spass回归分析实验报告
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多元回归实验报告
实验八报告一、数据来源Employee data. sav 二、基本结果（1）确定自变量、因变量：）确定自变量、因变量：一般而言，因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：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。
是随机误差。
根据employee data.sav的数据，其中Y是当前工资salary，X1是起始资金salbegin，X2是工作经验prevexp，X3是工作时间jobtime，X4是工作种类jobcat，X5是受教育年限edcau。
（2）做出因变量与自变量的散点图：）做出因变量与自变量的散点图：从散点图可以看出因变量与各自变量之间存在线性关系。
（3）检验因变量Y是否服从正态分布的模型假定——因变量Y并没有很好地服从正态分布。
地服从正态分布。
的残差图（4）线性回归Y的残差图此标准化残差图表明，此线性回归的标准化残差呈楔形分布而非带状分布，不满足回归模型同方差的假定。
布，不满足回归模型同方差的假定。
当前薪金多元线性回归分析的残差图图当前薪金多元线性回归分析的残差图（5）通过以上检验可以看出，当前薪金并不是好的变量，对当前薪金进行Ln变换（取对数）生成新的随进变量logsale，将logsale作为因变量Y用逐步回归的方法进行回归分析：的方法进行回归分析：1）p-p图：图：较好的服从了正态分布。
发现取对数后，logY较好的服从了正态分布。
2）logY的标准化残差图：的标准化残差图：上图表明因变量Y（logsale）的标准化残差近似呈带状分布，满足模型同方差的假定。
差的假定。
3）逐步回归的判定系数：）逐步回归的判定系数：通过逐步回归，得到方程的判定系数如下表。
R²越接近1，说明回归方程解释了因变量总变异量的绝大部分比例。
本估计的回归方程有一个好的拟合，，可以认为拟合度高。
在模型5中达到0.810，且调整后的R²达到0.808，可以认为拟合度高。
【精品】SPSS统计实验报告多元线性回归分析
【精品】SPSS统计实验报告多元线性回归分析
本文旨在通过多元线性回归分析，深入研究X、Y、Z三个变量之间的关系，以探究这三个变量对结果的影响。
本实验中样本数量为100人，本文采用SPSS22.0计算软件进行多元线性回归分析，统计计算结果如下：
（一）检验变量X、Y、Z三个变量是否有关：
Sig.=.633。
结果显示，该值大于0.05，表明X、Y、Z三者之间没有显著统计关系；
（二）确定拟合模型：
以X、Y、Z三个变量回归拟合，得出模型为：y=1.746+0.660X+0.783Y+0.430Z。
（三）检验回归模型的有效性：
1. 回归系数的统计量检验
模型的R方为.668，该值表明，X、Y、Z三个自变量可以解释本回归模型的67.0%的变化量；
2.F检验
结果显示，f分数为20.670，Sig.=.000，结果显示，f分数小于阈值0.05，因此可以接受回归模型；
检验结果显示，当其他X、Y、Z三个自变量的条件不变的情况下，X、Y、Z三个自变量对Y的影响是有显著性的。
综上所述，本文使用SPSS22.0计算软件进行多元线性回归分析，探究X、Y、Z三个变量之间的关系。
结果显示，X、Y、Z三者之间没有显著统计关系；拟合模型为：
y=1.746+0.660X+0.783Y+0.430Z；最后，证实X、Y、Z三个自变量对Y的影响是有显著性的。
SPSS回归分析实验报告
中国计量学院现代科技学院实验报告实验课程：应用统计学实验名称：回归分析班级：学号：姓名：实验日期： 2012.05.23 实验成绩：指导教师签名：一．实验目的一元线性回归简单地说是涉及一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。
本实验要求掌握一元线性回归的求解和多元线性回归理论与方法。
二．实验环境中国计量学院现代科技学院机房310三．实验步骤与内容1打开应用统计学实验指导书，新建excel表地区供水管道长度（公里）全年供水总量（万平方米）北京15896 128823 天津6822 64537 河北10771.2 160132 山西5669.3 77525 内蒙古5635.5 59276 辽宁21999 280510 吉林6384.9 159570 黑龙江9065.9 153387 上海22098.8 308309 江苏36632.4 380395 浙江24126.9 235535 安徽7389.4 204128 福建6270.4 118512 江西5094.7 143240 山东26073.9 259782 河南11405.6 185092 湖北15668.6 257787 湖南9341.8 262691 广东35728.8 568949 广西6923.1 134412 海南1726.7 20241 重庆6082.7 71077 四川12251.3 165632 贵州3275.3 45198 云南5208.5 52742 西藏364.9 5363陕西4270 73580甘肃5010 62127青海893 14390宁夏1538.2 22921新疆3670.2 766852．打开SPSS，将数据导入3．打开分析，选择回归分析再选择线性因变量选全年供水总量，自变量选供水管道长度统计里回归系数选估计，再选择模型拟合按继续再按确定会出来分析的结果对以上结果进行分析：（1）回归方程为：y=28484.712+11.610X（X是自变量供水管道长度，Y是因变量全年供水总量）（2）检验1）拟合效果检验根据表2可知，R2=0.819，即拟合效果好，线性成立。
实验报告四.spss一元线性相关回归分析预测
实验报告四.spss一元线性相关回归分析预测
本实验使用spss 17.0软件，针对50个被试者，使用一元线性相关回归分析预测变
量X和Y的关系。
一、实验目的
通过一元线性相关回归分析，预测50个被试者的被试变量X（会计实操次数）和被试变量Y（综合评价分）之间的关系，来检验变量X是否能够预测变量Y的值。
二、实验流程
（2）数据收集：通过收集50个被试者的实际实操次数与综合评价分，建立反映这两
者之间关系的一元线性回归方程。
（3）数据分析：通过SPSS软件的一元线性相关回归分析预测变量X和Y的关系，使
用R方值进行检验研究结果的显著性。
以分析变量X对于变量Y的影响程度。
三、实验结果及分析
1.回归分析结果如下所示：变量X的系数b = 0.6755，t = 7.561，p = 0.000，说
明变量X和被试变量Y之间存在着显著的相关关系；R方值为0.941，说明变量X可以较
好地预测变量Y。
2.可以得出一元线性回归方程为：Y=0.67×X+5.293，其中，b为系数，X是自变量，Y是因变量。
四、结论
（1）50个被试者实际实操次数与综合评价分之间存在着显著的相关性；
（2）变量X可以较好地预测变量Y，R方值较高；。
实验一SPSS报告
实验一SPSS报告实验一一元线性回归分析一、实验目标与要求本实验的目的是学习并使用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。
(5) 要求试验前，了解回归分析的如下内容。
, 参数α、β的估计, 回归模型的检验方法:回归系数β的显著性检验(t,检验);回归方程显著性检验(F,检验)。
二、实验原理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:y,,，,x，,x，？，,x，, i01i12i2kiki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:ˆˆˆˆy,,，,x，,x，？，,x，e i01i12i2kiki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。
SPSS实验8_ 二项Logistic回归分析报告
SPSS作业8：二项Logistic回归分析为研究和预测某商品消费特点和趋势，收集到以往胡消费数据。
数据项包括是否购买，性别，年龄和收入水平。
这里采用Logistic回归的方法，是否购买作为被解释变量（0/1二值变量），其余各变量为解释变量，且其中性别和收入水平为品质变量，年龄为定距变量。
变量选择采用Enter方法，性别以男为参照类，收入以低收入为参照类。
（一）基本操作：（1）选择菜单Analyze－Regression－Binary Logistic;（2）选择是否购买作为被解释变量到Dependent框中，选其余各变量为解释变量到Covariates框中，采用Enter方法，结果如下：消费的二项Logistic分析结果（一）（强制进入策略）. 专业专注.分析：上表显示了对品质变量产生虚拟变量的情况，产生的虚拟变量命名为原变量名（编码）。
可以看到，对收入生成了两个虚拟变量名为Income （1）和Income（2），分别表示是否中收入和是否高收入，两变量均为0时表示低收入；对性别生成了一个虚拟变量名为Gedder（1），表示是否女，取值为0时表示为男。
. 专业专注.消费的二项Logistic分析结果（二）（强制进入策略）Block 0: Beginning Block分析：上表显示了Logistic分析初始阶段（第零步）方程中只有常数项时的错判矩阵。
可以看到：269人中实际没购买且模型预测正确，正确率为. 专业专注.100％；162人中实际购买了但模型均预测错误，正确率为0%。
模型总的预测正确率为62.4％。
消费的二项Logistic分析结果（三）（强制进入策略）分析：上表显示了方程中只有常数项时的回归系数方面的指标，各数据项的含义依次为回归系数，回归系数标准误差，Wald检验统计量的观测值，自由度，Wald检验统计量的概率p值，发生比。
由于此时模型中未包含任何解释变量，因此该表没有实际意义。
SPSS的线性回归分析实验报告
农业总产值(亿元)
农业劳动力（万人）
灌溉面积（万公顷）
化肥用量（万吨）
户均固定资产（元）
农机动力（万马力）
北京
19.61
90.1
33.84
7.5
394.3
435.3
天津
14.4
95.2
34.95
3.9
567.5
450.7
河北
149.9
1639
357.26
92.4
706.89
2712.6
山西
55.07
需求量/万台
价格/千元
家庭平均收入/千元
3.0
4.0
6.0
5.0
4.5
6.8
6.5
3.5
8.0
7.0
3.0
10.0
8.5
3.0
16.0
7.5
3.5
20
10.0
2.5
22
9.0
3.0
24
11
2.5
26
12.5
2.0
28
2、一般认为，一个地区的农业总产值与该地区的农业劳动力、灌溉面积、化肥用量、农户固定资产、农业机械化水平等因素有关。下表为某年我国北方地区12个省市的相关数据。试建立我国北方地区的农业产出线性回归模型，分析影响农业产出的主要因素，并说明理由。
第一题
实验结果：拟合优度系数接近1说明拟合好。回归方程的p值<0.05，说明显著线性。回归系数p值<0.05，说明显著线性。
线性回归方程：y=11.167+0.17x1-1.903x2
第二题
实验结果分析：拟合优度系数接近1，说明拟合度好。存在多重线性。化肥用量p值<0.05.说明线性显著。线性回归方程：y=19.501+1.526x
SPSS多元线性回归分析试验
SPSS多元线性回归分析试验在科学研究中，我们会发现某些指标通常受到多个因素的影响，如血压值除了受年龄影响之外，还受到性别、体重、饮食习惯、吸烟情况等因素的影响，用方程定量描述一个因变量y与多个自变量x1、x2、x3.......之间的线性依存关系，称为多元线性回归。
有学者认为血清中低密度脂蛋白增高是引起动脉硬化的一个重要原因。
现测量30名怀疑患有动脉硬化的就诊患者的载脂蛋白A、载脂蛋白B、载脂蛋白E、载脂蛋白Ｃ、低密度脂蛋白中的胆固醇含量。
资料如下表所示。
求低密度脂蛋白中的胆固醇含量对载脂蛋白Ａ、载脂蛋白Ｂ、载脂蛋白Ｅ、载脂蛋白Ｃ的线性回归方程。
spss数据处理步骤：（１）打开spss输入数据后，点击“分析”－“回归”－“线性”。
然后将“低密度脂蛋白”选入因变量框，将“载脂蛋白Ａ”“载脂蛋白Ｂ”“载脂蛋白Ｅ”“载脂蛋白C”依次选入自变量框。
方法选为“逐步”。
（2）单击“统计量”选项，原有选项基础上选择“R方变化”。
在残差中选“Durbin-Watson”，单击“继续”。
（3）单击“绘制”，将“DEPENDNT”选入“X2”中，将“*SRESID”选入“Y”中，在标准残差图选项中选择“直方图”和“正态概率图”。
单击“继续”。
（4）单击“选项”，在原有选项的基础上单击“继续”，最后单击“确定”，就完成了。
数据处理结果如下：输入／移去的变量a模型输入的变量移去的变量方法1 载脂蛋白B . 步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。
2 载脂蛋白C . 步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。
a. 因变量: 低密度脂蛋白率越高，模型与数据的拟合程度越好。
结果显示：自变量和因变量之间的相关系数为0.733，拟合线性回归的确定性系数为0.538，经调整后的确定性系数为0.503。
spss回归分析报告
SPSS回归分析报告1. 引言本报告旨在使用SPSS软件进行回归分析，并对分析结果进行解释和总结。
回归分析是一种用于探索自变量与因变量之间关系的统计方法。
通过对相关变量的分析，我们可以了解自变量对因变量的影响程度和方向。
2. 数据描述我们使用的数据集包含了X和Y两个变量的观测值。
X代表自变量，Y代表因变量。
数据集总共包含了N个观测值。
3. 数据处理在进行回归分析之前，我们需要对数据进行处理，包括数据清洗和变量转换。
数据清洗的目的是去除异常值和缺失值，确保数据的质量和完整性。
变量转换可以根据需要对变量进行归一化、对数化等操作，以满足回归分析的前提条件。
4. 模型建立我们选择了线性回归模型来研究自变量X对因变量Y的影响。
线性回归模型的表达式如下：Y = β0 + β1*X + ε其中，Y代表因变量，X代表自变量，β0和β1是回归系数，ε是误差项。
我们希望通过对数据进行回归分析，得到最佳的回归系数估计值。
5. 回归结果经过回归分析，我们得到了以下结果：回归方程：Y = a + b*X回归系数a的估计值为x，回归系数b的估计值为y。
回归方程可以用来预测因变量Y在给定自变量X的情况下的取值。
6. 模型评估为了评估我们建立的回归模型的拟合程度，我们使用了一些统计指标。
其中，R方（R^2）是衡量模型拟合优度的指标，它的取值范围在0到1之间，越接近1说明模型的拟合度越好。
我们得到的R方为r。
另外，我们还计算了回归系数的显著性检验。
显著性检验可以帮助我们判断回归系数是否具有统计学意义。
我们得到的显著性水平为p。
通过对这些统计指标的分析，我们可以评估回归模型的有效性和可靠性。
7. 结论通过SPSS软件进行回归分析，我们得到了自变量X对因变量Y的影响程度和方向。
根据我们的回归方程和回归系数，我们可以预测因变量Y在给定自变量X 的情况下的取值。
然而，需要注意的是，回归分析只能显示自变量和因变量之间的关系，并不能确定因果关系。
相关分析报告与回归分析报告SPSS实现
相关分析与回归分析一、试验目标与要求本试验项目的目的是学习并使用SPSS 软件进展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 上实现一元与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展统计分析说明。
(5) 要求试验前，了解回归分析的如下内容。
♦ 参数α、β的估计♦ 回归模型的检验方法：回归系数β的显著性检验〔t －检验〕；回归方程显著性检验〔F －检验〕。
二、试验原理1．相关分析的统计学原理相关分析使用某个指标来明确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。
其根本思想是，在相关分析的根底上，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展测定，确立一个适宜的数据模型，以便从一个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，对参数和模型进展检验和判断，并进展预测等。
线性回归数学模型如下：i ik k i i i x x x y εββββ+++++= 22110在模型中，回归系数是未知的，可以在已有样本的根底上，使用最小二乘法对回归系数进展估计，得到如下的样本回归函数：iik k i i i e x x x y +++++=ββββˆˆˆˆ22110 回归模型中的参数估计出来之后，还必须对其进展检验。
如果通过检验发现模型有缺陷，如此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与其函数形式，或者对数据进展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展检验，具体包括序列相关检验、异方差检验等。
SPSS回归分析实验报告
中国计量学院现代科技学院实验报告实验课程：应用统计学实验名称: 回归分析_____________ 班级：___________________________ 学号：______________________________ 姓名：__________________________ 实验日期：2012.05.23 ____________实验成绩：________________ 指导教师签名： __________________实验目的一元线性回归简单地说是涉及一个自变量的回归分析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一元线性回归的求解和多元线性回归理论与方法。
二. 实验环境中国计量学院现代科技学院机房310三. 实验步骤与内容1打开应用统计学实验指导书，新建excel表,主要功能是处理两本实验要求掌握新疆 3670.2 766852 •打开SPSS,将数据导入3 •打开分析，选择回归分析再选择线性因变量选全年供水总量，自变量选供水管道长度 统计里回归系数选估计，再选择模型拟合空旧I 圖囤 丨_ |韵虫| 叮鬥 口圭|冃 钥10 11 12 13 14 15W 17 1R19 2021232425 26 272831地区|供水管道|全年供水 天肄 1J 西对蒙古黒龙江:工芯 晰江 安徵 江西闕北云甫宁裏var var var var var var1ESS E6S22 W771 5669 5&36 21999 E385906G' 22099j 3663'f 24127627011406 15669 3572969231727 6063 12251 3275 5209 365 42705010393 T&39 367C120323165632 45198527425363 735S06212714390^921 76685-SP5S Data Editor訳肋（囲恚 E ■ T -S i.U64537 160132 110512 143240568949 134412 202417107777525 5^276 2田7氐185C92257787彳胎狞■!235535 20412B 230610 159570 153367 308309^ 360395"按继续再按确定会出来分析的结果7EB■* b |\M> Ww & Vslife Vtowfi2iZ736^91却朋134412 2W*i 71(177FE£EZ2第I*口川 鼻州出常-* MKlt "Ell“ f j. |4iJI+ Regressionbth De pe n den tVa rt attie'（万平方米）a. Predictors: （ConstamtJ.ft^Xa. Predittnrs: （Ccnstant ）,ftzKr®Iff Io. Dcpen dent Vari at>le :（万平右米）3DependentVariabie'对以上结果进行分析：（1）回归方程为：y=28484.712+11.610X （X 是自变量供水管道长度,丫是因 变量全年供水总量）（2）检验1） 拟合效果检验根据表2可知，R2=0.819 ,即拟合效果好，线性成立。
SPSS统计实验报告多元线性回归分析
研究期末成绩受哪些因素影响？其影响程度的情况?班级半期成绩 期末成绩 每周学习时间 入学等级 教师等级1 85 87 42 2 1 1 98 96 45 1 1 1 74 80 35 2 1 1 87 90 40 2 1 1 86 88 38 1 2 1 75 70 353 2 1 65 67 28 3 2 1 78 72 30 2 2 1 64 70 30 3 2 1 82 75 34 1 2 1 89 86 38 1 2 2 73 77 38 2 3 2 72 68 32 2 3 2 60 65 20 3 3 2 66 61 30 3 3 2 89 93 39 2 1 2 88 88 43 1 1 2 82 80 41 1 3 2 80 85 39 2 3 2 83 85 45 2 3 2 77 80 40 3 3 297 96 50 1 1初步设定回归方程：0123y p i t ββββε=++++Descriptive StatisticsMean Std. DeviationN期末成绩 79.95 10.330 22 班级 1.50 .512 22 每周学习时间 36.91 6.768 22 半期成绩 79.55 10.294 22 入学等级 1.95 .785 22 教师等级2.05.84422表中为各因素的均值，标准差，和样本量。
表中为各因素的相关系数和P值，从表中可看出班级的相关性最低Variables Entered/Removed bModel VariablesEnteredVariablesRemoved Method1 教师等级, 入学等级, 班级, 每周学习时间, 半期成绩a . Enter采用向后剔除法，即每次剔除一个最不符合进入模型判断依据的变量，直到回归方程中不再含有不符合判断依据的自变量为止。
a. Predictors: (Constant), 教师等级, 入学等级, 班级,每周学习时间, 半期成绩b. Predictors: (Constant), 教师等级, 班级, 每周学习时间, 半期成绩c. Predictors: (Constant), 教师等级, 每周学习时间, 半期成绩d. Predictors: (Constant), 每周学习时间,半期成绩e. Predictors: (Constant), 半期成绩f. Dependent Variable: 期末成绩首先剔除了入学等级，然后剔除了班级，再次剔除了教师等级，再后剔除了每周学习时间，最后剔除半期成绩，剩下了期末成绩，从剔除顺序可知各因素对期末成绩的影响程度，入学等级最低，半期成绩最高。
spss多元回归分析实验报告
spss多元回归分析实验报告
本实验旨在探究以不同特征预测车辆燃油效率的SPSS多元回归分析。
为此，随机抽取了训练集和测试集数据集，其中训练集包括2000条记录，测试集包括301条记录。
该数据集中包括独立变量，包括：车辆排量（单位：升），车辆总重量（单位：公斤），气缸（单位：个），驱动方式（单位：RWD或FWD）和变速箱（单位：自动或手动）。
这些独立变量与响应变量（车辆燃油效率）形成了一个回归模型，并用SPSS分析软件进行多元回归计算。
结果显示，排量、总重量和气缸之间存在显著正相关，而驱动方式与变速箱对燃油效率无显著影响。
回归分析 R2为0.45,表明45%的燃油经济性是由车辆的排量、总重量和气缸决定的。
根据回归方程，可以计算出燃油效率的具体值。
从实验结果来看，回归模型能够有效地预测车辆燃油效率。
实验发现，排量，总重量和气缸对燃油效率影响最大，其中排量对燃油效率影响最大，总重量次之，气缸最小。
在改变车辆排量、总重量和气缸时，都可以影响车辆燃油效率。
虽然实验结果清晰，但也有改进的空间。
首先，研究蒙特卡罗技术可能会更好地提高模型效果。
其次，在实际应用中，还可以研究其他因素如车辆使用时间，路况等，对车辆燃油效率的影响，以及车辆燃油一般的效率等因素，最终优化车辆燃油效率。
总之，SPSS多元回归分析有助于我们更好地了解影响车辆燃油效率的因素，从而实现车辆燃油效率优化。
SPSS对主成分回归实验报告
SPSS对主成分回归实验报告一、实验目的本实验的目的是利用SPSS软件对主成分回归进行分析，通过降维处理建立回归模型，并对模型结果进行解释和评估。
二、实验数据本实验使用的数据为一个假设情景中的模拟数据，包含自变量x1、x2、x3和因变量y。
数据集共有100个样本，样本量较小，主成分回归的效果可以更好地展示。
三、分析方法及步骤1.导入数据首先，在SPSS软件中导入实验数据，并进行必要的数据预处理，例如检查数据的缺失情况和异常值，并进行处理。
2.主成分分析使用PCA方法对自变量进行降维处理。
在SPSS软件中，选择“分析”菜单下的“尺度分析”选项，选择需要进行主成分分析的自变量，并设置合适的选项参数，例如保留主成分的方差解释比例。
3.主成分得分计算利用主成分分析得到的特征值和特征向量信息，对样本数据集进行主成分得分计算，得到降维后的自变量。
4.主成分回归通过主成分得分和因变量之间的回归分析，建立主成分回归模型。
在SPSS软件中，选择“分析”菜单下的“回归”选项，将主成分得分作为自变量，因变量作为被解释变量，进行回归分析。
通过观察回归模型的系数、显著性检验和拟合优度等指标，对主成分回归模型进行评估。
5.结果解释和模型选择根据主成分回归的结果，解释模型中各个主成分的影响程度和对因变量的贡献。
通过模型评估指标和领域知识的综合考虑，选择合适的主成分回归模型。
四、结果分析通过SPSS软件分析主成分回归模型后，得到了以下结果：1.主成分分析的解释方差比为0.785，表示保留的主成分能够解释原始变量78.5%的方差。
2.主成分得分的系数表明，对于因变量y的预测，主成分1和主成分3具有显著正向影响，而主成分2则具有显著负向影响。
3.模型的拟合优度（例如R方）为0.602，说明主成分回归模型可以解释因变量y的60.2%变异。
综合以上结果，我们可以得出结论：在这个假设情景中，使用主成分回归对于因变量y的预测具有一定的效果，但存在一些主成分对因变量y的贡献不显著的情况。
SPSS回归分析实验报告
中国计量学院现代科技学院实验报告实验课程：应用统计学实验名称: 回归分析_____________ 班级：___________________________ 学号：______________________________ 姓名：__________________________ 实验日期：2012.05.23 ____________实验成绩：________________ 指导教师签名： __________________实验目的一元线性回归简单地说是涉及一个自变量的回归分析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一元线性回归的求解和多元线性回归理论与方法。
二. 实验环境中国计量学院现代科技学院机房310三. 实验步骤与内容1打开应用统计学实验指导书，新建excel表,主要功能是处理两本实验要求掌握新疆 3670.2 766852 •打开SPSS,将数据导入3 •打开分析，选择回归分析再选择线性因变量选全年供水总量，自变量选供水管道长度 统计里回归系数选估计，再选择模型拟合空旧I 圖囤 丨_ |韵虫| 叮鬥 口圭|冃 钥10 11 12 13 14 15W 17 1R19 2021232425 26 272831地区|供水管道|全年供水 天肄 1J 西对蒙古黒龙江:工芯 晰江 安徵 江西闕北云甫宁裏var var var var var var1ESS E6S22 W771 5669 5&36 21999 E385906G' 22099j 3663'f 24127627011406 15669 3572969231727 6063 12251 3275 5209 365 42705010393 T&39 367C120323165632 45198527425363 735S06212714390^921 76685-SP5S Data Editor訳肋（囲恚 E ■ T -S i.U64537 160132 110512 143240568949 134412 202417107777525 5^276 2田7氐185C92257787彳胎狞■!235535 20412B 230610 159570 153367 308309^ 360395"按继续再按确定会出来分析的结果7EB■* b |\M> Ww & Vslife Vtowfi2iZ736^91却朋134412 2W*i 71(177FE£EZ2第I*口川 鼻州出常-* MKlt "Ell“ f j. |4iJI+ Regressionbth De pe n den tVa rt attie'（万平方米）a. Predictors: （ConstamtJ.ft^Xa. Predittnrs: （Ccnstant ）,ftzKr®Iff Io. Dcpen dent Vari at>le :（万平右米）3DependentVariabie'对以上结果进行分析：（1）回归方程为：y=28484.712+11.610X （X 是自变量供水管道长度,丫是因 变量全年供水总量）（2）检验1） 拟合效果检验根据表2可知，R2=0.819 ,即拟合效果好，线性成立。
SPSS学习系列27.回归分析报告
27. 回归分析回归分析是研究一个或多个变量（因变量）与另一些变量（自变量）之间关系的统计方法。
主要思想是用最小二乘法原理拟合因变量与自变量间的最佳回归模型（得到确定的表达式关系）。
其作用是对因变量做解释、控制、或预测。
回归与拟合的区别：拟合侧重于调整曲线的参数，使得与数据相符；而回归重在研究两个变量或多个变量之间的关系。
它可以用拟合的手法来研究两个变量的关系，以及出现的误差。
回归分析的步骤：（1）获取自变量和因变量的观测值；（2）绘制散点图，并对异常数据做修正；（3）写出带未知参数的回归方程；（4）确定回归方程中参数值；（5）假设检验，判断回归方程的拟合优度；（6）进行解释、控制、或预测。
（一）一元线性回归一、基本原理一元线性回归模型：Y=0+1X+ε其中 X 是自变量，Y 是因变量， 0, 1是待求的未知参数， 0也称为截距；ε是随机误差项，也称为残差，通常要求ε满足：① ε的均值为0； ② ε的方差为 2；③ 协方差COV(εi , εj )=0，当i≠j 时。
即对所有的i≠j, εi 与εj 互不相关。
二、用最小二乘法原理，得到最佳拟合效果的01ˆˆ,ββ值： 1121()()ˆ()niii nii x x yy x x β==--=-∑∑， 01ˆˆy x ββ=- 三、假设检验1. 拟合优度检验计算R 2，反映了自变量所能解释的方差占总方差的百分比，值越大说明模型拟合效果越好。
通常可以认为当R 2大于0.9时，所得到的回归直线拟合得较好，而当R 2小于0.5时，所得到的回归直线很难说明变量之间的依赖关系。
2. 回归方程参数的检验回归方程反应了因变量Y 随自变量X 变化而变化的规律，若 1=0，则Y 不随X 变化，此时回归方程无意义。
所以，要做如下假设检验：H 0: 1=0, H 1: 1≠0； （1） F 检验若 1=0为真，则回归平方和RSS 与残差平方和ESS/(N-2)都是 2的无偏估计，因而采用F 统计量：来检验原假设β1=0是否为真。
SPSS实验6-回归分析
SPSS作业6：回归分析（一）回归分析多元线性回归模型的基本操作：（1）选择菜单Analyze－Regression－Linear；（2）选择被解释变量（能源消费标准煤总量）和解释变量（国内生产总值、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均电力消费、能源加工转换效率）到对应框中；（3）在Method框中，选择Enter方法；在Statistics框中，选择Estimates、Model fit、Covariancematrix、Collinearity diagnostics选项；在Plots框中，选择ZRESED到Y框，ZPRED到X框，再选择Histogram和Normal plot；（4）选择菜单Analyze－Non Test－1-Sanple K-S;选择菜单Analyze－Correlate－Brivariate;结果如下：Regression能源消费需求的多元线性回归分析结果（强制进入策略）（一）Model Summary bModel R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate1 .990a.980 .973 8480.38783a. Predictors: (Constant), 能源加工转换效率/%, 交通运输邮电业增加值/亿元, 工业增加值/亿元, 人均电力消费/千瓦时, 建筑业增加值/亿元, 国内生产总值/亿元b. Dependent Variable: 能源消费标准煤总量/万吨分析：被解释变量和解释变量的复相关系数为0.990，判定系数为0.980，调整的判定系数为0.973，回归方程的估计标准误差为8480.38783。
该方程有6个解释变量，调整的判定系数为0.973，，接近于1，所以拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，未能解释的部分较少。
分析：由上可知，被解释变量的总离差平方和为5.882E10，回归平方和及均方分别为5.766E10和9.611E9，剩余平方和及均方分别为1.151E9和7.192E7，F检验统计量的观测值为133.636，对应的概率p值近似为0。
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其Rsq 值较大)，于是就选QUA,CUB,POW来进行。重新进行上面的过程，只选以上三 种模型。 3、 实验结果：
Model Summary and Parameter Estimates Dependent Variable:远视 率 Model Summary R Equation Square Linear Logarith mic Inverse Quadrati c Cubic Compou nd Power S Growth Exponen tial Logistic F df1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 df2 11 11 11 10 9 11 11 11 11 11 11 Sig. .001 Parameter Estimates Constan t b1 b2 b3
1、 实验原理：曲线估计 2、 实验步骤： 第一步 先用散点图的形式进行分析，看究竟是否具有线性相关性；按Graph|Scatter 顺 序打开Scatterplot 对话框，并选择Simple，点击Define； 第2 步 现在进行曲线估计。 Analyze|Regression|Curve Estimation， 将里面的模型全选上， 看哪种模型拟合效果更好从拟合优度(Rsq 即R2)来看， QUA,CUB,POW 效果较好(因为
51.859 187.328 -2.0 0 4.440
.024 -22.306 .036 .199
13.231
2.698
.504 4.905
.001
7.010
19.452
第三题：研究青春发育阶段的年龄与远视率的变化关系，测得数据如表9.28所示，请 对x与y的关系进行曲线估计。 （数据来源： 《统计学（第二版） 》 袁卫，高等教育出版 社；数据文件：data9-6.sav） 表 9.28 青春发育阶段年龄与远视率的变化关系 年龄（x） 远视率 y） 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 63.6 61.0 38.8 13.7 14. 8.0 4.4 4.2 2.0 1.0 2.5 3.1 2.9 4 6 4 5 5 7 1 7 9 2 1 2 8
实验主题 实验题目 实训时间 学生姓名 实训地点 2011 学年 官其虎 信息管理 实验室
专业统计软件应用 回归分析 2 学期 15 周 （2011 年 6 月 1 日—2 日） 班级 0360901 刘进 设备号 B25 指导教师 学号 2009211467
一 实验目的
回归分析是指通过提供变量之间的数学表达式来定量描述变量间相关关系的数学 过程，这一数学表达式通常称为经验公式。我们不仅可以利用概率统计知识，对这个 经验公式的有效性进行判定，同时还可以利用这个经验公式，根据自变量的取值预测 因变量的取值。如果是多个因素作为自变量的时候，还可以通过因素分析，找出哪些 自变量对因变量的影响是显著的，哪些是不显著的。 理解和学会使用回归分析方法解决问题。
of Squares b1 1177.718 1180.718 2.000 2.000 b2 -4.000 -4.000 b3 65.000 65.000
Derivatives are calculated numerically. a. Major iteration number is displayed to the left of the decimal, and minor iteration number is to the right of the decimal. b. Run stopped after 2 model evaluations and 1 derivative evaluations because the relative reduction between successive parameter estimates is at most PCON = 1.00E-008. Parameter Estimates Param eter b1 b2 b3 95% Confidence Interval Estimate Std. Error Lower Bound Upper Bound 2.000 -4.000 65.000 .000 .000 .000 2.000 -4.000 65.000 2.000 -4.000 65.000
.000 156.773 .000 -40.567 .000 192.085 .000 290.851 .000 308.120 .000 .000 .000 49462.7 24
-1.502 37.175 5.730 -.314 -.314 1.369
.000 308.120 .000 .003
The independent variable is 年龄.
a. Predictors: (Constant), x b. Dependent Variable: Y Coefficientsa Standardiz Unstandardized Coefficients ed Coefficients 95% Confidence Interval for B Lower Model 1 (Constan t) x B -94.575 1410.210 Std. Error 28.417 88.511 Beta t -3.328 .983 15.933 Sig. .009 .000 Bound -158.858 1209.983 Upper Bound -30.292 1610.437
.674 22.710 .793 42.251 .883 83.244 .943 82.114 .959 69.538 .794 42.445 .861 68.413 .877 78.119 .794 42.445 .794 42.445 .794 42.445
74.006 -4.768 -57.57 4 615.32 1 -26.56 7 -54.71 7 .731 -3.638 .908 3.398 -.069
a. Predictors: (Constant), x ANOVAb Sum of Model 1 Regression Residual Total Squares 1517083.637 53787.772 1570871.409 df Mean Square 1 1517083.637 9 10 5976.419 F 253.845 Sig. .000a
第二题：某公司太阳镜销售情况如表8.17，销售量与平均价格、广告费用和日照时间 之间的关系作多元线性回归分析。 （数据文件：data8-8.sav） 1、 实验原理：多元线性回归分析 2、 实验步骤： 第1 步 分析：显然是采用多重线性回归分析方法; 第2 步 建立数据文件，变量名销售量与平均价格、广告费用和日照时间第3 步 按 Analyze|Regression|linear…的顺序打开Linear Regression 主对话框，，并将销售量设为 因变量，其余变量设为自变量。我们可选择其中任一种方法进行回归分析（这里选 Stepwise,逐步 回归法），无论选哪种方法，进入方程的变量必须符合容许偏差，默认的容许偏差是 0.0001。同样一个变量若使模型中变量的容许偏差低于默认的容许偏差，则不进入方 程; 第4 步 单击Statistics 按钮，打开Linear Regression:Statistics 对话框，并选择Model fit 和 Estimates;
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Y Model Summary Adjusted Model 1 R .983a R Square .966 R Square .962 Std. Error of the Estimate 77.3073
第5 步 打开Linear Regression:Option 框， 其中Stepwise Method Criteria （逐步回归方法 准测），应用于Stepwise，Backward,Forward 方法，变量根据指定的F 值或F 值的显 著性水平被引入或剔除模型。 Use probability of F， 当F 值的显著性水平小于Entry值时， 该变量将进入回归方程;若大于Removeal 值时，则被剔除。Entry 值必须小于Removal 值，且均为正 数。若想更多的变量进入模型，可增大Entry 值，若想在模型中剔除更多的变量，可 以降低Removal 值。而Use F value 是使用的F 的值。运行即可 3、 实验结果： Coefficientsa Standard ized Unstandardized Coefficie Coefficients Std. Model 1 (Const ant) 价格 广告费 用 日照时 间 a. Dependent Variable: 销量 分析：表示有两种回归方程表达式： 销售量=119.594-12.163*价格；销售量=119.594+13.231*广告费用+2.698*日照时间 B 119.594 -12.163 2.319 Er or 29.373 4.399 .920 Beta t 4.072 -.235 -2.765 .292 2.522 Sig. .004 nts 95% Confidence Interval for B Lower Bound Upper Bound
a. Dependent Variable: Y 分析：一个是方差分析表，是对回归方程进行显著性检验的情况。从结果看，相伴概 率 Sig.<0.05，说明自变量 x 与因变量 y 之间确有线性关系。 一个是是对回归系数的分析。从两系数的相伴概率来看均<0.05，说明均具有显著性意 义，说明回归系数是显著的，则回归方程为： y =-94.575+ 1410.210x。
1、实验原理：非线性回归分析 2、实验步骤： 第一步 分析：这显然是一个非线性回归的问题 第二步 数据组织 第三步 进行非线性回归分析 第四步 主要结果及分析 3、实验结果： Iteration Historyb Iteratio Residual Sum Parameter