多元回归分析实验报告
计量经济学实验报告之多元回归
X X X学院实验报告第 1 页（1）用eviews得到数据如下：建立回归模型：AHE=-6.631562+0.186713*CLFPRM+0.004974*UNRMR2=0.622402，F=11.53822，P=0.001094，T=（-2.093464）（4.419819）（0.238515）可知城市男性劳动参与率和城市男性失业率与真实的平均小时工资存在正相关关系。
经济意义：说明在其他条件保持不变的情况下，城市男性劳动参与率每增加一个百分点，真实的平均小时工资增加0.186713美元，城市男性失业率每增加百分之一，真实的平均小时工资增加0.004974美元。
（2）用eviews得到数据如下：建立回归模型：AHE=10.60094-0.05345*CLFPRFR2=0.65384，F=28.33262，P=0.000085，T=（18.85195）（-5.32284）可知城市女性劳动参与率与真实的平均小时工资存在负相关关系。
经济意义：说明在其他条件保持不变的情况下，城市女性劳动参与率每增加一个百分点，真实的平均小时工资减少0.05345美元。
（3）用eviews得到数据如下：第 3 页建立回归模型：AHE=157.048-1.919573*CLFPRM-0.232917*UNRMR2=0.91981，F=80.29262，P=0.000，T=（11.69701）（-10.72079）（-2.635153）可知城市男性劳动参与率和城市男性失业率与当前平均小时工资存在显著的负相关关系。
经济意义：说明在其他条件保持不变的情况下，城市男性劳动参与率每增加百分之一，当前平均小时工资减少1.919573美元，城市男性失业率每增加百分之一，当前平均小时工资减少0.232917美元。
（4）用eviews得到数据如下：建立回归模型：AHE=-23.92719+0.595155*CLFPRFR2=0.958337，F=345.0332，P=0.000，T=（-13.33538）（18.57507）可知城市女性劳动参与率与当前平均小时工资存在显著的正相关关系。
计量经济实验报告多元(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多元线性回归模型，分析多个自变量与因变量之间的关系，掌握多元线性回归模型的基本原理、建模方法、参数估计以及模型检验等技能，提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
二、实验背景随着经济的发展和社会的进步，影响一个变量的因素越来越多。
在经济学、管理学等领域，多元线性回归模型被广泛应用于分析多个变量之间的关系。
本实验以某地区居民消费支出为例，探讨影响居民消费支出的因素。
三、实验数据本实验数据来源于某地区统计局，包括以下变量：1. 消费支出（Y）：表示居民年消费支出，单位为元；2. 家庭收入（X1）：表示居民家庭年收入，单位为元；3. 房产价值（X2）：表示居民家庭房产价值，单位为万元；4. 教育水平（X3）：表示居民受教育程度，分为小学、初中、高中、大专及以上四个等级；5. 通货膨胀率（X4）：表示居民消费价格指数，单位为百分比。
四、实验步骤1. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理，确保数据质量。
2. 模型设定：根据理论知识和实际情况，建立多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为因变量，X1、X2、X3、X4为自变量，β0为截距项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项。
3. 模型估计：利用统计软件（如SPSS、R等）对模型进行参数估计，得到回归系数的估计值。
4. 模型检验：对估计得到的模型进行检验，包括以下内容：（1）拟合优度检验：通过计算R²、F统计量等指标，判断模型的整体拟合效果；（2）t检验：对回归系数进行显著性检验，判断各变量对因变量的影响是否显著；（3）方差膨胀因子（VIF）检验：检验模型是否存在多重共线性问题。
5. 结果分析：根据模型检验结果，分析各变量对因变量的影响程度和显著性，得出结论。
五、实验结果与分析1. 拟合优度检验：根据计算结果，R²为0.812，F统计量为30.456，P值为0.000，说明模型整体拟合效果较好。
多元线性回归模型实验报告
多元线性回归模型一、实验目的通过上机实验,使学生能够使用Eviews 软件估计可化为线性回归模型的非线性模型，并对线性回归模型的参数线性约束条件进行检验。
二、实验内容（一）根据中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L进行回归分析。
（二）掌握可化为线性多元非线性回归模型的估计和多元线性回归模型的线性约束条件的检验方法（三）根据实验结果判断中国该年制造业总体的规模报酬状态如何？三、实验步骤（一）收集数据下表列示出来中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L。
序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）1 3722.7 3078.22 113 17 812.7 1118.81 432 1442.52 1684.43 67 18 1899.7 2052.16 613 1752.37 2742.77 84 19 3692.85 6113.11 2404 1451.29 1973.82 27 20 4732.9 9228.25 2225 5149.3 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 806 2291.16 1758.77 120 22 2539.76 2545.63 967 1345.17 939.1 58 23 3046.95 4787.9 2228 656.77 694.94 31 24 2192.63 3255.29 1639 370.18 363.48 16 25 5364.83 8129.68 24410 1590.36 2511.99 66 26 4834.68 5260.2 14511 616.71 973.73 58 27 7549.58 7518.79 13812 617.94 516.01 28 28 867.91 984.52 4613 4429.19 3785.91 61 29 4611.39 18626.94 21814 5749.02 8688.03 254 30 170.3 610.91 1915 1781.37 2798.9 83 31 325.53 1523.19 4516 1243.07 1808.44 33表1（二）创建工作文件（Workfile）。
【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实验多元线性回归分析12
这里我们以总成绩作为因变量Y，平时成绩和期中成绩分别作为自变量X1，X2，建立的多元回归模型为：
Байду номын сангаас2，估计参数，建立回归预测模型
利用SPSS可得一下结果：
Variables Entered/Removedb
Model
Variables Entered
Variables Removed
1183.800
19
a. Predictors: (Constant),期中成绩,平时成绩
b. Dependent Variable:总成绩
注释：从表中可得拟合方程的F统计量值为7.586，相应的P值为0.000说明，拟合方程是显著的。是具有统计意义的。
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Method
1
期中成绩,平时成绩a
.
Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable:总成绩
注释：根据这个表的结果我们可以初步的知道，经过检验自变量X1，X2是可以加入到准备估计的回归方程中作为变量的。
Model Summaryb
Standardized Coefficients
t
Sig.
95% Confidence Interval for B
Correlations
Collinearity Statistics
B
Std. Error
Beta
Lower Bound
Upper Bound
Zero-order
（实验2）多元回归分析实验报告.doc
⑩陕&科技丈嗲实验报告成绩一、实验预习：1.多元回归模型。
2.多元回归模型参数的检验。
3.多元回归模型整体的检验。
二、实验的目的和要求：通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准；并掌握分析解决实际金融问题的能力。
三、实验过程：（实验步骤、原理和实验数据记录等）软件：Eviews3.1数据：给定美国机动车汽油消费量研究数据。
1.实验步骤1）在Eviews7.0中，新建文件，并将给定的数据输入新建的文件中；2）分析变量间的相关关系；3）进行时间序列的平稳性检验，根据序列趋势图，对原序列进行ADF平稳性检验，再对时间序列数据的一阶差分进行ADF检验，并对结果进行分析讨论。
2.实验原理对于只有一个解释变量的模型，其参数估计方法是最简单的，一般形式如下:y t= A）+ +其中&称为被解释变量，人称为解释变量，％称为随机误差项。
模型可分为两部分：1）回归方程部分，2）随机误差部分，义㈣归分析就是根据样本观察值寻求从和成的估计值。
图一0 Series: S Torkfile: ADF::Adf\| VeA- J Proc: Object Properties ^nnt Name {Freeze J Default-n x| Options | Sample [Gerr j图二2）建立回归模型如卜:四、实验总结：（实验数据处理和实验结果讨论等）1.实验数据处理1）数据的预处理：通过绘制动态曲线、绘制散点图、计算变量之间的相关 关系为正式建模做准备。
可以画出美国汽车各项研究数据的趋势图如下：QMG = c(l) + c(2) * MOB + c(3) * PMG + c(4) * POP + c(5) * GNP 回归结果如下：Dependent Variable: QMG Method: LeastSquares Date: 06/10/14 Time: 16:19 Sample:1950 1987 Included observations: 38QMG=C(1)+C(2)*MOB+C(3)*PMG+C(4)*POP+C(5)*GNP由表中数据带入公式可写出线性回归表达式为：QMG = 24553723 + 1.418520 * MOB- 27995762 * PMG- 59.8748 * POP- 30540.88 * GNP3)进行模型检验从表Prob列的数据中发现c(0)与c(4)的值T检验未通过，可以考虑删除相应的自变量。
回归分析实验报告
多元统计分析实验报告日期：2014-06-021、实验内容全国1978年到2007年全国税收收入（亿元）、国内生产总值（亿元）、财政支出（亿元）、商品零售价格指数（%）实测值如下表所示，试对税收收入与国内生产总值，财政支出和商品零售价格指数的关系作多元回归分析。
2、实验目的多元线性回归分析在SAS系统中也是用PROC REG过程进行分析的，只是在一元线性回归分析基础上多了一些选择项而已。
此时回归模型的选择具有很大的灵活性。
对于全部的自变量，可以将他们全部放在模型中，也可以只选择其中的一部分进行回归分析。
而选择变量的途径也有很多种，一般常用的有前进法、后退法以及逐步回归法。
因此，本实验运用SAS实现，为了了解和认识多元回归分和SAS的用法。
3、实验方案分析本实验是一个以全国1978年到2007年全国税收收入（亿元）、国内生产总值（亿元）、财政支出（亿元）、商品零售价格指数（%）实测值实，对税收收入与国内生产总值，财政支出和商品零售价格指数的关系，运用逐步回归法进行实验的。
4、操作过程SAS程序:data a;input y x1-x3 @@;cards;519.28 3624.1 1122.09 100.7537.82 4038.2 1281.79 102571.7 4517.8 1228.83 106629.89 4862.4 1138.41 102.4700.02 5294.7 1229.98 101.9775.59 5934.5 1409.52 101.5947.35 7171 1701.02 102.82040.79 8964.4 2004.25 108.8 2090.73 10202.2 2204.91 106 2140.36 11962.5 2262.18 107.3 2390.47 14928.3 2491.21 118.5 2727.4 16909.2 2823.78 117.8 2821.86 18547.9 3083.59 102.1 2990.17 21617.8 3386.62 102.9 3296.91 26638.1 3742.2 105.4 4255.3 34634.4 4642.3 113.25126.88 46759.4 5792.62 121.7 6038.04 58478.1 6823.72 114.8 6909.82 67884.6 7937.55 106.1 8234.04 74462.6 9233.56 100.8 9262.8 78345.2 10798.18 97.4 10682.58 82067.5 13187.67 97 12581.51 89468.1 15886.5 98.5 15301.38 97314.8 18902.58 99.2 17636.45 104790.6 22053.15 98.7 20017.31 135822.8 24649.95 99.9 24165.68 159878.3 28486.89 102.8 28778.54 183217.4 33930.28 100.8 34804.35 211923.5 40422.73 101 45621.97 249529.9 49781.35 103.8 ;proc reg;model y=x1 x2 x3;print cli;run;5、实验结果图1图2图1给出了由REG过程得到的方差分析与参数估计，方差分析给出了直线拟和这组数据的效果的信息。
计量地理学实验报告
《计量地理学》实验报告学院：班级：学号：姓名：指导老师：实验地点：目录一、第一次实验（1）多元线性回归分析··3（2）逐步回归分析··6二、第二次实验（1）主成分回归分析··10（2）方差分析··13三、第三次实验（1）非线性回归分析··17（2）聚类分析··20四、第四次实验趋势面分析··22第一次实验1.实验名称：多元线性回归分析实验目的：通过探讨自变量与因变量之间变动的比例关系，建立模型，揭示地理要素之间的线性相关关系。
实验内容：以《贵州省遵义市海龙坝水源地供水水文地质详查报告》中的数据资料为例，对该地区地下水流量进行预测。
从详查报告可以看出，该区地下水流量的动态变化主要受降雨量及人工开采两个因素的影响，因此主要通过研究区降雨量及人工开采用水资料来预测地下水各观测孔流量的变化，而不考虑其它因素的影响，则模型可简化为：22110x x y ∂+∂+∂=式中，y 为观测孔地下水流量的变化；21,x x 分别为降雨量和人工开采量。
年份 降雨量1x /mm人工开采量2x /3m观测孔流量y/(L/s)1990 954 658.8 51.54 1991 1389.5 723.1 63.71 1992 864 701.9 54.44 1993 1193.2 689.5 56.78 1994 841 734.6 53.45 1995 1378.4 699.2 65.92 19961686.9685.467.581997 1592.1 704.7 64.591998 1956.7 613.7 75.31实验步骤：（1）在DPS系统中对原始数据进行回归分析，将上表中数据编辑、定义成数据块；（2）在“多元分析”菜单下选择“回归分析”中的“线性回归”，系统给出下图界面点击右下角的“返回编辑”，得到以下数据：多元线性回归分析结果：方差来源平方和df 均方F值p值相关系数R=0.962768 决定系数RR=0.926923 调整相关R'=0.950034press=117.3509 剩余标准差sse= 2.4622 预测误差标准差MSPE=4.4225 Durbin-Watson d=2.2597回 归461.39792230.6989 38.0527 0.0004剩 余36.3757 6 6.0626总 的497.77368 62.2217变量 回归系数 标准系数 偏相关 标准误t 值p-值 b0 26.3907 21.6685 1.21790.2627b1 0.0201 0.9914 0.9523 0.0026 7.6450 0.0001 b2 0.01250.05680.17600.02840.43790.6746序号观察值拟合值残差标准残差 学生残差cook 距离成果处理：经过以上分析，由上表可知，该区地下水流量计算模型为：210125.00201.03907.26x x y ++=通过对回归方程进行F 显著性检验，该地下水流量预测模型显著性很好，符合1 51.5400 53.7836 -2.2436 -0.9112 -1.3434 0.7061 2 63.7100 63.3429 0.3671 0.1491 0.1774 0.00443 54.4400 52.5106 1.92940.78360.93320.12144 56.7800 58.9766 -2.1966 -0.8921 -0.9563 0.04545 53.4500 52.4554 0.9946 0.4039 0.5048 0.0477 6 65.9200 62.8219 3.09811.25821.35180.09407 67.5800 68.8541 -1.2741 -0.5175 -0.5965 0.0390 8 64.5900 67.1881 -2.5981 -1.0552 -1.2416 0.1976 975.3100 73.3868 1.92320.78111.48581.9270通径系数分析直接作用 通过x1通过x2 x1 0.9914 -0.0298x20.0568-0.5206剩余通径系数=0.270327该地区的实际情况，因此可以通过该模型对研究区地下水流量进行预测。
《多元统计分析分析》实验报告
《多元统计分析分析》实验报告2012 年月日学院经贸学院姓名学号实验实验成绩名称一、实验目的（一）利用SPSS对主成分回归进行计算机实现.（二）要求熟练软件操作步骤，重点掌握对软件处理结果的解释.二、实验内容以教材例题7.2为实验对象，应用软件对例题进行操作练习，以掌握多元统计分析方法的应用三、实验步骤（以文字列出软件操作过程并附上操作截图）1、数据文件的输入或建立：(文件名以学号或姓名命名)将表7.2数据输入spss：点击“文件”下“新建”——“数据”见图1：图1点击左下角“变量视图”首先定义变量名称及类型：见图2：图2：然后点击“数据视图”进行数据输入（图3）：图3完成数据输入2、具体操作分析过程：（1）首先做因变量Y与自变量X1-X3的普通线性回归：在变量视图下点击“分析”菜单，选择“回归”-“线性”（图4）：图4将因变量Y调入“因变量”栏，将x1-x3调入“自变量”栏（图5）：然后选择相关要输出的结果：①点击右上角“统计量（s）”：“回归系数”下选择“估计”；“残差”下选择“D.W”；在右上角选择输出“模型拟合度”、“部分相关和偏相关”“共线性诊断”（后两项是做多重共线性检验）。
选完后点击“继续”（见图6）②如果需要对因变量与残差进行图形分析则需要在“绘制”下选择相关项目（图7），一般不需要则继续③如果需要将相关结果如因变量预测值、残差等保存则点击“保存”（图8），选择要保存的项目④如果是逐步回归法或者设置不带常数项的回归模型则点击“选项”（图9）其他选项按软件默认。
最后点击“确定”，运行线性回归，输出相关结果（见表1-3）图5 图6图7图8图9回归分析输出结果：的协差阵也就是相关阵进行分解做因子分析或主成分分析），如果不需要对变量做标准化处理就选“协方差矩阵”；“输出”中的两项都选，要求输出没有旋转的因子解（主成分分析必选项）和碎石图（用图形决定提取的主成分或因子的个数）；“抽取“下，默认的是基于特征值（大于1表示提取的因子或主成分至少代表1个单位标准差的变量信息，因为标准化后的变量方差为1，因子或者主成分作为提取的综合变量应该至少代表1个变量的信息），也可以自选提取的因子个数（即第二项），本例中做主成分回归，选择提取全部可能的3个主成分，所以自选个数填3。
多元回归分析实验报告心得
多元回归分析实验报告心得引言回归分析是一种常用的统计分析方法，能够探究多个自变量与一个因变量之间的数学关系。
在本次实验中，我们使用了多元回归分析方法来研究多个自变量对一个因变量的影响。
通过本次实验，我对多元回归分析有了更深入的理解，并学到了一些关键的技巧和注意事项。
实验设计本次实验的目的是研究某城市的房屋价格如何受到位置、房龄和房屋面积等多个因素的影响。
我们收集了一定数量的样本数据，其中自变量包括房屋的地理位置、房龄和面积，因变量为房屋的价格。
我们首先进行了数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理和变量转换，然后使用多元回归分析方法建立了一个回归模型。
多元回归模型多元回归模型是用来建立多个自变量与一个因变量之间的数学关系的模型。
在本次实验中，我们使用了线性多元回归模型，假设因变量y可以通过线性组合的方式来表达：y = β0 + β1 * x1 + β2 * x2 + β3 * x3 + ε其中，y为因变量，x1、x2、x3为自变量，β0、β1、β2、β3为回归系数，ε为误差项。
实验结果通过对样本数据的多元回归分析，我们得到了如下结果：- β0的估计值为10000，表示当所有自变量为0时，房屋价格的估计值为10000。
- β1的估计值为2000，表示当自变量x1的值增加1单位时，房屋价格的估计值会增加2000。
- β2的估计值为-3000，表示当自变量x2的值增加1单位时，房屋价格的估计值会减少3000。
- β3的估计值为5000，表示当自变量x3的值增加1单位时，房屋价格的估计值会增加5000。
根据模型的拟合效果，我们得到了一个R-squared值为0.8，说明我们的模型可以解释80%的因变量变异。
结论与讨论通过本次实验，我深刻理解了多元回归分析的过程和意义。
多元回归模型可以用于预测或解释因变量与多个自变量之间的关系。
不仅如此，我还学到了一些关键的技巧和注意事项，包括选择自变量、处理缺失值和变量转换等。
多元线性回归模型实验报告
多元线性回归模型实验报告实验报告：多元线性回归模型1.实验目的多元线性回归模型是统计学中一种常用的分析方法，通过建立多个自变量和一个因变量之间的模型，来预测和解释因变量的变化。
本实验的目的是利用多元线性回归模型，分析多个自变量对于因变量的影响，并评估模型的准确性和可靠性。
2.实验原理多元线性回归模型的基本假设是自变量与因变量之间存在线性关系，误差项为服从正态分布的随机变量。
多元线性回归模型的表达形式为：Y=b0+b1X1+b2X2+...+bnXn+ε，其中Y表示因变量，X1、X2、..、Xn表示自变量，b0、b1、b2、..、bn表示回归系数，ε表示误差项。
3.实验步骤（1）数据收集：选择一组与研究对象相关的自变量和一个因变量，并收集相应的数据。
（2）数据预处理：对数据进行清洗和转换，排除异常值、缺失值和重复值等。
（3）模型建立：根据收集到的数据，建立多元线性回归模型，选择适当的自变量和回归系数。
（4）模型评估：通过计算回归方程的拟合优度、残差分析和回归系数的显著性等指标，评估模型的准确性和可靠性。
4.实验结果通过实验，我们建立了一个包含多个自变量的多元线性回归模型，并对该模型进行了评估。
通过计算回归方程的拟合优度，我们得到了一个较高的R方值，说明模型能够很好地拟合观测数据。
同时，通过残差分析，我们检查了模型的合理性，验证了模型中误差项的正态分布假设。
此外，我们还对回归系数进行了显著性检验，确保它们是对因变量有显著影响的。
5.实验结论多元线性回归模型可以通过引入多个自变量，来更全面地解释因变量的变化。
在实验中，我们建立了一个多元线性回归模型，并评估了模型的准确性和可靠性。
通过实验结果，我们得出结论：多元线性回归模型能够很好地解释因变量的变化，并且模型的拟合优度较高，可以用于预测和解释因变量的变异情况。
同时，我们还需注意到，多元线性回归模型的准确性和可靠性受到多个因素的影响，如样本大小、自变量的选择等，需要在实际应用中进行进一步的验证和调整。
多元线性回归模型之数学建模实验报告
%y= 45.3636+0.3604*x1+3.0906*x2+11.8246*x3
rcoplot(r,rint)
x1=x(a,:)
y1=y(a)
[b1,bint1,r1,rint1,s1]=regress(y1',x1)
b1,bint1,s1
%y= 58.5101+0.4303*x1+2.3449*x2+10.3065*x3
30.0184 59.4982
-19.6030 32.7499
-28.9960 22.3987
-24.1742 26.8599
-23.8105 28.7839
-27.9825 22.9747
-22.6411 27.8754
-32.8481 18.0569
9.3635 48.2532
-30.5838 21.0099
-20.9189 30.3583
-35.7261 13.7317
x3=[0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 01 0 0 1 1 0 1 0 1];
plot(x1,y,’>’)
plot(x2,y,’*’)
x=[ones(30,1), x1',x2',x3']
[b,bint,r,rint,s]=regress(y',x)
1.0000 53.0000 28.6000 1.0000
1.0000 63.0000 28.3000 0
1.0000 29.0000 22.0000 1.0000
1.0000 25.0000 25.3000 0
1.0000 69.0000 27.4000 1.0000
《应用回归分析 》---多元线性回归分析实验报告
《应用回归分析》---多元线性回归分析实验报告
二、实验步骤：
1、计算出增广的样本相关矩阵
2、给出回归方程
Y=-65.074+2.689*腰围+（-0.078*体重）3、对所得回归方程做拟合优度检验
4、对回归方程做显著性检验
5、对回归系数做显著性检验
三、实验结果分析：
1、计算出增广的样本相关矩阵相关矩阵
2、给出回归方程
回归方程：Y=-65.074+2.689*腰围+（-0.078*体重）
3、对所得回归方程做拟合优度检验
由表可知x与y的决定性系数为r2=0.800,说明模型的你和效果一般，x与y 线性相关系数为R=0.894，说明x与y有较显著的线性关系，当F=33.931，显著性Sig.p=0.000，说明回归方程显著
4、对回归方程做显著性检验
5、对回归系数做显著性检验
Beta的t检验统计量t=-6.254，对应p的值接近0，说明体重和体内脂肪比重对腰围数据有显著影响
6、结合回归方程对该问题做一些基本分析
从上面的分析过程中可以看出腰围和脂肪比重以及腰围和体重的相关性都是很大的，通过检验可以看出回归方程、回归系数也很显著。
其次可以观察到腰围、脂肪比重、体重的数据都是服从正态分布的。
多元线性回归模型实验报告 计量经济学
多元线性回归模型实验报告计量经济学多元线性回归模型是一种比较常见的经济学建模方法，其可用于对多个自变量和一个因变量之间的关系进行分析和预测。
在本次实验中，我们将使用一个包含多个自变量的数据集，对其进行多元线性回归分析，并对分析结果进行解释。
数据集介绍本次实验使用的数据集来自于UCI Machine Learning Repository，数据集包含有关汽车试验的多个自变量和一个连续因变量。
数据集中包含了204条记录，其中每条记录包含了一辆汽车的14个属性，分别是：MPG（燃油效率），气缸数（Cylinders）、排量（Displacement）、马力（Horsepower）、重量（Weight）、加速度（Acceleration）、模型年（Model Year）、产地（Origin）等。
模型建立在进行多元线性回归分析之前，我们首先需要对数据进行预处理。
为了确保数据的可用性，我们需要先检查数据是否存在缺失值和异常值。
如果有，需要进行相应的处理，以确保因变量和自变量之间的关系受到了正确地分析。
在对数据进行预处理之后，我们可以使用Python中的statsmodels包来对数据进行多元线性回归分析。
具体建模过程如下：```import statsmodels.api as sm# 准备自变量和因变量数据X = data[['Cylinders', 'Displacement', 'Horsepower', 'Weight', 'Acceleration', 'Model Year', 'Origin']]y = data['MPG']# 添加常数项X = sm.add_constant(X)# 拟合线性回归模型model = sm.OLS(y, X).fit()# 输出模型摘要print(model.summary())```在上述代码中，我们首先通过data[['Cylinders', 'Displacement', 'Horsepower', 'Weight', 'Acceleration', 'Model Year', 'Origin']]选择了所有自变量列，用于进行多元线性回归分析；然后，我们又通过`sm.add_constant(X)`，向自变量数据中添加了一列全为1的常数项，用于对截距进行建模；最后，我们使用`sm.OLS(y, X).fit()`来拟合线性回归模型，并使用`model.summary()`输出模型摘要。
计量经济学实验报告1
一．预期Y和各个解释变量之间的关系
家庭书刊年支出（Y）与家庭月收入(X),户主受教育程度(T)呈线性相关关系
二. Y对X的回归
1.建立经济模型
2.在eviews中录入数据,并用最小二乘法估计参数得到回归结果,如下表
可知:
（1）线性回归方程为
（2）估计的回归系数 , 的标准误差和t值分别为
: =0
SE( )=117.1579 ;t( )=1.604113取
查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值 (16)=2.120>t( )=1.60411
未落在了拒绝域内,故假设成立
:=0
SE( )=0.056922;t( )=5.128460取
查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值 (16)=2.120<t( )=5.128460
SE( )=117.1579 ;t( )=1.604113;
SE( )=0.056922;t( )=5.128460
(3) =0.621759 F=26.30110 n=18
经济意义解释:
当家庭月平均收入每变动一单位时,家庭书刊年消费支出就同向变动0.291923个单位
4.参数显著性检验（对回归系数的t检验）
四.模型选择及原因
应选择多元线性回归模型
原因：多元线性回归模型对两种解释变量“家庭月平均收入”和“户主受教育年数”对被解释变量“家庭书刊年消费支出”的影响都有做分析,这样就能更全面的分析问题,结果的可信度也相对较高。
原因:多元线性回归模型对两种解释变量“家庭月平均收入”和“户主受教育年数”对被解释变量“家庭书刊年消费支出”的影响都有做分析，这样就能更全面的分析问题，结果的可信度也相对较高。
回归分析实验报告
回归分析实验报告实验报告实验课程：[信息分析]专业：[信息管理与信息系统]班级：[ ]学⽣姓名：[ ]指导教师：[请输⼊姓名]完成时间：2013年6⽉28⽇⼀．实验⽬的多元线性回归简单地说是涉及多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。
本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与⽅法。
⼆．实验环境实验室308教室三．实验步骤与内容1打开应⽤统计学实验指导书，新建excel表2．打开SPSS，将数据输⼊。
3．调⽤SPSS主菜单的分析——>回归——>线性命令，打开线性回归对话框，指定因变量（⼯业GDP⽐重）和⾃变量（⼯业劳动者⽐重、固定资产⽐重、定额资⾦流动⽐重），以及回归⽅式；逐步回归（图1）图1 线性对话框4.在统计栏中，选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等，选择Duribin-watson以进⾏DW检验；选择模型拟合度输出拟合优度统计量值，如R^2、F统计量值等（图2）。
图2 统计量栏5．在线性回归栏中选择直⽅图和正态概率图以绘制标准化残差的直⽅图和残差分析与正态概率⽐较图，以标准化预测值为纵坐标，标准化残差值为横坐标，绘制残差与Y的预测值的散点图，检验误差变量的⽅差是否为常数（图3）。
图3 绘制栏6.提交分析，并在输出窗⼝中查看结果，以及对结果进⾏分析。
系统在进⾏逐步分析的过程中产⽣了两个回归模型，模型1先将与因变量（销售收⼊）线性关系的⾃变量地区⼈⼝引⼊模型，建⽴他们之间的⼀元线性关系。
⽽后逐步引⼊其他变量，表1中模型2表明将⾃变量⼈均收⼊引⼊，建⽴⼆元线性回归模型，可见地区⼈⼝和⼈均收⼊对销售收⼊的影响同等重要。
从表2中给出了两个模型各⾃的R^2和调整后的R^2,第⼀个模型中的销售收⼊中有99%的变动可以⽤地区⼈⼝的变动解释，第⼆个模型中地区⼈⼝和⼈均收⼊的变动可以解释销售收⼊中99.9%的变动，显然第⼆个模型的拟合数据效果⽐较好⼀点。
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多元回归分析实验报告
【实验环境】SPSS 23.0
【实验名称】多元回归分析
【实验目的】
（1）掌握应用SPSS软件执行简单的多元回归分析，并根据统计输出结果整理报表
（2）熟悉按Enter和Stepwise等不同的方法把自变量置入回归模型，分析并报告结果
【实验内容】
1.分析前期的虚拟变量处理准备。
利用“回归分析数据”执行统计分析，以便探讨主管品德、
主管工作能力、主管人际能力三个因素对员工离职倾向的影响。
其中，为了排除员工性别（1=男，2=女）和组织类型（1=政府机关；2=事业单位；3=国有企业；4=非国有企业）两个因素对分析结果的干扰，通常需要把员工性别和组织类型作为控制变量建立分析模型。
并且，由于上述两个控制变量均为分类变量，不宜直接置入回归模型，应将其应用重新编码为不同变量，分别将它们转换为取值为0或者1的虚拟变量。
在进行虚拟变量转换时，可以把“男”作为性别的参照组，而把“政府机关”作为组织类型的参照组，以此进行转换（可以参照实验结果中的表1加以理解）。
2.按照Enter法置入解释变量执行回归分析。
把主管品德、主管工作能力、主管人际能力三
个因素，以及经过上一步经过转换得到并用作控制变量的虚拟变量，同时置入模型作为IV （Independent Variable），同时注意勾选方差变化量及多重共线性检验，执行统计分析，并根据输出结果按表1要求的信息制作报表。
3.按照stepwise法置入解释变量执行回归分析。
把主管品德、主管工作能力、主管人际能力
三个因素，以及经过上一步经过转换得到并用作控制变量的虚拟变量，同时置入模型作为IV（Independent Variable），同时注意勾选方法为Stepwise（步进，或译为逐步）及多重共线性检验，执行统计分析，并根据输出结果按表2要求的信息制作报表。
【实验过程】
【实验结果】
1.根据统计输出结果，按表1要求的信息报告相应内容，并回答后面的思考问题。
表1 应用Enter法置入解释变量的多元回归分析结果摘要（N=___722_____）
注：*P＜0.05，**P＜0.01，***P＜0.001（双尾检验）。
（提示：根据输出结果标注标准化回归系数、ΔR2、F的显著性水平）
思考问题：
(1)模型的多重共线性问题是否严重？为什么？
不严重
对于每个变量而言，容忍度（Tolerance）并未小于0.1，方差膨胀因子（VIF）并未大于10
(2)主管品德、主管工作能力和主管人际能力三者或其中某一项是否有助于降低员工离职倾向？若是，
为什么？
是
主管品德、主管工作能力和主管人际能力三者的标准化回归系数分别为-.129（P＜0.01）、-.163（P＜
0.01）、-.478（P＜0.001），即均对员工离职倾向有负向影响，三者增大有利于降低员工离职倾向。
(3)根据表1的回归分析结果，若想要有效降低员工离职倾向，首要应该改善主管在品德、工作能力、
人际能力中间的哪个方面？
主管人际能力
因为它标准化回归系数在三者中间最大，效应最为明显。
(4)ΔR2的数值转化为百分数后，就是主管品德、主管工作能力和主管人际能力三者能够解释员工离职
倾向变异量的百分比吗？为什么？
不是
在模型中，还有作为控制变量的虚拟变量D1～D4在起作用，所以不完全是主管品德、主管工作能力和主管人际能力三者能够解释员工离职倾向变异量的百分比。
2.根据统计输出结果，按表2要求的信息报告相应内容，并回答后面的思考问题。
表2 应用Stepwise法置入解释变量的多元回归分析结果摘要（N=_ 722 _）
注：*P＜0.05，**P＜0.01，***P＜0.001（双尾检验）。
（提示：控制变量和解释变量按需保留，不显著的在制作报表时将该行删除即可。
另外，要根据输出结果标注F的显著性水平）
思考问题：
(1)应用Stepwise法置入解释变量执行回归分析，统计输出可能有几个模型的结果。
对于本次分析而言，
应该报告第几个模型的输出结果？
模型4
(2)根据表2的回归分析结果，按照“因变量=常数+∑回归系数i×解释变量i”的基本范式，员工离职倾
向与D1、D2、D3、D4、主管品德、主管工作能力、主管人际能力等变量的关系，其所对应的回归方程可以写成___员工离职倾向=6.950-0.283×D4-0.152×主管品德-0.203×主管工作能力-0.563×主管人际能力_____________________________________________________________。
（注意：为简洁起见，只保留在统计上显著的因素）。