销售数据回归分析

该数据中q是checkers Pizza公司的比萨销 售量， p，m，pou，pmcd分别是比萨的价 格、该地区人均收入、欧文公司的比萨价 格以及mcd公司的价格。
四、实验内容及其操作指导
实验任务：
1）分析原始数据中q和其他的各数据项之间的相关性
2）设因变量为q，自变量为p、m、pou、 pmcd ，对其进
多元线性回归模型中自变量的个数在2个以上， 模型的一般形式为： Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+εi i=1,2…n 其中， 为被解释变量（因变量），x1x2…xk 为解释变量（自变量），是随机误差项，i为观测 值下标，n为样本容量，β0，β1，β2，…βk， 为 k+1个待估参数，β0称为回归常数，β0，β1， β2，…βk， 称为回归系数。
行回归分析
任务1 指导：
在spss中选择analyze菜单，在其中选择correlate项 中的bivariate.
任务2指导
在spss中选择analyze菜单，在其中选择regression项 中的linear
销售数据回归分析
上海商学院 流通现代化实ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ教学中心
一、实验目的
（1）分析数据项之间的相关性
（2）根据因变量和自变量的变化趋势进行回归分析
二、实验要求
（1）根据提供的原始数据进行数据项之间的相关性
分析 （2）选择合适的回归模型，对数据项之间的变化趋势进 行回归拟合，并给出分析报告。
三、实验背景
线性回归分析是考察变量之间的数量关系变 化规律，它通过一定的数学表达式—回归方程， 来描述这种关系，以确定一个或几个变量的变化 对另一个变量的影响程度，为预测提供数学依据。 线性回归方程从样本数据出发，一般利用最小二 乘法，根据回归直线与样本数据点在垂直方向上 的偏离程度最低的原则，进行回归方程的参数的 求解。根据线性回归方程总自变量的个数，回归 方程可分为一元线性回归方程和多元线性回归方 程
线性回归分析的基本步骤：
1．确定回归中的自变量和因变量 2．从收集到样本数据出发确定自变量和因变量之间的 数学关系，即建立回归方程 3．对回归方程进行各种统计检验 4．利用回归方程进行预测 在利用统计软件进行回归分析时，只有第一步由用户 给定，其它均可由计算机完成。
原始数据项名称及格式
原始数据