统计分析与SPSS的应用薛薇第四版的第八章课后习题：第三题
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用〔第五版〕》〔薛薇〕课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以与不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex 导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择"元素"菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示,通过散点图,被解释变量y<即：fore>与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以与相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成"虚假回归"。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用〔第五版〕》〔薛薇〕课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以与不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex 导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择"元素"菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示,通过散点图,被解释变量y<即：fore>与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以与相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成"虚假回归"。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
薛薇,《SPSS统计分析方法及应用》第八章 相关分析和线性回归分析
以控制，进行偏相关分析。
偏相关分 析输出结 果;负的 弱相关
相关分析 输出结果 ;正强相 关
8.4.1
8.4.2
回归分析概述
线性回归模型
8.4.3
8.4.4 8.4.5 8.4.6
回归方程的统计检验
基本操作
其它操作
应用举例
线性回归分析的内容
能否找到一个线性组合来说明一组自变量和因变量
可解释x对Y的影响大小，还可 以对y进行预测与控制
目的是刻画变量间的相关 程度
8.2.1 8.2.2 8.2.3 8.2.4
散点图 相关系数 基本操作 应用举例
•
相关分析通过图形和数值两种方式，有效地揭示事物
之间相关关系的强弱程度和形式。
8.2.1 散点图 它将数据以点的的形式画在直角坐标系上，通过
Distances 过程用于对各样本点之间或各个变量之间 进行相似性分析，一般不单独使用，而作为聚类分
析和因子分析等的预分析。
1) 选择菜单Analyze Correlate Bivariate，出现 窗口：
2) 把要分析的变量选到变量Variables框。
3) 在相关系数Correlation Coefficents框中选择计算哪种
一元线性回归模型的数学模型：
y 0 1 x
其中x为自变量；y为因变量； 0 为截距，即常量；
1 为回归系数，表明自变量对因变量的影响程度。
用最小二乘法求解方程中的两个参数，得到
1
( x x )( y y ) (x x)
i i 2 i
0 y bx
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第2章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第2章SPSS数据文件的建立和管理1、SPSS中有哪两种基本的数据组织形式？各自的特点和应用场合是什么？SPSS中两个基本的数据组织方式：原始数据的组织方式和计数数据的组织方式。
●原始数据的组织方式：待分析的数据是一些原始的调查问卷数据，或是一些基本的统计指标。
●计数数据的组织方式：所采集的数据不是原始的调查问卷数据，而是经过分组汇总后的数据。
2、什么是SPSS的个案？什么SPSS的变量？个案：在原始数据的组织方式中，数据编辑器窗口中的一行称为一个个案或观测。
变量：数据编辑器窗口中的一列。
3、在定义SPSS数据结构时，默认的变量名和变量类型是什么？如果希望增强SPSS统计分析结果的易读性，还需要对数据结构的哪些方面进行必要说明？默认的变量名：VAR------；默认的变量类型：数值型。
变量名标签和变量值标签可增强统计分析结果的可读性。
4、收集到以下关于两种减肥产品试用情况的调查数据，请问在SPSS中应如何组织该份资料？产品类型体重变化情况明显减轻无明显变化第一种产品27 19第二种产品20 33问：在SPSS中应如何组织该数据？数据文件如图所示：5、什么是SPSS的用户缺失值？为什么要对用户缺失值进行定义？如何在SPSS中指定用户缺失值？缺失值分为用户缺失值（User Missing Value）和系统缺失值（System MissingValue）。
用户缺失值指在问卷调查中，将无回答的一些数据以及明显失真的数据当作缺失值来处理。
用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示，如“0”、“9”、“99”等。
系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式，如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符，计算机就把其界定为缺失值，这时的数据标记为一个圆点“•”。
在变量视图中定义。
6、从计量尺度角度看，变量包括哪三种主要类型？请各举出一个相应的实际数据。
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案（第1章）
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案（第1章）《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第1章SPSS统计分析软件概述1、SPSS的中文全名和英文全名是什么SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.（StatisticalProduct and Service Soluti ons）2、SPSS有哪两个主要窗口它们的作用和特点各是什么SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。
数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、什么是SPSS的数据集什么是SPSS的活动数据集SPSS的数据集：SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。
每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。
活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。
SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。
4、SPSS有哪三种主要使用方式各自的特点是什么SPSS的三种基本运行方式：完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。
程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。
该方式适用于大规模的统计分析工作。
混合运行方式：是前两者的综合。
5、.sav、.spo、.sps分别是SPSS哪类文件的扩展名sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps 是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在哪些菜单中统计绘图和分析功能主要集中在哪些菜单中SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第3章--SPSS-数据的预处理
4) 数据排序应用举例
• 对居民储蓄存款调查数据，利用排序的方法找出城镇居 民和农村居民一次性存款的最大值和最小值。 • 操作：户口，升序；存款额，升序。
6
2 变量的计算
• 在统计分析过程中，为了更有效的反映事物的本质，有 时需要对变量的数据进行加工整理,产生新变量和计算结果。 • 比如计算一个变量的倍数，计算几个变量的和、差，计 算变量的绝对值、平方等等。 • 因此，变量的计算是日常工作中经常遇到的（38-43自 行记忆）
11
2 变量的计算
4) 条件语句编辑 • c) 在这里可以输入筛选条件。需要说明的是， 每次只能编辑一个筛选条件，不能同时编辑多个筛 选条件。 • 对应工资上浮5%的条件是职称值等于1，高级 工程师。在编辑框输入表达式：zc=1
• 点击条件语句编辑窗口的Continue按钮，退回 到表达式编辑框，点击OK按钮，高级工程师的实发 工资计算完成。
2) 定义结果变量
a) 在Target Variable(目标变量)的编辑框中输入生成的 新变量名称，这时的变量可以是新变量，也可以是原有变量。 b) 如果输入的变量名在数据文件中已经存在，满足条件个 案新变量的值将替换旧变量对应的值，其它值不变。 c) 新变量的数据类型默认为数值型，点击Type&Label按 钮，在弹出的对话框中可以定义新变量的数据类型和标签。
无职称
• 这时变量sfgz所在的列将不再有缺失值。
13
2 变量的计算
6) 计算方法的不足
• 变量的计算，无法一次将不同条件的表达式集中编写， 只能一个条件表达式运行一次。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑在图表编辑器中，选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
《统计分析与SPSS应用(第五版)》课后练习答案(第9章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑在图表编辑器中，选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
第四版应用回归分析课后习题第八章
第8章 非线性回归思考与练习参考答案8.1 在非线性回归线性化时，对因变量作变换应注意什么问题？答：在对非线性回归模型线性化时，对因变量作变换时不仅要注意回归函数的形式， 还要注意误差项的形式。
如：(1) 乘性误差项，模型形式为， (2) 加性误差项，模型形式为。
对乘法误差项模型（1）可通过两边取对数转化成线性模型，（2）不能线性化。
一般总是假定非线性模型误差项的形式就是能够使回归模型线性化的形式，为了方便通常省去误差项，仅考虑回归函数的形式。
8.2为了研究生产率与废料率之间的关系，记录了如表8.15所示的数据，请画出散点图，根据散点图的趋势拟合适当的回归模型。
表8.15生产率x （单位/周） 1002000 3000 3500 400045005000废品率y （%）5.26.56.88.110.2 10.3 13.0解：先画出散点图如下图：e y AK L αβε=y AK L αβε=+从散点图大致可以判断出x和y之间呈抛物线或指数曲线，由此采用二次方程式和指数函数进行曲线回归。
（1）二次曲线SPSS输出结果如下：从上表可以得到回归方程为：72ˆ 5.8430.087 4.4710yx x -=-+⨯ 由x 的系数检验P 值大于0.05，得到x 的系数未通过显著性检验。
由x 2的系数检验P 值小于0.05，得到x 2的系数通过了显著性检验。
（2）指数曲线从上表可以得到回归方程为：0.0002t ˆ 4.003ye = 由参数检验P 值≈0<0.05，得到回归方程的参数都非常显著。
从R2值，σ的估计值和模型检验统计量F值、t值及拟合图综合考虑，指数拟合效果更好一些。
8.3 已知变量x与y的样本数据如表8.16，画出散点图，试用αeβ/x来拟合回归模型，假设：(1)乘性误差项，模型形式为y=αeβ/x eε(2)加性误差项，模型形式为y=αeβ/x+ε。
表8.16解：散点图：(1)乘性误差项，模型形式为y=αeβ/x eε线性化：lny=lnα+β/x +ε令y1=lny, a=lnα,x1=1/x .做y1与x1的线性回归，SPSS输出结果如下：从以上结果可以得到回归方程为：y1=-3.856+6.08x1F检验和t检验的P值≈0<0.05，得到回归方程及其参数都非常显著。
薛薇SPSS统计分析方法及应用相关分析和线性回归分析精品PPT课件
相关回归分析（高校科研研究）.sav
1、简单散点图 选中简单分布，单 击定义Define按钮， 打开窗口
• Y轴Y Axis：选择Y轴要绘制的变量 • X轴X Axis：选择X轴要绘制的变量 • 设置标记Set Markers by：选择分组变量，SPSS
根据该变量的值将观测量分成几组，每组采用 不同的符号标注 • 标注个案Label Cases by：观测量标签变量
8.1 相关分析和回归分析概述 8.2 相关分析 8.3 偏相关分析 8.4 线性回归分析 (重点) 8.5 曲线估计
• 客观事物之间的关系大致可归纳为两大类: ✓函数关系（确定性关系） ：指两事物之间的一种一一
对应的关系，如商品的销售额和销售量之间的关系。 ✓统计关系（非确定性关系）：指两事物之间的一种非一
用来度量两定序变量间的线性相关关系,计算时并不
直接采用原始数据
,而是利用数据的秩，
用两变量的秩 (Ui ,Vi ) 代替 (xi , yi ) 代入
Pearson简单相关系数计算公式中，于是其中的
xi
y 和 的取值范围被限制在1和n之间，且可被简化 i
为：
r
1
6 n(n2
Di2 ，其中 n
2、矩阵散点图 在矩阵散点图中，将图形分成多个方格，在每个方
格中单独绘制某两个变量的数据。 在散点图窗口中选择矩阵散点图，单击定义Define，
在出现的窗口中，依次选择投入高级职称人数、课 题总数、论文数和获奖数进入矩阵变量Matrix框中， 选择是否为直辖市进入设置标记Set Markers框中。
对不同类型的变量应采用不同的相关系数来度量
定类
定序 定距
定类 定序 定距
卡方类测量 卡方类测量 Eta 系数
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
主要包括回归方程的拟合优度检验、显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析等。
《统计分析与SPSS的应用第五版》课后练习答案第3章
《统计分析与SPSS的应用(第五版）》(薛薇）课后练习答案第３章SPＳＳ数据的预处理1、利用第２章第7题数据，采用ＳＰＳS数据筛选功能将数据分成两份文件。
其中，第一份数据文件存储常住地是“沿海或中心繁华城市”且本次存款金额在１000至5０00之间的调查数据;第二份数据文件是按照简单随机抽样所选取的70％的样本数据。
第一份文件:选取数据数据——选择个案——如果条件满足——存款>=100０&存款<5０00&常住地＝沿海或中心繁华城市。
第二份文件:选取数据数据——选择个案——随机个案样本——输入70。
2、利用第2章第7题数据，将其按常住地（升序)、收入水平（升序)、存款金额（降序)进行多重排序。
排序数据——排序个案——把常住地、收入水平、存款金额作为排序依据分别设置排列顺序。
3、利用第2章第9题的完整数据,对每个学生计算得优课程数和得良课程数,并按得优课程数的降序排序。
计算转换——对个案内的值计数输入目标变量及目标标签,把所有课程选取到数字变量，定义值——设分数的区间，之后再排序。
4、利用第2章第９题的完整数据,计算每个学生课程的平均分以及标准差。
同时，计算男生和女生各科成绩的平均分。
方法一：利用描述性统计,数据——转置学号放在名称变量,全部课程放在变量框中,确定后,完成转置。
分析——描述统计——描述，将所有学生变量全选到变量框中,点击选项——勾选均值、标准差。
先拆分数据——拆分文件按性别拆分，分析——描述统计——描述,全部课程放在变量框中，选项——均值。
方法二：利用变量计算,转换——计算变量分别输入目标变量名称及标签——均值用函数m ｅan完成平均分的计算，标准差用函数SＤ完成标准差的计算。
数据——分类汇总——性别作为分组变量、全部课程作为变量摘要、（创建只包含汇总变量的新数据集并命名）——确定5、利用第2章第7题数据，大致浏览存款金额的数据分布状况，并选择恰当的组限和组距进行组距分组。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第4章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第4章SPSS基本统计分析1、利用第2章第7题数据采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。
分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。
Statistics户口所在地职业年龄N Valid 282 282 282Missing 0 0 0户口所在地Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentValid 中心城市200 70.9 70.9 70.9 边远郊区82 29.1 29.1 100.0 Total 282 100.0 100.0职业Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentValid 国家机关24 8.5 8.5 8.5 商业服务业54 19.1 19.1 27.7 文教卫生18 6.4 6.4 34.0 公交建筑业15 5.3 5.3 39.4 经营性公司18 6.4 6.4 45.7 学校15 5.3 5.3 51.1 一般农户35 12.4 12.4 63.5 种粮棉专业户4 1.4 1.4 64.9种果菜专业户10 3.5 3.5 68.4 工商运专业户 34 12.1 12.1 80.5 退役人员 17 6.0 6.0 86.5 金融机构 35 12.4 12.4 98.9 现役军人 3 1.1 1.1 100.0Total282100.0100.0年龄Frequency PercentValid PercentCumulative PercentValid 20岁以下 4 1.4 1.4 1.4 20~35岁146 51.8 51.8 53.2 35~50岁91 32.3 32.3 85.5 50岁以上 41 14.5 14.5 100.0Total282100.0100.0分析：本次调查的有效样本为282份。
《统计分析与spss的应用（第五版）》课后练习答案（第9章）
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形旧对话框散点图简单散点图定义将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记确定。
接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑在图表编辑器中，选择“元素”菜单选择总计拟合线选择线性应用再选择元素菜单点击子组拟合线选择线性应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
v1.0 可编写可改正《统计剖析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第 9 章 SPSS的线性回归剖析1、利用第 2 章第 9 题的数据，随意选择两门课程成绩作为解说变量和被解说变量，利用SPSS供给的绘制散点图功能进行一元线性回归剖析。
请绘制所有样本以及不一样性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，此中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和成效进行评论。
选择 fore 和phy 两门成绩系统散点图步骤：图形旧对话框散点图简单散点图定义将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex 导入设置标志确立。
v1.0可编写可改正接下来在 SPSS输出查察器中，双击上图，翻开图表编写在图表编写器中，选择“元素” 菜单选择总计拟合线选择线性应用再选择元素菜单点击子组拟合线选择线性应用。
v1.0可编写可改正剖析：如上图所示，经过散点图，被解说变量y( 即：fore) 与解说变量 phy有必定的线性关系。
但回归直线的拟合成效都不是很好。
2、请说明线性回归剖析与有关剖析的关系是如何的有关剖析是回归剖析的基础和前提，回归剖析则是有关剖析的深入和持续。
有关剖析需要依靠回归剖析来表现变量之间数目有关的详细形式，而回归剖析则需要依赖有关剖析来表现变量之间数目变化的有关程度。
只有当变量之间存在高度有关时，进行回归剖析追求其有关的详细形式才存心义。
假如在没有对变量之间能否有关以及有关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归剖析，很简单造成“虚假回归”。
与此同时，有关剖析只研究变量之间有关的方向和程度，不可以推测变量之间互相关系的详细形式，也没法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化状况，所以，在详细应用过程中，只有把有关剖析和回归剖析联合起来，才能达到研究和剖析的目的。
v1.0可编写可改正线性回归剖析是有关性回归剖析的一种，研究的是一个变量的增添或减少会不会惹起另一个变量的增添或减少。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑在图表编辑器中，选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑在图表编辑器中，选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
薛薇第四版SPSS第八章
(1)作用:
计算相关系数
说明: 相关系数只是较好地度量了两变量间的线性相 关程度,不能描述非线性关系.
如:x和y的取值为:(-1,-1) (-1,1) (1,-1) (1,1), r=0 但 x2+y2=2
数据中存在极端值时不好 如:(1,1)(2,2)(3,3),(4,4),(5,5),(6,1), r=0.33,但总体上表现出x=y,应结合散点图分析
2
计算相关系数
Kendall相关系数:度量定序变量间的线性相关关系 首先计算一致对数目(U)和非一致对数目(V) 如: 对x和y求秩后为: x: 2 4 3 5 1
y: 3 4 1 5 2
x的秩按自然顺序排序后:
x: 1 2 3 4 5 y: 2 3 1 4 5
一致对U:(2,3) (2,4)(2,5)(3,4)(3,5)(1,4)(1,5)(4,5); 非一致对V:(2,1)(3,1)
绘制散点图
散点图
将数据以点的形式绘制在直角平面上.比较直观,可以 用来发现变量间的关系和可能的趋势.
60
正相关趋势
50
40
性 别
女 职 工
龄 年
30 800 900 1000 1100
男 职 工
基 本 工 资
绘制散点图
计算相关系数
基本操作步骤 (1)菜单选项:分析->相关->双变量 (2)选择计算相关系数的变量到变量框. (3)选择相关系数. (4)显著性检验 输出双尾检验概率P
输出单尾检验概率P
偏相关分析
(一)偏相关系数 (1)含义： 在控制了其他变量的影响下计算两变量的相关系数 虚假相关. 研究商品的需求量和价格、消费者收入之间的关 系.因为:需求量和价格之间的相关关系包含了消 费者收入对商品需求量的影响；收入对价格也产 生影响，并通过价格变动传递到对商品需求量的 影响中。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用〔第五版〕》〔薛薇〕课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以与不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex 导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择"元素"菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示,通过散点图,被解释变量y<即：fore>与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以与相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成"虚假回归"。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。