實三一線回在SPSS的現(xiàn)★練習(xí)題：合金鋼的強度與鋼材中碳的含量有密切關(guān)系了冶煉出符合要求強度的鋼常過控制鋼水中的碳含量來達(dá)到目的，因此需要了解與之間的關(guān)系，下面是組同的碳含量（％）對應(yīng)的強度（kg/m）數(shù)據(jù)。

0.1

0.2輸入數(shù)據(jù)實驗步驟：步驟：在菜單中選擇，統(tǒng)彈出線性回歸對話框如下：/

圖對框步驟單按將打開Regression:Statistics話框用來選擇輸出那些統(tǒng)計量。如圖2所。圖Regression:Statistics對框/

步驟單擊所示Regression對話框中的按鈕，將打開如圖3所：Plot對框。該對話框用來設(shè)置對差序列作圖形分析，從而檢驗殘差序列的正態(tài)性、隨機性和是否存在異方差現(xiàn)象。圖對話框步驟單如圖示對框中的Save按將打開如圖示：對框。該對話框用來設(shè)置將回歸分析的結(jié)果保存到SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口的變量中，還是某個的據(jù)文件中。/

圖4Regression:Save對框步驟5擊如圖示話框中的options命將打開如圖示的對話框在該對話框中可以對多元性回歸分析中與自變量的篩選有關(guān)的參數(shù)進(jìn)行設(shè)定時也可設(shè)置缺省值采用不同的處理方法。/

圖對框結(jié)果和討論：輸出結(jié)果文件中的第一個表格。輸入／移的變量

a模型

輸入的變量

移去的變量

方法1

x

.輸入a.因變量:yb.已輸入所有請求的變量。aAllrequestedvariablesDependentVariable:該表格輸出的是被引入或從回歸方程中被踢除的各變量分結(jié)果說明對編號為1的型進(jìn)行線性回歸分析時所采用的方法是全部引入法輸出結(jié)果文件中的第二個表格。模型匯總模型RR方

調(diào)整R方

標(biāo)準(zhǔn)估計的誤差1.950

.903.8911.85366a.預(yù)測變量:(常),。a(Constant),該表格輸出的是常用統(tǒng)計量。從這部分結(jié)果看出相關(guān)系數(shù)r=0.950,定系數(shù)r*r=0.903調(diào)整的判定系數(shù)計的標(biāo)準(zhǔn)誤差W=1.85366說明樣本回歸方程的代表性強。輸出結(jié)果文件中的第三個表格

回歸估Anova

a/

模型

平方和

df

均方

F

Sig.回歸

255.412

1

255.412

74.333

.000

1

殘差總計

27.488282.900

89

3.436a.因變量:yb.預(yù)測變量:(常),。a(Constant),DependentVariable:第三個表格是方差分析表。從這部分結(jié)果看出：統(tǒng)計量F=74.333；伴概率。明自變量與變量之間的確有線性回歸關(guān)系。此外ofSquares一欄中分別代表回歸平方和255.412）、殘差平方和27.488）以及總方和（），為由。輸出的結(jié)果文件中第四個表格如下：模型

a系數(shù)非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)B標(biāo)準(zhǔn)誤差(量)35.4511.243

標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)試用版

tSig.28.522.0001xa.因變量:y

92.64110.745.9508.622.000aVariable:第四個表格是回歸系數(shù)分析。中，為非標(biāo)化系數(shù)，Coefficients為準(zhǔn)化系數(shù)I為歸系數(shù)檢驗統(tǒng)計量，Si