10) 截止分解主要截止:表2-2表2-2 是返回模型统计量：R 是相闭系数；R Square 相闭系数的仄圆，又称判决系数，判决线性返回的拟合程度：用去证明用自变量阐明果变量变同的程度（所占比率）；Adjusted R Square 安排后的判决系数；Std. Error of the Estimate 预计尺度缺面.表2-3表2-3 返回模型的圆好分解表，F值为，隐著性概率是，标明返回极隐著.表2-4分解:修坐返回模型：根据多元返回模型：把表6-9中“非尺度化返回系数”栏目中的“B”列系数代进上式得预报圆程：预测值的尺度好可用结余均圆预计：返回圆程的隐著性考验：从表6-8圆好分解表中得知：F统计量为，系统自动考验的隐著性火仄为.F(0.05,4,11)值为，F(0.01,4,11) 值为，F(0.001,4,11) 值为.果此返回圆程相闭非常隐著.（F值可正在Excel中用FINV( )函数赢得）.回代考验需要做预报效验的考证时，正在主对于话框（图6-8）里单打“Save”按钮，正在挨开如图3-6所示对于话框里，选中“Predicted Values”预测值选项栏中的“Unstandardized”非尺度化预测值选项.那样正在历程运算时，便会正在目前文献中新增加一个“PRE_1”命名的变量，该变量存搁根据返回模型拟合的预测值.而后，正在SPSS数据窗心预计“y”与“PRE_1”变量的好值(图2-7)，原例子把千万于好值大于视为不切合，反之则切合.截止切合的年数为15年，1年不切合，履历切合率为93.75%.图2-7 多元返回分解法可概括多个预报果子的效率，做出预报，正在统计预报中是一种应用较为一致的要领.正在本质使用中，采与将预报果子战预报量按一定尺度分为多级，用分级尺度代换较大的数字，更能掀穿预报果子与预报量的闭系，预报效验比采与数量值统计要领有明隐的普及，正在本质应用中具备一定的现真意思.。
多元回归分析SPSS案例
多元回归分析SPSS案例
一、案例背景
一所大学学术部门进行了一项有关学生毕业的调查，主要是为了探讨
学生毕业的影响因素，通过这个调查，大学试图及早发现潜在的学术发展
问题，从而改善学术教育和服务质量。
调查采用SPSS软件分析，将来自
一所大学学生的有关信息作为研究目标，本研究的研究对象为大学学生。
二、研究目的
1、探索影响大学生毕业的主要因素；
2、研究各变量对大学生毕业的影响程度；
3、提出适合大学学生的毕业提升策略。
三、研究变量
本研究采用多元线性回归分析方法，研究变量有：（1）身体健康程
度（即体检结果）；（2）现金流（即家庭收入）；（3）家庭教育水平；（4）学习成绩；（5）家庭状况，即与家庭成员的关系；（6）个人情感
状况；（7）考试作弊。
四、研究方法
1、获取研究数据：
通过与学校协商，确定调查对象，以及采集问卷的方法（如发放问卷、网络调查等），以获取有关学生毕业的数据；
2、数据处理：
清洗数据，将数据分类进行处理，去除无关信息；
3、多元回归分析：
计算自变量与因变量之间的线性关系，分析变量间关系，建立多元回归模型；。
spss多元回归分析报告案例
企业管理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,我国经济始终保持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力得到显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势。
居民消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,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,得到居民的消费率）。
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。
（注：数据来自《湖北省统计年鉴》）总消费(C:亿元) 总GDP（亿元）消费率(%)1995 1095.97 2109.38 51.96 1997 1438.12 2856.47 50.35 2000 1594.08 3545.39 44.96 2001 1767.38 3880.53 45.54 2002 1951.54 4212.82 46.32 2003 2188.05 4757.45 45.99 2004 2452.62 5633.24 43.54 2005 2785.42 6590.19 42.27 2006 3124.37 7617.47 41.02 2007 3709.69 9333.4 39.75 2008 4225.38 11328.92 37.30 2009 4456.31 12961.1 34.38 2010 5136.78 15806.09 32.50一、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1.人口年龄结构一种比较精准的描述是：儿童抚养系数(0-14岁人口与 15-64岁人口的比值)、老年抚养系数(65岁及以上人口与15-64岁人口的比值〉或总抚养系数(儿童和老年抚养系数之和)。
基于SPSS多元线性回归分析的案例
农民收入影响因素的多元回归分析自改革开放以来,虽然中国经济平均增长速度为9.5 % ,但二元经济结构给经济发展带来的问题仍然很突出。
农村人口占了中国总人口的70 %多,农业产业结构不合理,经济不发达,以及农民收入增长缓慢等问题势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。
正确有效地解决好“三农”问题是中国经济走出困境,实现长期稳定增长的关键。
其中,农民收入增长是核心,也是解决“三农”问题的关键。
本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,寻找其根源,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。
一、回归模型的建立（1）数据的收集根据实际的调查分析，我们在影响农民收入因素中引入3个解释变量。
即：X2-财政用于农业的支出的比重，X3-乡村从业人员占农村人口的比重，X4 -农作物播种面积1991223.2510.2650.92149585.8 1992233.1910.0551.53149007.1 1993265.679.4951.86147740.7 1994335.169.252.12148240.6 1995411.298.4352.41149879.3 1996460.688.8253.23152380.6 1997477.968.354.93153969.2 1998474.0210.6955.84155705.7 1999466.88.2357.16156372.8 2000466.167.7559.33156299.9 2001469.87.7160.62155707.9 2002468.957.1762.02154635.5 2003476.247.1263.721524152004499.399.6765.64153552.6 2005521.27.2267.59155487.7（1）回归模型的构建Y i=1+2X2+3X3+4X4+u i二、回归模型的分析（1）多重共线性检验系数a(2)模型异方差的检验异方差产生的原因有：数据质量原因、模型设定原因。
多元线性回归spss案例
多元线性回归spss案例【篇一：多元线性回归spss案例】多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程为：毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的x1, x2, xp分别代表自变量xp截止，代表有p个自变量，如果有 n组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示：那么，多元线性回归方程矩阵形式为：其中：代表随机误差，其中随机误差分为：可解释的误差和不可解释的误差，随机误差必须满足以下四个条件，多元线性方程才有意义（一元线性方程也一样）1：服成正太分布，即指：随机误差必须是服成正太分别的随机变量。
2：无偏性假设，即指：期望值为03：同共方差性假设，即指，所有的随机误差变量方差都相等4：独立性假设，即指：所有的随机误差变量都相互独立，可以用协方差解释。
今天跟大家一起讨论一下，spss---多元线性回归的具体操作过程，下面以教程教程数据为例，分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。
通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系，建立拟合多元线性回归模型。
数据如下图所示：点击分析回归线性进入如下图所示的界面：将销售量作为因变量拖入因变量框内，将车长，车宽，耗油率，车净重等10个自变量拖入自变量框内，如上图所示，在方法旁边，选择逐步，当然，你也可以选择其它的方式，如果你选择进入默认的方式，在分析结果中，将会得到如下图所示的结果：（所有的自变量，都会强行进入）如果你选择逐步这个方法，将会得到如下图所示的结果：（将会根据预先设定的 f统计量的概率值进行筛选，最先进入回归方程的自变量应该是跟因变量关系最为密切，贡献最大的，如下图可以看出，车的价格和车轴跟因变量关系最为密切，符合判断条件的概率值必须小于0.05，当概率值大于等于0.1时将会被剔除）选择变量(e) 框内，我并没有输入数据，如果你需要对某个自变量进行条件筛选，可以将那个自变量，移入选择变量框内，有一个前提就是：该变量从未在另一个目标列表中出现！，再点击规则设定相应的筛选条件即可，如下图所示：点击统计量弹出如下所示的框，如下所示：在回归系数下面勾选估计，在右侧勾选模型拟合度和共线性诊断两个选项，再勾选个案诊断再点击离群值一般默认值为 3 ，（设定异常值的依据，只有当残差超过3倍标准差的观测才会被当做异常值）点击继续。
SPSS多元回归分析实例
SPSS多元回归分析实例多元回归分析是一种多变量统计分析方法，它用于探讨自变量与因变量之间的关系。
在实际应用中，可以通过SPSS软件进行多元回归分析。
以下是一个关于房屋价格的多元回归分析实例。
假设我们想要解释一些城市房屋价格与房屋的面积、年龄和地理位置之间的关系。
首先，我们需要收集相关数据，包括房屋价格作为因变量，房屋的面积、年龄和地理位置作为自变量。
我们可以通过SPSS软件建立一个数据文件，将这些数据输入到相应的变量中。
然后，我们需要进行数据预处理，包括缺失值处理和异常值处理。
在SPSS中，可以使用"Transform"菜单中的"Recode"功能来处理缺失值和异常值。
接下来，我们可以建立一个多元回归模型，通过分析自变量与因变量之间的关系。
在SPSS中，可以使用"Analyze"菜单中的"Regression"功能来进行多元回归分析。
在多元回归分析的对话框中，我们需要选择因变量和自变量，然后点击"OK"按钮运行分析。
在本例中，我们可以选择价格作为因变量，面积、年龄和地理位置作为自变量。
SPSS将输出分析结果，包括回归系数、标准误差、显著性水平等信息。
我们可以根据这些结果来解释自变量与因变量之间的关系。
例如，回归系数表示自变量对因变量的影响程度。
正的回归系数表示自变量与因变量呈正相关关系，负的回归系数表示自变量与因变量呈负相关关系。
标准误差用于评估回归模型的准确性。
较小的标准误差表示模型的预测能力较强，较大的标准误差表示模型的预测能力较弱。
显著性水平用于判断自变量与因变量之间的关系是否显著。
通常情况下，显著性水平小于0.05时，表示自变量与因变量之间的关系是显著的。
最后，我们可以通过图表来展示多元回归分析的结果。
在SPSS中，可以使用"Graphs"菜单中的"Chart Builder"功能来绘制相关的图表，如散点图、线性回归图等。
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企业管理
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,我国经济始终保持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力得到显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势。
居民消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,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,得到居民的消费率）。
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.人口年龄结构一种比较精准的描述是：儿童抚养系数(0-14岁人口与 15-64岁人口的比值)、老年抚养系数(65岁及以上人口与15-64岁人口的比值〉或总抚养系数(儿童和老年抚养系数之和)。
0-14岁人口比例与65岁及以上人口比例可由《湖北省统计年鉴》查得。
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（%）
1995
1997
200039 2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
(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：
ε
βββββββ++++++=+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
这部分被结果说明在对模型进行回归分析时所采用的方法是全部引入法Enter 。
表3
X5 .932
.722
X4
.927 .623 .392 Sig. (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 . .000 X4
.000 .000 .011 .093 .001 .000 . N
Y 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 X4
13
13
13
13
13
13
13
这部分列出了各变量之间的相关性，从表格可以看出Y 与X1的相关性最大。
且自变量之间也存在相关性，如X1与X5，X1与X4，相关系数分别为和，表明他们之间也存在相关性。
表4
这部分结果得到的是常用统计量，相关系数R=，判定系数=，调整的判定系数
=，回归估计的标准误差S=。
说明样本的回归效果比较好。
表5
Model Summary b
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson 1
.991a
.982
.964
a. Predictors: (Constant), X4, X3, X2, X6, X1, X5
b. Dependent Variable: Y
该表格是方差分析表，从这部分结果看出：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.
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：
Y=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程度较高，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：
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（除了随机误差的估计值，D-W越接近2越好）都是越大表明模型的效果越好，根据比较，第二个模
型应该是最好的。
表9：方差分析表
ANOVA c
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
方差分析表，四个模型都给出了方差分析的结果，这个表格可以检验是否所有偏回归系数全为0，sig值小于可以证明模型的偏回归系数至少有一个不为零。
表10：参数检验
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，偏回归系数用于不同模型的比较，标准偏回归系数用于同一个模型的不同系数的检验，其值越大表明对因变量的影响越大。
综上可得：模型2为最优模型。
得出回归方程
Y=二)、异方差的检验
输出残差图：如图1
从图1看出，e2并不随x的增大而变化，表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= ，查表得DL= ，DU=，4-DU=所以DU<DW<4-DU=，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8相关系数R=，判定系数=，调整的判定系数=，
回归估计的标准误差S=0。
9673。
说明样本的回归效果比较好。
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，F值远远大于临界值，则说明模型显著。
检验
由表10，β0，β1，β2的t值分别问，,。
查表得，t检验的临界值为。
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 = 三、经济意义检验
模型估计结果表明：
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；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；。