1、標簽:標題篇一：SPSS多元線性回歸分析實例操作步驟SPSS統計分析多元線性回歸分析方法操作與分析實驗目的：引入19982008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年貸款 利率和房屋空置率作為變量，來研究上海房價的變動因素。實驗變量：以年份、商品房平均售價（元/平方米）、上海市城市人口密度（人/平方公里）、城市居民人均可支配收入（元）、五年以上平均年貸款利率（）和房屋空置率（）作為變量。實驗方法：多元線性回歸分析法軟件：spss19.0操作過程：第一步：導入Excel數據文件1. ope n data documentope n dataope n；2. Opening

2、excel data sourceOK.第二步：1. 在最上面菜單里面選中AnalyzeRegressionLinear ， Dependent （因變量）選擇商品房平均售價，Independents （自變量）選擇城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五 年以上平均年貸款利率、房屋空置率；Method選擇Stepwise.進入如下界面：2. 點擊右側 Statistics，勾選Regression Coefficients （回歸系數）選項組中的 Estimates；勾選 Residuals（殘差）選項組中的 Durbin-Watson、Casewise diagnostics 默認；接著選

3、擇 Model fit、 Colli nearity diag no tics ;點擊 Con ti nue.3. 點擊右側 Plots，選擇*ZPRED （標準化預測值）作為縱軸變量，選擇 DEPENDNT （因變 量）作為橫軸變量；勾選選項組中的Standardized Residual Plots （標準化殘差圖）中的Histogram、Normal probability plot ; 點擊 Continue.4. 點擊右側 Save，勾選 Predicted Vaniues （預測值）和 Residuals （殘差）選項組中的 Unstandardized ;點擊 Continue.

4、5. 點擊右側 Options，默認，點擊 Continue.6. 返回主對話框，單擊OK.輸出結果分析：1引入/剔除變量表該表顯示模型最先引入變量城市人口密度（人/平方公里），第二個引入模型的是變量城市居民人均可支配收入（元），沒有變量被剔除。2.模型匯總該表顯示模型的擬合情況。從表中可以看出，模型的復相關系數（R ）為1.000，判定系數（R Square）為1.000,調整判定系數（Adjusted R Square ）為1.000,估計值的標準誤差（Std. Error of the Estimate ）為 28.351, Durbin-Watson 檢驗統計量為 2.845，當 DW

5、 2 時說 明殘差獨立。篇二：用SPSS軟件實現多元線性回歸分析哈爾濱商業大學數學實驗報告實驗題目： 用SPSS軟件實現多元線性回歸分析 姓名：張彥琛 學號：_201214390009 專 業： 數學與應用數學 日 期：2014-10-27一、實驗目的用SPSS軟件來實現多元線性回歸分析及其應用。二、實驗內容水泥凝固時放出的熱量 Y與水泥中的四種化學成分 x1,x2,x3,x4有關，今測得一組數據如下，試用多元回歸分析的方法建立模型。三、實驗步驟及結論(一)實驗步驟把實驗所用數據從 Word文檔復制到Excel，并進一步導入到 SPSS數據文件中進行回歸分 析。選擇菜單“分析一 &gt

6、;回歸一>線性”，為了解決多重共線性問題，采用逐步回歸法。(二)實驗結論表一：表一顯示了用逐步回歸法得到了兩個回歸模型的擬合情況。由表可知，弓I入x4得到模型1,模型1的R方為0.675,調整R方為0.645, x4對y影響顯著。同時又引入 x1得到模型2, 模型2的R方為0.972，調整R方為0.967, x4 , x1對y影響最為顯著。由 0.675<0.972 , 0.645<0.967，且接近1，說明模型的擬合效果很好。表二：表二給出了兩個回歸模型的方差分析及檢驗結果。模型1的F值為22.799, Sig值為0.001 <0.05

7、。模型2的F值為176.627 , Sig值為000<0.05。模型1,2都通過F檢驗，可 見模型1與模型2在整體上都是顯著的。表三：表三給出了回歸模型的非標準化估計系數、標準化估計系數、系數的顯著性檢驗結果以及共線性統計量的方差膨脹因子VIF。在模型1, 2中，對應t統計量的Sig.的值均小于0.05，則說明每個系數對 y的影響是顯著的。共 線性統計量中 VIF<10，則克服了共線性的影響。模型1,2都通過了統計顯著性檢驗，由表可得兩個回歸模型。模型 1： y=117.568-0.738x4 模型 2: y=103.097+1.440x1-0.614x4 四、心得

8、體會1.通過這次上機實驗，我學會了用SPSS軟件來實現多元線性回歸分析，用所學的來解決實際問題。2 通過老師的講解，學會了如何操作SPSS軟件，知道如何分析所得到的實驗結果，讀懂實驗表格。3. 實際生活中很多的問題都會用到多元回歸分析模型，因此應該充分了解多元回歸分析的思想，將實際問題進行數字化，建立正確的模型。篇三：SPSS常用分析方法操作步驟SPSS常用分析方法操作步驟一、單變量單因素方差分析例題：某個年級有三個班，現在對他們的一次數學考試成績進行隨機抽(見下表)，試在顯著性水平0.005下檢驗各班級的平均分數有無顯著差異(數據文件：數學考試成績.sav)。(1) 建立數學成績數據文件。(

9、2) 選擇“分析”比較均值”單因素方差”，打開單因素方差分析窗口，將“數學成績”移入因變量列表框，將“班級”移入因子列表框。(3) 單擊“兩兩比較”按鈕，打開“單因素ANOVA兩兩比較”窗口。(4 )在假定方差齊性選項欄中選擇常用的LSD檢驗法，在未假定方差齊性選項欄中選擇Tamhane' s檢驗法。在顯著性水平框中輸入0.05,點擊繼續，回到方差分析窗口。(5) 單擊“選項”按鈕，打開“單因素ANOVA選項”窗口，在統計量選項框中勾選“描述性”和“方差同質性檢驗”。并勾選均值圖復選框，點擊“繼續”，回到“單因素 ANOVA 選項”窗口，點擊確定，就會在輸出窗口中輸出分析結果。二、單變

10、量多因素方差分析研究不同溫度與不同濕度對粘蟲發育歷期的影響，得試驗數據如表5-7。分析不同溫度和濕度對粘蟲發育歷期的影響是否存在著顯著性差異(數據文件：粘蟲.sav)。(1) 建立數據文件“粘蟲.sav”。(2) 選擇“分析”一般線性模型”單變量”，打開單變量設置窗口。(3 )分析模型選擇：此處我們選用默認；(4 )比較方法選擇：在窗口中單擊“對比”按鈕，打開“單變量：對比”窗口進行設置， 單擊“繼續”返回；(5) 均值輪廓圖選擇：單擊“繪制”按鈕，設置比較模型中的邊際均值輪廓圖，單擊“繼 續”返回；(6) “兩兩比較”選擇，用于設置兩兩比較檢驗，本例中設置為“溫度”和“濕度”。三、相關分析調

11、查了 29人身高、體重和肺活量的數據見下表，試分析這三者之間的相互關系。(1 )建立數據文件“學生生理數據 .sav"。(2) 選擇“分析”相關” t “雙變量”，打開雙變量相關分析對話框。(3) 選擇分析變量：將“身高”、“體重”和“肺活量”分別移入分析變量框中。(4) 選擇相關分析方法：在相關系數欄有三種相關系數，分別對應三種方法，供使用者選 擇。(5 )顯著性檢驗：雙側檢驗、單側檢驗。(6) “標記顯著性檢驗”復選項：選中該復選項，輸出結果中在相關系數右上角用“*”表 示顯著性水平為 5%,用“ * ”表示顯著水平為1%。(7) “選項”對話框：本例在統計時項選擇“均值和標準差”，在缺失值選項選擇默認，即 “按對排除個案”。四、回歸分析考察中國居民收入與消費支出的關系。數據文件名稱“居民消費水平.sav”。變量說明：GDPP :人均國內生產總值 CONSP :人均居民消費(1 )建立數據文件“居民消費水平 .sav”。(2) 選擇“分析”回歸”線性”，打開線性回歸分析對話框。(3) 選擇因變量和自變量：將人均居民消費“CONSP ”移入因變量框中；(4) 在線性回歸窗口中點擊“統計量”，打開線性回歸統計量窗口，對統計量進行設置。(5) 在線性回歸窗口中點擊“繪制”，打開、“線性回歸：圖”窗口，