实验五相关分析与回归分析
SPSS17.0在生物统计学中的应用-实验五、方差分析报告 六、简单相关与回归分析报告
SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册实验五：方差分析一、实验目标与要求1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理2．掌握方差分析的过程。
3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。
二、实验原理在现实的生产和经营管理过程中，影响产品质量、数量或销量的因素往往很多。
例如，农作物的产量受作物的品种、施肥的多少及种类等的影响；某种商品的销量受商品价格、质量、广告等的影响。
为此引入方差分析的方法。
方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。
若存在显著差异，则说明该因素对各总体的影响是显著的。
方差分析有3个基本的概念：观测变量、因素和水平。
●观测变量是进行方差分析所研究的对象；●因素是影响观测变量变化的客观或人为条件；●因素的不同类别或不通取值则称为因素的不同水平。
在上面的例子中，农作物的产量和商品的销量就是观测变量，作物的品种、施肥种类、商品价格、广告等就是因素。
在方差分析中，因素常常是某一个或多个离散型的分类变量。
⏹根据观测变量的个数，可将方差分析分为单变量方差分析和多变量方差分析；⏹根据因素个数，可分为单因素方差分析和多因素方差分析。
在SPSS中，有One－way ANOV A(单变量－单因素方差分析)、GLM Univariate（单变量多因素方差分析）；GLM Multivariate （多变量多因素方差分析），不同的方差分析方法适用于不同的实际情况。
本节仅练习最为常用的单变量方差分析。
三、实验演示容与步骤㈠单变量－单因素方差分析单因素方差分析也称一维方差分析，对两组以上的均值加以比较。
检验由单一因素影响的一个分析变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否有统计意义。
《统计学》实验报告
图做准备。
实验二：主要是要求学生利用Excel的数据处理功能，掌握Excel
制图方法，能够较为准确地显示统计数据的发布特征。
实验三：分解分析法是分析时间序列常用的统计方法。季节时间序列是趋
势变动(T)、季节变动(S)、循环变动（C）和随机变动(I)综合影响的结果，分解过程要从原始序列中消除随机变动，然后分别识别出季节变动和趋势变动的变化模式。
实验二：
（1）直方图的绘制
（2）折线图的绘制
（3）饼形图的绘制
掌握统计数据的整理方法和Excel的几种基本统计制图操作方法；进一步学习统计数据的整理方法和Excel的基本操作理论。
实验三：
1、计算一次移动平均，消除随机波动
2、中心化移动平均数。
3、计算各个季节指数
4、计算平均季节指数。
5、计算调整后的季节指数
b.“高级筛选”使用“数据-筛选-高级筛选”菜单，调用对话框来实现筛选
3、数据的排序:靠“升序排列”（“降序排列”）工具按钮和“数据-排序”菜单实现。在选中需排序区域数据后，点击“升序排列”（“降序排列”）工具按钮，数据将按升序（或降序）快速排列
4、Frequency函数
用途：以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。它可以计算出在给定的值域和接收区间内，每个区间包含的数据个数。
6、消除旅游人数序列中的季节变动。
7、对消除季节变动的旅游人数进行回归分析。
8、预测。
掌握时间序列的因素分解分析方法，将时间序列的分解分析方法理论与Excel的基本操作理论结合相结合。
实验四：
1、根据统计数据绘制散点图
2、计算相关系数
掌握实验的基本原理和方法：此分析可用于判断两组数据之间的关系。可以使用“相关系数”分析方法来确定两个区域中数据的变化是否相关，即一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正相关）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较小数据相对应（负相关）；还是两个集合中的数据互不相关（相关系数为零）；结合使用相关分析的基本理论和Excel的基本操作理论。
报告中数据统计和结果显著性的分析方法
报告中数据统计和结果显著性的分析方法概述：在各个领域的研究中，数据统计和结果的显著性分析是非常重要的，它们能够帮助我们了解数据的特性以及结果的可靠性。
本文将介绍几种常用的数据统计和结果显著性的分析方法，它们分别是：描述性统计分析、t检验、方差分析、相关分析、回归分析和卡方检验。
这些方法在实际应用中具有一定的灵活性和适应性，可以根据研究的特点和目标进行选择和使用。
一、描述性统计分析描述性统计分析是研究数据的基本特征和分布情况的方法，通过统计指标来对数据进行整体的概述。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差和四分位数等。
这些统计指标能够帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度以及分布的形状，从而为进一步的数据分析提供基础。
二、t检验t检验是用于比较两个样本均值是否有显著差异的方法。
它常用于研究中对照组和实验组之间的差异，以验证研究假设的成立。
t检验的基本原理是通过计算两组样本均值之间的偏差是否显著大于随机误差来判断两组样本的差异是否显著。
当样本量较小或总体标准差未知时，可以使用学生t检验；当样本量较大且总体标准差已知时，可以使用z检验。
三、方差分析方差分析是用于比较多个样本均值是否有显著差异的方法。
它常用于研究中对多个处理组之间的差异，以确定是否存在处理效应。
方差分析的基本原理是通过将总体方差分解为组间方差和组内方差来判断组间差异是否显著。
方差分析可以帮助我们了解各个处理组之间是否存在显著差异，以及不同处理组的均值差异程度。
四、相关分析相关分析是用于探索两个变量之间关系的方法。
它可以帮助我们了解两个变量之间是否存在相关性以及相关性的强度和方向。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和判定系数等。
相关分析的结果可以帮助我们判断两个变量之间的相关性是否显著，并根据相关系数的数值来评估相关性的强度。
五、回归分析回归分析是用于建立变量之间关系模型的方法。
它可以帮助我们预测和解释一个变量对另一个变量的影响。
药学实验数据分析技巧指南
药学实验数据分析技巧指南引言：药学实验是药物研发过程中不可或缺的环节，而数据分析是对实验结果进行科学解读的重要工具。
本文将介绍一些药学实验数据分析的技巧和方法，帮助研究人员更好地理解和利用实验数据。
一、数据收集与整理1.1 数据收集在进行药学实验时，正确收集数据是确保实验结果准确性的关键。
数据应该包括实验组和对照组的观察结果，例如药物的剂量、给药途径、治疗时间等信息。
1.2 数据整理在收集到数据后，需要进行数据整理，包括数据录入和清洗。
数据录入时应尽量避免手工输入错误，可以使用电子表格软件进行数据录入，并使用数据验证功能确保数据的准确性。
数据清洗包括删除异常值、填补缺失值等处理，以确保数据的完整性和可靠性。
二、描述性统计分析2.1 均值与标准差均值和标准差是描述数据集中趋势和离散程度的常用指标。
均值表示数据的平均水平，标准差表示数据的离散程度。
通过计算实验组和对照组的均值和标准差，可以比较两组数据的差异。
2.2 置信区间置信区间是对参数估计的不确定性进行描述的一种方法。
通过计算实验组和对照组的置信区间，可以评估两组数据之间的差异是否具有统计学意义。
三、假设检验3.1 t检验t检验是用于比较两个样本均值是否具有显著差异的统计方法。
在药学实验中，可以使用t检验来比较实验组和对照组的均值差异，从而评估药物治疗效果的显著性。
3.2 方差分析方差分析是一种用于比较三个或多个样本均值是否具有显著差异的统计方法。
在药学实验中，可以使用方差分析来比较多个剂量组的治疗效果，找到最佳的药物剂量。
四、相关性分析4.1 相关系数相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。
在药学实验中，可以使用相关系数来评估药物剂量与疗效之间的相关性，从而确定最佳的治疗剂量。
4.2 回归分析回归分析是一种用于建立变量之间关系模型的统计方法。
在药学实验中，可以使用回归分析来预测药物剂量与疗效之间的关系，并进行剂量优化。
五、生存分析生存分析是一种用于分析事件发生时间的统计方法。
统计研究的基本方法5种
统计研究的基本方法5种
统计研究是一种科学的研究方法，它通过对数据的收集、整理、分析和解释，来揭示事物之间的关系和规律。
在统计研究中，有许多基本方法可以使用，下面将介绍其中的5种。
1. 抽样调查法
抽样调查法是一种常用的统计研究方法，它通过从总体中随机抽取一部分样本，来代表整个总体。
在抽样调查中，样本的选择要具有代表性和随机性，以确保研究结果的可靠性和有效性。
2. 实验研究法
实验研究法是一种通过对实验组和对照组进行比较，来探究因果关系的方法。
在实验研究中，实验组和对照组要尽可能相似，只有在实验组中引入了某种变量，才能比较出这种变量对结果的影响。
3. 相关分析法
相关分析法是一种通过计算两个或多个变量之间的相关系数，来探究它们之间关系的方法。
在相关分析中，相关系数的取值范围为-1到1之间，当相关系数为正数时，表示两个变量之间呈正相关关系，当相关系数为负数时，表示两个变量之间呈负相关关系。
4. 回归分析法
回归分析法是一种通过建立数学模型，来探究自变量和因变量之间关系的方法。
在回归分析中，自变量和因变量之间的关系可以用线性回归模型或非线性回归模型来表示，通过对模型进行拟合和检验，可以得出它们之间的关系。
5. 统计推断法
统计推断法是一种通过对样本数据进行统计分析，来推断总体特征的方法。
在统计推断中，通过对样本数据的均值、标准差等统计量进行计算，来推断总体的均值、标准差等特征。
同时，还可以通过假设检验和置信区间等方法，来对推断结果进行检验和评估。
以上5种方法是统计研究中常用的基本方法，它们各有特点，可以根据研究目的和数据类型的不同，选择合适的方法进行分析和解释。
(完整版)五多元线性回归模型
实验五 多元线性回归模型实验目的：1．掌握用excel 一次性算出回归模型参数的方法和步骤； 2．正确分析输出结果并得出正确的回归模型。
实验内容：某省1978～1989年消费基金、国民收入使用额和平均人口资料如表5.1所示。
试配合适当的回归模型并进行各种检验；若1990年该省国民收入使用额为67十亿元，平均人口为58百万人，当显著性水平 ＝0.05时，试估计1990年消费基金的预测区间。
表5.1 某省1978～1989年消费基金、国民收入使用额和平均人口资料操作步骤：1.在excel 的工作表中输入如表5.1所示的消费基金（十亿元）y 、国民收入使用额（十亿元）2x 和平均人口数（百万人）3x 的样本数据。
2.点击“工具—数据分析—回归”，在Y 值输入区域，拖动鼠标选择Y 样本值A3:A14，在X 值输入区域，拖动鼠标选择X 样本值B3:C14，如图5.1所示。
图5.1 应用excel“数据分析”功能求多元线性回归的有关参数4.点击图5.1所示中的确定，弹出多元回归分析有关参数的窗口，如图5.2所示。
图5.2 应用excel“数据分析”功能求多元线性回归的有关参数结果分析：“回归统计”中Multiple R为复相关系数；R Square为可决系数R2；Adjusted为修正的可决系数；“标准误差”为σ的点估计值，该值在求Y的预测区间和控制范围时要用到。
方差分析表中Singnificance F为对回归方程检验所达到的临界显著性水平，即P值；SS 为平方和；df 是自由度；P-value 为P 值，即所达到的临界显著水平。
图5.2 中最后部分给出的是各回归系数及对回归系数的显著性检验结果。
Intercept为截距，即常数项；Coefficients为回归系数；“标准误差”为对各个回归系数标准差的估计；t Stat为对回归系数进行t检验时t统计量的值。
下限95%和上限95%分别给出了各回归系数的95%置信区间。
实验五 回归分析
实验五回归分析一．实验目的和要求回归分析是研究自变量与因变量之间的关系形式的研究方法，其目的在于根据已知自变量来估计和预测因变量的总平均值。
本次实验根据已有的银行业务数据信息进行回归分析，找出影响不良贷款的因素，进而控制并减少不良贷款，降低银行进一步的损失。
二．实验内容1.实验数据2010年该银行所属的25家分行的有关业务数据如下表所示。
某商业银行2010年的制药业务数据表分行编号不良贷款（亿元）y各项贷款余额（亿元）x1本年累计应收贷款（亿元）x2贷款项目个数（个）x3本年固定资产投资额（亿元）x41 1.2 70.6 7.7 6 54.72 1.4 114.6 20.7 17 93.83 5.1 176.3 8.6 18 76.64 3.5 83.9 8.1 11 18.55 8.2 202.8 17.5 20 66.36 2.9 19.5 3.4 2 4.97 1.9 110.7 11.7 17 23.68 12.7 188.9 27.9 18 46.99 1.3 99.6 2.6 11 56.110 2.9 76.1 10.1 16 67.611 0.6 67.8 3.1 12 45.912 4.3 135.6 12.1 25 79.813 1.1 67.7 6.9 16 25.914 3.8 177.9 13.6 27 120.115 10.5 266.6 16.5 35 149.916 3.3 82.6 9.8 16 32.717 0.5 17.9 1.5 4 45.618 0.7 76.7 6.8 13 28.619 1.3 27.8 5.9 6 16.820 7.1 143.1 8.1 29 67.821 11.9 371.6 17.7 34 167.222 1.9 99.2 4.7 12 47.823 1.5 112.9 11.2 16 70.224 7.5 199.8 16.7 18 43.125 3.6 105.7 12.9 12 100.22.实验过程分别绘制不良贷款与贷款余额、应收贷款、贷款项目数、固定资产投资额之间的散点图。
实验报告中结果的统计分析方法
实验报告中结果的统计分析方法引言：实验是科学研究中重要的手段，它能帮助我们验证假设、得出结论、揭示规律。
而实验报告是对实验过程和结果的记录和总结，其中结果的统计分析就显得尤为重要。
统计分析能够帮助我们理解实验结果的可靠性、推断总体特征、发现变量之间的关系以及评估假设。
本文将介绍实验报告中常用的统计分析方法。
一、描述性统计分析1.1 平均数平均数是最常用的统计指标之一，它可以反映总体或样本中所有观测值的集中趋势。
在实验报告中，可以计算平均数以描述实验结果的集中程度。
1.2 标准差标准差是另一个用以描述数据分布的重要统计指标，它可以测量观测值相对于平均值的离散程度。
通过计算标准差，我们可以知道实验结果的变异性。
二、统计推断性分析2.1 参数检验参数检验是通过比较样本数据与总体参数之间的差异，从而得出关于总体参数的推断。
其中 t检验和z检验是最常用的参数检验方法，它们可以用于判断样本均值是否与总体均值存在显著性差异。
2.2 非参数检验与参数检验不同，非参数检验方法不依赖于总体参数的分布情况，而是通过对数据的排序、秩次或次序进行统计分析。
在实验报告中，非参数检验方法如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等可用于推断两组样本均值的差异。
三、方差分析方差分析是一种用于比较多个总体均值是否存在显著性差异的统计方法。
实验报告中，方差分析可以用于比较多个实验组之间的平均差异，并推断是否存在显著性差异。
四、回归分析回归分析是用于研究自变量与因变量之间关系的统计方法。
在实验报告中，回归分析可以帮助我们理解变量之间的关系，并进行预测和解释。
五、相关分析相关分析是用于研究变量之间相互关系的统计方法。
实验报告中，相关分析可以帮助我们了解实验结果中变量之间的相关性，并推断是否存在一定的因果关系。
六、时间序列分析时间序列分析是研究时间上数据变化规律的统计方法。
在实验报告中，时间序列分析可用于研究实验结果的趋势、周期性和季节性等特征。
相关分析实验报告
相关与回归分析实验报告一、实验目的：学会根据一组数据，来分析其相关性，根据其相关性的分析，再进行回归分析。
学会运用EXCEL中的数据分析软件，并对数据进行回归分析。
得出一元线性回归方程，并对其检验评价。
二、实验环境实验地点：实训楼计算机实验中心五楼实验室3试验时间：第十二周周二实验软件：Microsoft Excel 2003三、实验原理：变量之间的相关关系需要用相关分析法来进行识别和判断。
相关分析，就是借助于图形或若干分析指标对变量之间的依存关系的密切程度进行测定的过程。
相关关系通常通过散点图、相关系数进行识别。
一元线性回归（linear regression）是描述两个变量之间相互联系的最简单的回归模型(regression model).通过一元线性回归模型的建立过程，我们可以了解回归分析方法的基本统计思想以及它在经济问题研究中的应用原理。
四、实验内容1 相关分析：（选择的变量是什么？然后开始进行相关分析）以绝对数(元)为自变量x，指数 (1978=100)为因变量y。
图1.1 （1）散点图图1.2图1.3（2）相关系数的计算在标题栏里找到：工具→数据分析→相关系数→导入数据→输出结果由图表可知相关系数r=0.9893，由散点图的分布以及相关系数的结果可推测，x 与y相关系数很高，且成一元线性回归，故继续对以上两个变量进行回归分析所以相关系数R=0.9893，为高度正线性相关。
2 回归分析：现对变量进行回归分析，工具→数据分析→回归，即可得到下图图1.4图1.5点击确定，即可得到以下结果。
图1.6（继续对上面两个变量进行回归分析）（1）三个表格输出：可以输出几个重要的量：R square，Syx，F，2个系数coefficientsR square=0.9893S yx =δ^=2^^102---∑∑∑n xy y y ββ=461.3088F=1853.55（2）回归方程：回归方程为y ＾＾=β0+β1X,β1=∑∑∑∑∑--2)(2xi xi n yi xi xiyi n =0.045β0 =y -β1x =114.7285091所以回归方程y=114.7285091+0.045x（3）方程的评价：在数据中，F=1853.55，sig F<0.0001说明回归方程整体显著性差，b 的t 统计量t= 21.66，回归方程比较合理。
方差分析和相关分析与回归分析
《统计学》实验五一、实验名称：方差分析二、实验日期：2010年12月3日三、实验地点：经济管理系实验室四、实验目的和要求目的：培养学生利用EXCEL进行数据处理的能力，熟练掌握利用EXCEL 进行方差分析，对方差分析结果进行分析要求：就本专业相关问题收集一定数量的数据，用EXCEL S行方差分析五、实验仪器、设备和材料：个人电脑（人/台），EXCEL软件六、实验过程（一）问题与数据消费者与产品生产者、销售者或服务的提供者之间经常发生纠纷。
当分生纠纷后，消费者常常会向消费者协会投诉。
为了对几个行业的服务质量进行评价，消费者协会在零售业、旅游业、航空公司、家电制造业分别抽取了不同的企业作为样本。
其中零售业抽取7家、旅游业抽取6家、航空公司抽取5家、家电制造业抽取5家。
具体数据如下：零售业旅游业航空公司家电制造业5768314466394951492921654045347734564058535144取显著性水平a =0.05,检验行业不同是否会导致消费者投诉的显著性差异?（二）实验步骤1、进行假设2、将数据拷贝到EXCEL表格中3、选择“工具一一数据分析一一单因素方差分析”，得到如下结果：方差分析’单因素方差分析SUMMARY观蒯数 求和 平均 方差方差分析（三）实验结果分析：由以上结果可知：F>F crit=3.4066 或P-value=0.0387657<0.05,拒绝原假设，表明行业对消费者投诉有着显著差异。
实验心得体会在这学习之前我们只学习了简单的方差计算，现在运用计算机进行方差分 析,可以做出更多的比较。
通过使用计算机可以很快的计算出组间和组内的各种 数值，便于我们进行比较分析。
《统计学》实验六一、 实验名称：相关分析与回归分析 二、 实验日期：2010年12月3日 三、 实验地点：经济管理系实验室 四、 实验目的和要求目的：培养学生利用EXCEL 进行数据处理的能力，熟练掌握 EXCEL 绘制 散点图，计算相关系数，拟合线性回归方程，拟合简单的非线性回归方程，利用 回归方程进行预测。
实验五 相关分析与回归分析
实验五相关分析与回归分析A．相关分析一、实验目的（1）根据统计数据绘制散点图；（2）运用常规方法计算相关系数；（3）利用函数计算相关系数；（4）用数据分析工具求相关系数。
二、实验任务相关关系是指现象之间确实存在的，但具体关系不能确定的数量依存关系。
判断现象间的相关关系，一般先进行定性分析，再进行定量分析。
三、实验过程及结果（1）绘制散点图：第一步，选择“插入”菜单的“图表”子菜单，用鼠标单击“图表”第二步，出现“图表向导—4步骤之1—图表类型”页面选择“XY散点图”，点击“下一步”第三步，出现“图表向导—4步骤之2—图表源数据”页面填写完对话框后，点击“下一步”第四步，出现“图表向导—4步骤之3—图表选项”页面填写完对话框后，点击“下一步”第五步，出现“图表向导—4步骤之1—图表位置”页面填写完对话框后，点击“完成”即完成散点图。
（2）用数据分析工具求相关系数。
第一步，用鼠标点击工作表中待分析数据的任一单元格。
选择“工具”菜单的“数据分析”子菜单，用鼠标双击数据分析工具中的“相关系数”选项，进入相关系数对话框。
第二步,在相关系数对话框中,在“输入区域”框中输入“B1：C15”，分组方式为逐列，选中“标志”复选框，在“输出区域”中输入D17.第三，单击“确定”按钮，即在以D17为起点的右边空白区域给出结果。
结果表明设备能力x与劳动生产率y的相关系数为0.9805，并显示x、y自身为完全正相关。
B．回归分析一、实验目的（1）利用Excel的数据处理功能，掌握回归分析的分析方法；（2）通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合，用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的，从而建立一元或多元线性回归方程；（3）对回归分析结果进行显著性检验，进行回归预测，能对结果进行解释。
二、实验任务用“添加线性趋势线”建立一元线性回归方程三、实验过程及结果用“添加线性趋势线”建立一元线性回归方程用线性趋势线建立一元线性回归方程，主要是根据数据线性关系，插入线性趋势线加以分析整理得出方程的。
统计学心得
试验总结与心得经过了为期两天的统计学实验，主要通过EXCEL这个软件来完成这次的实验。
首先掌握用EXCEL进行数据的搜集整理和显示，要求熟练运用EXCEL搜集数据，统计分组，制作统计图。
这是最基础的操作，让我们首先对EXCEL有一个初步的了解和认识。
实验二是用EXCEL计算描述统计量，可以运用函数描述统计量。
要求我们掌握基础的常用的函数对数据进行初步归纳，了解统计学中最常用的函数组成。
实验三用EXCEL进行时间序列分析。
首先是测定增长量和平均增长量，然后计算出长期趋势。
得出我们所要统计的结果的一个预计变动趋势。
让调研人员有一个机动的应变对策。
这个实验特别主义对时间序列的把握，常常会搞错要除去的年数。
这在实验中常常出错。
实验四用EXCEL进行指数分析，指数分析是统计学中最主要的一个数据分析。
先计算出总指数，再得出平均指数，最后进行因素分析。
其中平均数是通过加权算数平均法得来的。
实验五是用EXCEL进行相关与回归分析。
用EXCEL进行相关分析有两种方法，一是利用相关系数函数，在EXCEL中，提供了两个计算两个变量之间相关系数的方法，CORREL函数和PERSON函数，这两个函数是等价的，实验中我运用了用CORREL函数计算相关系数来进行对数据的分析。
另一种是利用相关分析宏。
EXCEL进行回归分析同样分函数和回归分析宏两种形式，其提供了9个函数用于建立回归模型和预测。
这9个函数分别是：INTERCEPT 返回线性回归模型的截距、SLOPE 返回线性回归模型的斜率、RSQ 返回线性回归模型的判定系数、FORECAST 返回一元线性回归模型的预测值、STEYX 计算估计的标准误、TREND 计算线性回归线的趋势值、GROWTH 返回指数曲线的趋势值、LINEST 返回线性回归模型的参数、LOGEST 返回指数曲线模型的参数。
在实验过程中我使用的是回归分析宏进行回归分析。
实验六是用EXCEL进行预测。
主要有移动平均法、指数平滑法、趋势预测法。
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软件进行相尖分析和回归分析，具体包括：(1) 皮尔逊pearson简单相尖系数的计算与分析(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13:131・相尖分析的统计学原理相尖分析使用某个指标来表明现象之间相互依存尖系的密切程度。
用来测度简单线性相尖尖系的系数是Pearson简单相尖系数。
2・回归分析的统计学原理相尖尖系不等于因果尖系，要明确因果尖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笑系的统计方法。
其基本思想是，在相尖分析的基础上，对具有相尖尖系的两个或多个变量之间数量变化的一般尖系进行测定，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，具体包括序列相尖检验、异方差检验三・数据录入2016年1月13日20:05有“连续变量简单相尖系数的计算与分析_时间与成绩”数据文件，以此录入做相尖分析:至囁娈邑简羊牟黄希数的计管与分析■旳间与成続Q以据皋1:・IBM SPS5 StAtis有’二元线性回归—温度雲蛾壬原始彗据一份，以此予入做线性回归分析丄轴与细子3【?送產1】・1文件® 编菠（旦视團电）数据吵转換（I》分析®團形£）真用程库9）SD（W）刍■勻ffij「r團薪輩H四'实验内容与步骤及输出结果分析2016年1月12日13:14（一）连续变量简单相尖系数的计算与分析有如下案例: 学生每天学习时间T与学习综合成绩G之间的相尖性E1SA「E 1 nl1T G2 1. 154.03 1. 560_0生2*2£2.05 I 3. 070.16 3. 47-t.O7 4. 074.58 4. 277.095,5SI. 510 5. 985.011S. 065.512 6. 566.2138. 0呱014录入至U SPSS中。
统计学实验报告
《统计学》实验一一、实验名称：数据的图表处理二、实验日期：三、实验地点：管理学院实验室四、实验目的和要求目的：培养学生处理数据的基本能力。
通过本实验，熟练掌握利用Excel, 完成对数据进行输入、定义、数据的分类与整理。
要求：就本专业相关问题收集一定数量的数据（＞30）,利用EXCEL进行如下操作：1.进行数据排序2.进行数据分组3.制作频数分布图、直方图和帕累托图，并进行简要解释4.制作饼图和雷达图，并进行简要解释五、实验仪器、设备和材料：个人电脑（人/台），EXCEL软件六、实验过程（一）问题与数据在福州市有一家灯泡工厂，厂家为了确定灯泡的使用寿命，在一批灯泡中随机抽取100个进行测试，所得结果如下：700 716 728 719 685 709 691 684 705 718 706 715 712 722 691 708 690 692 707 701 708 729 694 681 695 685 706 661 735 665 668 710 693 697 674 658 698 666 696 698 706 692 691 747 699 682 698 700 710 722 694 690 736 689 696 651 673 749 708 727 688 689 683 685 702 741 698 713 676 702 701 671 718 707 683 717 733 712 683 692 693 697 664 681 721 720 677 679 695 691 713 699 725 726 704 729 703 696 717 688 （二）实验步骤1、将上表数据复制到EXCEL中；2、将上述数据调整成一列的形式；3、选择“数据-排序“得到III小到到的一列数据M KTOSO R txixl - .xls23 4 5 6,.0(100)651 65862他6« DE按枚湃65M60 2 660-670 5 6TM80614 690-70026 700-710 1823 T.001 13.00S 27.00B 53.00S71.00* 6©710-720 13 671 720-730 10673 730-740674 740-7503676 其也67784.00S94.00XX. 口100.00«26 26. 18 44. OW14 52・DOS1371. Oi兀 si. oca 5 92・财3 95. CC« 3 98.COSi 2 100. CCT 0 100. WS计算lgl00/lg2=6. 7,从而确定组数为K 二1+ lgl00/lg2=&这里为了方便取为10组;确定组距为:(max-min) /K= (749-651)/10=9. 8 取为 10；5、 确定接受界限为 659 669 679 689 699 709 719 729 739 749,分别 键入EXCEL 表格中，形成一列接受区域：6、 选“工具一一数据分析一一直方图”得到如下频数分布图和直方图表1 灯泡使用寿命的频数分布表当文畑P 坝過叨柚入①命式妙 IftD 擬⑪粗口4)轉比迫—:一 - t> ax x 心―・・?. > - 'I \i jSGW ■ * " ^LOGlOdOO)使用寿命 65】 6丸661 664 665 674 676 67?阳网-6&0 2 2.0% 涮叩0 5 7.00%巩H806 13.(10* ⑻W90L4 27.0 曲 G90-700 26 53. Qg TOO-7LO 18 Tl.Qg 58. dW 7i.oca 2L.0% 37 Om 32. (IW us.oca 4、选择“插入-函数(fx)-数学与三角函数-LOG1O"□ HirbsbnTxtt?! 5Ef+¥3?K <xE3］左诗⑴ 观⑥ «®C£)益入『 枢式卽 XAH ) 好即 密口辺..4 3 3」丄妙Bl “心吉・/;-・。
实验五__多重共线性检验参考案例
实验五__多重共线性检验参考案例多重共线性检验是用来检验自变量之间是否存在高度相关性的一种方法。
在回归分析中，如果自变量之间存在高度相关性，会导致回归方程中的相关系数估计值不稳定，难以准确地解释自变量对因变量的影响。
因此，进行多重共线性检验是非常重要的。
下面将以一个案例来说明如何进行多重共线性检验。
假设我们想研究一些城市的房价与以下自变量相关性的影响：房屋面积、房间数量、距离市中心的距离。
我们采集了100个样本，并进行了回归分析。
首先，我们可以查看自变量之间的相关系数矩阵，以判断是否存在高度相关性。
下面是自变量之间的相关系数矩阵：房屋面积房间数量距离市中心的距离房屋面积10.80.2房间数量0.810.1距离市中心的距离0.20.11从相关系数矩阵可以看出，房屋面积和房间数量之间存在高度相关性，相关系数为0.8、这可能意味着两个自变量提供了类似的信息，在回归分析中可能会造成多重共线性的问题。
接下来，我们可以计算自变量的方差膨胀因子（VIF）来进一步检验多重共线性。
VIF是用来度量自变量之间相关度的指标，VIF值越大，说明自变量之间的共线性越强。
计算VIF的公式如下：VIF_i=1/(1-R_i^2)其中，VIF_i表示自变量i的VIF值，R_i^2表示通过其他自变量对自变量i进行回归分析得到的决定系数。
下面是计算三个自变量的VIF值：VIF_房屋面积=1/(1-0.8^2)=1.67VIF_房间数量=1/(1-0.8^2)=1.67VIF_距离市中心的距离=1/(1-0.1^2)=1.01从计算结果可以看出，三个自变量的VIF值都在可接受的范围内，说明它们之间并不存在严重的多重共线性问题。
最后，我们可以绘制自变量对因变量的散点图，以观察它们之间的关系。
如果自变量之间存在高度相关性，会导致散点图中观测点呈现出一种线性的形态。
综上所述，通过相关系数矩阵、VIF值以及散点图的分析，我们可以得出结论：在这个案例中，房屋面积、房间数量和距离市中心的距离之间不存在严重的多重共线性问题，可以继续进行回归分析。
实验五 回归模型的OLS估计
实验五回归模型的OLS估计【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型【实验步骤】【例1】建立我国税收预测模型。
表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
表1 我国税收与GDP统计资料一、建立工作文件⒈菜单方式在录入和分析数据之前，应先创建一个工作文件（Workfile）。
启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（菜单选择方式如图1所示），将弹出一个对话框（如图2所示）。
用户可以选择数据的时间频率（Frequency）、起始期和终止期。
图1 Eviews菜单方式创建工作文件示意图图2 工作文件定义对话框本例中选择时间频率为Annual（年度数据），在起始栏和终止栏分别输入相应的日期85和98。
然后点击OK，在Eviews软件的主显示窗口将显示相应的工作文件窗口（如图3所示）。
图3 Eviews工作文件窗口一个新建的工作文件窗口内只有2个对象(Object）,分别为c（系数向量）和resid（残差）。
它们当前的取值分别是0和NA（空值）。
可以通过鼠标左键双击对象名打开该对象查看其数据，也可以用相同的方法查看工作文件窗口中其它对象的数值。
⒉命令方式还可以用输入命令的方式建立工作文件。
在Eviews软件的命令窗口中直接键入CREA TE命令，其格式为：CREA TE 时间频率类型起始期终止期本例应为：CREA TE A85 98二、输入数据在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：DA TA Y X此时将显示一个数组窗口（如图4所示），即可以输入每个变量的数值图4 Eviews数组窗口三、图形分析借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，以便合理地确定模型的数学形式。
⒈趋势图分析命令格式：PLOT 变量1 变量2 ……变量K作用：⑴分析经济变量的发展变化趋势⑵观察是否存在异常值本例为：PLOT Y X⒉相关图分析命令格式：SCA T 变量1 变量2作用：⑴观察变量之间的相关程度⑵观察变量之间的相关类型，即为线性相关还是曲线相关，曲线相关时大致是哪种类型的曲线说明：⑴SCA T命令中，第一个变量为横轴变量，一般取为解释变量；第二个变量为纵轴变量，一般取为被解释变量⑵SCA T命令每次只能显示两个变量之间的相关图，若模型中含有多个解释变量，可以逐个进行分析⑶通过改变图形的类型，可以将趋势图转变为相关图本例为：SCA T Y X图5 税收与GDP趋势图图5、图6分别是我国税收与GDP时间序列趋势图和相关图分析结果。
统计学原理实习报告
统计学原理实习报告实习日期：1月4日——1月9日班级：** 姓名：** 学号：**指导老师：**实验一用Excel搜集与整理数据 (3)实验二用EXCEL计算描述统计量 (4)实验三用EXCEL进行时间序列分析 (6)实验四用EXCEL进行指数分析 (8)实验五用EXCEL进行相关与回归分析 (9)六统计学实习心得 (11)实验一用Excel搜集与整理数据实验目的：掌握用EXCEL进行数据的搜集整理和显示实验步骤：一、用Excel搜集数据假定有100个总体单位，每个总体单位给一个编号，共有从1到100个编号，输入工作表。
进行抽样分析，即可得图-1。
图-1二、用Excel进行统计分组用直方图工具来进行，输入数据。
（数据来源：http://219.235.129.58/reportView.do?Url=/xmlFiles/cef27b97a3424dfcb7e4e7224bc97 196.xml&id=54e87e18a6024ef99769f74ea8d7d7fb&bgqDm=20030010&i18nLang=zh_CN）得到结果，见图-2。
图-2三、用Excel作统计图把数据输入到工作表。
(数据来源:浙江省计算机二级AOA考试指导用书P45)得出结果，见图-3。
图-3实验结果：均见上图结果分析：一、用来进行随机抽样，体现抽样的公平性。
二、可以用于对大量数据进行统计分组，大大减少工作量。
三、用于了解各个数据所占的比重，用于分析产品销售状况，直观且方便。
实验二用EXCEL计算描述统计量实验目的：用EXCEL计算描述统计量实验步骤：EXCEL中用于计算描述统计量的方法有两种，函数方法和描述统计工具的方法。
一、用函数计算描述统计量，计算众数，中位数，平均误差等。
为了解某门考试整个专业学生的分数情况，随机抽取50人，分数如下：97 88 98 78 60 94 95 96 92 54 89 100 92 84 58 90 86 96 81 76 81 86 92 78 61 78 100 67 85 75 88 82 45 96 65 97 95 56 74 78 71 89 66 79 68 91 90 60 86 53（数据来源:百度文库/view/921baf69011ca300a6c3902e.html）得出结果，见图-4。
SPSS17.0在生物统计学中的应用-实验五、方差分析---六、简单相关及回归分析
SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册实验五：方差分析一、实验目标与要求1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理2．掌握方差分析的过程。
3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。
二、实验原理在现实的生产和经营管理过程中，影响产品质量、数量或销量的因素往往很多。
例如，农作物的产量受作物的品种、施肥的多少及种类等的影响；某种商品的销量受商品价格、质量、广告等的影响。
为此引入方差分析的方法。
方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。
若存在显著差异，则说明该因素对各总体的影响是显著的。
方差分析有3个基本的概念：观测变量、因素和水平。
●观测变量是进行方差分析所研究的对象；●因素是影响观测变量变化的客观或人为条件；●因素的不同类别或不通取值则称为因素的不同水平。
在上面的例子中，农作物的产量和商品的销量就是观测变量，作物的品种、施肥种类、商品价格、广告等就是因素。
在方差分析中，因素常常是某一个或多个离散型的分类变量。
⏹根据观测变量的个数，可将方差分析分为单变量方差分析和多变量方差分析；⏹根据因素个数，可分为单因素方差分析和多因素方差分析。
在SPSS中，有One－way ANOV A(单变量－单因素方差分析)、GLM Univariate（单变量多因素方差分析）；GLM Multivariate （多变量多因素方差分析），不同的方差分析方法适用于不同的实际情况。
本节仅练习最为常用的单变量方差分析。
三、实验演示内容与步骤㈠单变量－单因素方差分析单因素方差分析也称一维方差分析，对两组以上的均值加以比较。
检验由单一因素影响的一个分析变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否有统计意义。
研究两者关系的方法
研究两者关系的方法引言:研究两者关系是科学研究中常见的任务，不论是社会科学还是自然科学，都需要通过方法来探究两个变量之间的关联。
本文将介绍几种常用的方法，以帮助研究者进行有效的分析和研究。
一、相关性分析法相关性分析法是研究两个变量关联程度的一种常用方法。
通过计算两个变量之间的相关系数，可以判断它们之间的线性关系强弱。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
相关性分析法可以帮助研究者了解两个变量之间的关联程度，从而推断它们之间的因果关系或者预测未来的变化趋势。
二、回归分析法回归分析法是研究两个或多个变量之间关系的一种常用方法。
回归分析可以帮助研究者建立一个数学模型，通过该模型来预测一个或多个自变量对因变量的影响。
在回归分析中，可以选择线性回归、多项式回归、逻辑回归等不同的方法来建立模型。
回归分析法可以帮助研究者了解两个变量之间的函数关系，并进行预测和解释。
三、实验设计法实验设计法是研究两个变量关系的一种常用方法。
通过精心设计实验，控制和观察自变量对因变量的影响，可以帮助研究者确定两个变量之间的因果关系。
在实验设计中，需要明确自变量和因变量的定义、选择适当的实验组和对照组、随机分配实验对象等。
实验设计法可以帮助研究者准确地评估两个变量之间的关系，并排除其他干扰因素的影响。
四、案例研究法案例研究法是研究两个变量关系的一种常用方法。
通过深入研究一个或多个个案，可以帮助研究者了解两个变量之间的具体关系和机制。
在案例研究中，可以通过观察、访谈、调查等方法收集数据，并对数据进行分析和解释。
案例研究法可以帮助研究者深入理解两个变量之间的关系，并从中提取出普遍性的结论。
五、综合分析法综合分析法是研究两个变量关系的一种常用方法。
通过综合利用多种方法和多种数据源，可以全面地了解两个变量之间的关系。
在综合分析中，可以通过文献综述、案例对比、模型比较等方法来综合分析数据。
综合分析法可以帮助研究者从不同的角度和层面理解两个变量之间的关系，并得出更加准确和全面的结论。
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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：
有“一元线性回归_温度与幺蛾子”原始数据一份，以此录入做线性回归分析：
四、实验内容与步骤及输出结果分析
2016年1月12日
13:14
（一）连续变量简单相关系数的计算与分析
有如下案例：
学生每天学习时间T与学习综合成绩G之间的相关性
录入到SPSS中。
依次选择“【分析】→【相关】→【双变量】”打开对话框如图，将待分析的2个指标移入右边的变量列表框内。
其他均可选择默认项，单击ok提交系统运行。
结果分析：
相关性表给出了Pearson简单相关系数，相关检验t统计量对应的p值。
相关系数右上角有两个星号表示相关系数在0.01的显著性水平下显著。
从表中可以看出，学习时间T和成绩G两个指标之间的相关系数是0.975，对应的P值都接近0，表明这两个指标有很强的正相关关系。
（二）一元线性回归
有如下案例：
湖北省汉阳县历年越冬代二化螟发蛾盛期与当年三月上旬平均气温的数据如下表，分析三月上旬平均温度与越冬代二化螟发蛾盛期的关系。
将数据录入到SPSS中
（1）绘制散点图，选择【图形】-【旧对话框】-【散点/点状】，如下图所示。
选择简单分布，单击定义，打开子对话框，选择X变量和Y变量，如下图所示。
单击确定提交系统运行，结果见下图所示。
从图上可简单判断温度与发蛾数量之间存在负线性相关关系。
（2）简单相关分析
选择【分析】—>【相关】—>【双变量】,打开对话框，将变量“温度”与“发蛾盛期”移入变量列表框，点击确定运行，结果如下表所示。
从表中可以得到两变量之间的皮尔逊相关系数为-0.771,双尾检验概率p值尾0.009<0.05，故变量之间显著相关。
在此前提下进一步进行回归分析，建立一元线性回归方程。
（3）线性回归分析
步骤1：选择菜单“【分析】—>【回归】—>【线性】”，打开线性回归对话框。
将变量温度移入因变量列表框中，将发蛾盛期移入自变量列表框中。
在方法框中选择进入选项，表示所选自变量全部进入回归模型。
步骤2：单击统计量按钮，如图在统计量子对话框。
该对话框中设置要输出的统计量。
这里选中估计、模型拟合度复选框。
步骤3：单击绘制按钮，在Plots子对话框中的标准化残差图选项栏中选中正态概率图复选框，以便对残差的正态性进行分析。
步骤4：单击保存按钮，在保存子对话框中残差选项栏中选中未标准化复选框，这样可以在数据文件中生成一个变量名尾res_1 的残差变量，以便对残差进行进一步分析。
其余保持Spss默认选项。
在主对话框中单击ok按钮，执行线性回归命令，其结果如下：
模型汇总表给出了回归模型的拟和优度、调整的拟和优度、估计标准差以及Durbin－Watson统计量。
从结果来看，回归的可决系数和调整的可决系数分别为0.595和0.544，即发蛾盛期50％以上的变动可以被该模型所解释，拟和优度较差。
上表是方差分析表，可以看到F统计量为11.748，对应的P值为0.009，所以，拒绝模型整体不显著的原假设，即该模型的整体是显著的。
上表给出了回归系数，回归系数的标准差，标准化的回归系数值以及各个回归系数的显著性t检验。
从表中可以看到无论是常数项还是解释变量x，其t统计量对应的p值都小于显著性水平0.05，因此，在0.05的显著性水平下都通过了t检验。
变量x的回归系数为-0.670，即温度每增加1度，发蛾盛期就减少0.67。
写成线性方程即：
y=10.501-0.67x；xi=温度；yi=发蛾盛期。
为了判断随机扰动项是否服从正态分布，观察标准化残差的P－P图，可以发现，各观测的散点基本上都分布在对角线上，据此可以初步判断残差服从正态分布。