1、一元線性回歸模型建模到應用的過程以例以例2.22.2為例為例第一步：畫散點圖第一步：畫散點圖點選菜單GraphsScatterDot，進入ScatterDot對話框。選擇Simple Scatter，點擊Define按鈕，進入Simple Scatterplot對話框。在左側變量列表中選“人均國民收入x”，點擊右箭頭按鈕進入“x-Axis”;選”人均消防額y“，點擊右箭頭按鈕進入“Y-Axis”.也可以在此對話框點擊按鈕Titles對散點圖添加標題。如添加標題：人均消費額和人均國民收入之間的散點圖點擊Continue，返回Simple Scatterplot對話框，點擊OK，即輸出散點圖。第二

2、步：設定理論模型。第二步：設定理論模型。由散點圖可認為采用直線回歸模型是合適的。第三步：由第三步：由SPSS軟件中的軟件中的Regression選項進行選項進行回歸參數的估計及回歸方程的顯著性檢驗?；貧w參數的估計及回歸方程的顯著性檢驗。點選AnalyzeRegressionLinear，進入Linear Regression對話框。在左側變量列表中選“人均國民收入x”，點擊右箭頭按鈕進入“Indenpendent”;選”人均消防額y“，點擊右箭頭按鈕進入“Dependent”.若要得到相關系數及其檢驗，點選Statistics按鈕，進入Linear Regression：Statistics對

3、話框。選擇Descrptives和Confidence Intervals選項，其中Estimates和Model Fit為默認選項。點擊Continue按鈕，返回Linear Regression對話框。點擊OK即可得以下輸出結果。Descriptive StatisticsDescriptive Statistics1093.2463923.25818192319.112026.84219人均消費額人均國民收入MeanStd. DeviationNCorrelationsCorrelations1.000.999.9991.000.000.000.19191919人均消費額人均國民收入人均

4、消費額人均國民收入人均消費額人均國民收入Pearson CorrelationSig. (1-tailed)N人均消費額人均國民收入輸出結果輸出結果1.描述統計量描述統計量2.相關系數矩陣相關系數矩陣Variables Entered/RemovedVariables Entered/Removedb b人均國民收入a.EnterModel1VariablesEnteredVariablesRemovedMethodAll requested variables entered.a. Dependent Variable: 人均消費額b. Model SummaryModel Summary.

5、999a.999.99931.74480Model1RR SquareAdjustedR SquareStd. Error ofthe EstimatePredictors: (Constant), 人均國民收入a. 3.變量選擇方式變量選擇方式4.模型概要模型概要ANOVAANOVAb b15326170115326170.4215208.570.000a17131.452171007.7321534330218RegressionResidualTotalModel1Sum ofSquaresdfMean SquareFSig.Predictors: (Constant), 人均國民收入a

6、. Dependent Variable: 人均消費額b. 5.方差分析和方差分析和F檢驗檢驗6.參數估計和回歸參數的參數估計和回歸參數的t檢驗檢驗C Co oe ef ff fi ic ci ie en nt ts sa a37.448 11.2403.332.00413.73461.161.455.004.999 123.323.000.447.463(Constant)人均國民收入Model1BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig. Lower Bound Upper Bound95% C

7、onfidence Interval for BDependent Variable: 人均消費額a. 第四步：回歸診斷，分析輸出結果第四步：回歸診斷，分析輸出結果見課本見課本殘差分析殘差分析在Linear Regression對話框，點選Save按鈕進入Linear Regression:Save對話框，在Residual（殘差）欄里選擇Unstandardized（殘差），Standardized（標準化殘差），Studentized（學生化殘差），點擊Continue，返回Linear Regression對話框，點擊OK，則在原數據集中會增加上三個變量。數據集中會增加三個變量RES_1

8、(殘差），ZRE_1(標準化殘差），SRE_1(學生化殘差）。所有點都在（所有點都在（3，3）內，但殘差有自相關趨勢。）內，但殘差有自相關趨勢。可認為樣本數據基本正常，理論模型得基本假定是合理的?？烧J為樣本數據基本正常，理論模型得基本假定是合理的。第五步：模型的應用第五步：模型的應用預測：若已知1999年人均國民收入X為6500,將新數據輸入樣本數據中，Y的相應值空缺。在Linear Regression：Save對話框中的Predicted Values選項中選擇Unstandardized（y的預測值）；在Prediction Intervals選項中選擇Mean（均值區間預測），Indival（新值區間預測