当前位置:首页 >> >> 第六章 spss回归分析

第六章 spss回归分析


SPSS 回 归 分 析
Regression

目 录
线 性 回 归 曲 线 估 计 二项逻辑斯谛回归 多分变量的逻辑斯谛回归 概率单位回归 非线性回归 加 权 回 归 两段最小二乘法 最优尺度回归 习题参考答案
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

线 性 回 归

一元线性回归有关公式
对斜率检验的假设是,总体回归系数b=0。检验该假设的t值计算公式是: 对斜率检验的假设是,总体回归系数b=0。检验该假设的t值计算公式是:

t=

b SEb
a SE a

对截距检验的假设是,总体回归方程截距a=0。检验该假设的t值计算公式是: 对截距检验的假设是,总体回归方程截距a=0。检验该假设的t值计算公式是:

t=

在两公式中, 是回归系数的标准误。 是截距的标准误。 在两公式中,SEb是回归系数的标准误。SEa是截距的标准误。

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

一元线性回归有关公式
2 ∑ ( yi y ) R2 = 2 ∑ ( yi y )

R2判定系数

方差分析

回归均方 F = 残差均方

=

∑ ∑

(y y)

2

/ p

( y y ) 2 /( n p 1 )

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

一元线性回归各种残差与预测值关系示意图 一元线性回归各种残差与预测值关系示意图

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

(g)

多元线性回归
多元回归分析:根据多个自变量的最优组合建立回归方程来预测因变量的回归分析 多元回归分析: 多元回归分析的模型
y = b0 + b1 x1 + b2 x 2 + + bn x n
∑ ( y y ) /(n k 1) R =1- ∑ ( y y ) /(n 1)
2 2 2

校正R2判定系数的公式

Adjusted

为自变量的个数, 其中k为自变量的个数,n为观测量数目

偏回归系数和常数项的t检验的公式
偏回归系数 t= 偏回归系数的标准误

t=

常数项 常数项的标准误

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

回归菜单

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

线性回归主对话框

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

输出统计量对话框

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

确定影响点
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

选择图形对话框

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

选择对话框

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

简单散点图对话框图

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

散点图示例
$80,000

$60,000

y r a l a S g n i $40,000 n n i g e B
$20,000

$0

$0

$20,000

$40,000

$60,000

$80,000 $100,000 $120,000 $140,000

Current Salary

初始工资与当前工资散点图
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --
返回

回归模型的建立(示例输出1 回归模型的建立(示例输出1)
a Variables Entered/Removed

Model 1 2 3

4 5

Variables Entered Beginning Salary Employment Category Previous Experience (months) Months since Hire Educational Level (years)

Variables Removed . . . . .

Method Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100). Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100). Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100). Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100). Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).

a. Dependent Variable: Current Salary

引入或从模型中剔除的变量

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

回归模型的建立(示例输出2 回归模型的建立(示例输出2)
Model Summaryf Adjusted R Square .774 .805 .826 .835 .839 Std. Error of the Estimate $8,115.36 $7,540.43 $7,127.04 $6,940.23 $6,856.79

Model 1 2 3 4 5

R .880a .898b .909c .914d .917e

R Square .775 .806 .827 .836 .840

a. Predictors: (Constant), Beginning Salary b. Predictors: (Constant), Beginning Salary, Employment Category c. Predictors: (Constant), Beginning Salary, Employment Category, Previous Experience (months) d. Predictors: (Constant), Beginning Salary, Employment Category, Previous Experience (months), Months since Hire e. Predictors: (Constant), Beginning Salary, Employment Category, Previous Experience (months), Months since Hire, Educational Level (years) f. Dependent Variable: Current Salary

拟合过程小结
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 -- 返回

回归模型的建立(示例输出3 回归模型的建立(示例输出3)
ANOVA f Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Regression 106831048750.124 1 106831048750.124 1622.118 Residual 31085446686.216 472 65858997.217 Total 137916495436.340 473 Regression 111136313278.118 2 55568156639.059 977.312 Residual 26780182158.221 471 56858136.217 Total 137916495436.340 473 Regression 114042988034.361 3 38014329344.787 748.392 Residual 23873507401.978 470 50794696.600 Total 137916495436.340 473 Regression 115326259146.015 4 28831564786.504 598.577 Residual 22590236290.325 469 48166815.118 Total 137916495436.340 473 Regression 115913177991.251 5 23182635598.250 493.084 Residual 22003317445.089 468 47015635.566 Total 137916495436.340 473 Predictors: (Constant), Beginning Salary Predictors: (Constant), Beginning Salary, Employment Category Predictors: (Constant), Beginning Salary, Employment Category, Previous Experience (months) Predictors: (Constant), Beginning Salary, Employment Category, Previous Experience (months), Months since Hire Predictors: (Constant), Beginning Salary, Employment Category, Previous Experience (months), Months since Hire, Educational Level (years) Dependent Variable: Current Salary Sig. .000a

2

.000b

3

.000c

4

.000d

5

.000e

a. b. c. d. e. f.

方差分析
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

回归模型的建立(示例输出4 回归模型的建立(示例输出4)
Coefficients a Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta 1 (Constant) 1928.206 888.680 Beginning Salary 1.909 .047 .880 2 (Constant) 1036.931 832.051 Beginning Salary 1.469 .067 .677 Employment Category 5947.000 683.430 .269 3 (Constant) 3039.205 829.783 Beginning Salary 1.467 .063 .676 Employment Category 6160.294 646.577 .279 Previous Experience -23.749 3.139 -.145 (months) 4 (Constant) -10300.67 2707.813 Beginning Salary 1.479 .062 .682 Employment Category 6060.446 629.927 .274 Previous Experience -23.789 3.057 -.146 (months) Months since Hire 163.826 31.739 .097 5 (Constant) -15038.57 2992.525 Beginning Salary 1.365 .069 .629 Employment Category 5859.585 624.945 .265 Previous Experience -19.553 3.250 -.120 (months) Months since Hire 154.698 31.464 .091 Educational Level 539.642 152.735 .091 (years) a. Dependent Variable: Current Salary Collinearity Statistics Tolerance VIF 1.000 .430 .430 .430 .430 .996 .430 .429 .996 .999 .337 .426 .860 .992 .512 1.000 2.323 2.323 2.323 2.327 1.004 2.326 2.330 1.004 1.001 2.965 2.349 1.162 1.008 1.953 t 2.170 40.276 1.246 21.873 8.702 3.663 23.117 9.528 -7.565 -3.804 23.911 9.621 -7.781 5.162 -5.025 19.796 9.376 -6.017 4.917 3.533 Sig. .031 .000 .213 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000

建立模型过程中的各模型回归系数及检验结果
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

回归模型的建立(示例输出5 回归模型的建立(示例输出5)
a Casewise Diagnostics

Case Number 18 32 103 106 205 218 274 446 454

Std. Residual 6.034 3.483 3.450 3.582 -3.486 6.936 4.505 3.049 3.713

Current Salary $103,750 $110,625 $97,000 $91,250 $66,750 $80,000 $83,750 $100,000 $90,625

Predicted Value $62,374.33 $86,742.22 $73,344.88 $66,687.60 $90,654.61 $32,441.54 $52,858.98 $79,097.06 $65,166.38

Residual $41,375.671 $23,882.776 $23,655.124 $24,562.396 -$23,904.615 $47,558.463 $30,891.017 $20,902.945 $25,458.622

a. Dependent Variable: Current Salary

当前工资变量的异常值表
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 -- 返回

回归模型的建立(示例输出6 回归模型的建立(示例输出6)
Residuals Statisticsa Std. Deviation $15,654.38 1.000 $264.12 $15,657.16 $6,820.46 .995 1.003 $6,940.12 1.017 6.762 .012 .014 Minimum $13,966.34 -1.307 $372.61 $13,892.49 -$23,904.62 -3.486 -3.611 -$25,640.79 -3.658 .399 .000 .001 Maximum $132,960.17 6.295 $3,453.16 $132,267.02 $47,558.46 6.936 6.952 $47,782.29 7.334 118.966 .158 .252 Mean $34,419.57 .000 $724.93 $34,416.16 $.00 .000 .000 $3.41 .002 4.989 .003 .011 N 474 474 474 474 474 474 474 474 474 474 474 474

Predicted Value Std. Predicted Value Standard Error of Predicted Value Adjusted Predicted Value Residual Std. Residual Stud. Residual Deleted Residual Stud. Deleted Residual Mahal. Distance Cook's Distance Centered Leverage Value

a. Dependent Variable: Current Salary

残差分析的统计量
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 -- 返回

回归模型的建立(示例输出9 回归模型的建立(示例输出9)
a Collinearity Diagnostics

Model 1 2

3

4

5

Dimension 1 2 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6

Eigenvalue 1.908 .092 2.823 .130 .048 3.346 .484 .123 .047 4.263 .491 .190 .049 .007 5.211 .516 .199 .050 .018 .007

Condition Index 1.000 4.548 1.000 4.662 7.699 1.000 2.629 5.220 8.395 1.000 2.946 4.739 9.371 24.026 1.000 3.179 5.112 10.236 17.249 27.634

(Constant) .05 .95 .02 .86 .12 .01 .01 .85 .13 .00 .00 .02 .00 .98 .00 .00 .01 .00 .01 .97

Beginning Salary .05 .95 .01 .03 .96 .01 .01 .02 .96 .00 .01 .05 .92 .02 .00 .00 .05 .63 .31 .00

Variance Proportions Previous Employment Experience Category (months)

Months since Hire

Educational Level (years)

.01 .23 .76 .01 .02 .22 .75 .00 .01 .17 .81 .00 .00 .01 .19 .79 .00 .00

.03 .89 .07 .00 .02 .93 .05 .00 .00 .01 .80 .02 .01 .14 .03

.00 .00 .02 .00 .97 .00 .00 .02 .01 .18 .79

.00 .00 .00 .01 .86 .12

a. Dependent Variable: Current Salary

共线性诊断
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 -- 返回

曲 线 估 计

返回

曲线估计对话框

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

保存对话框

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

曲线回归实例散点图

每加仑里程与车重散点图
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 -- 返回

曲线回归实例输出1 曲线回归实例输出1
Coefficients Unstandardized Coefficients B Std. Error Vehicle Weight (lbs.) -.012 .002 Vehicle Weight (lbs.) ** 2 7.60E-007 .000 (Constant) 52.540 3.030 Standardized Coefficients Beta -1.330 .528 t -6.094 2.419 17.337 Sig. .000 .016 .000

Quadratic模型拟合 Quadratic模型拟合 系数及其检验结果

ANOVA Sum of Squares 15918.130 8334.445 24252.575 df 2 395 397 Mean Square 7959.065 21.100 F 377.209 Sig. .000

Regression Residual Total

模型的方差分析结果

The independent variable is Vehicle Weight (lbs.).

Model Summary R .810 R Square .656 Adjusted R Square .655 Std. Error of the Estimate 4.593

拟合优度的检验

The independent variable is Vehicle Weight (lbs.).

二次模型分析结果
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

曲线回归实例输出2 曲线回归实例输出2
Coefficients Unstandardized Coefficients B Std. Error Vehicle Weight (lbs.) .033 .008 Vehicle Weight (lbs.) ** 2 -1.4E-005 .000 Vehicle Weight (lbs.) ** 3 1.59E-009 .000 (Constant) 9.555 7.662 Standardized Coefficients Beta 3.598 -9.968 5.655 t 4.286 -5.715 . 1.247 Sig. .000 .000 . .213

CUBIC模型拟合 模型拟合 系数及其检验结果

ANOVA Sum of Squares 16629.063 7623.513 24252.575 df 3 394 397 Mean Square 5543.021 19.349 F 286.476 Sig. .000

Regression Residual Total

模型的方差分析结果

The independent variable is Vehicle Weight (lbs.).

Model Summary R .828 R Square .686 Adjusted R Square .683 Std. Error of the Estimate 4.399

拟合优度的检验

The independent variable is Vehicle Weight (lbs.).

三次模型分析结果
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

曲线回归实例输出3 曲线回归实例输出3
Compound模型拟合 模型拟合 系数及其检验结果

模型的方差分析结果

拟合优度的检验

指数模型分析结果
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第1 题

数据spss09-10是某企业 数据spss09-10是某企业1987~1998年的经济效益、 是某企业1987~1998年的经济效益 年的经济效益、 科研人员、科研经费的统计数据。假定1999年该企业 科研人员、科研经费的统计数据。假定1999年该企业 科研人员61名 科研经费40万元,试预测1999年该企 科研人员61名、科研经费40万元,试预测1999年该企 万元 业的经济效益。 业的经济效益。

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第1题 操作步骤
1.打开数据 1.打开数据spss09-10,按照 打开数据spss09-10, Analyze→Regression→Linear顺序 将变量ecobeni Analyze→Regression→Linear顺序,将变量ecobeni 顺序, 经济效益)选入Dependent框中作为因变量 框中作为因变量, (经济效益)选入Dependent框中作为因变量,将变 per(科研人员数量)、 (科研经费) )、fee 量per(科研人员数量)、fee(科研经费)选入 Independent(s)框中作为自变量 Independent(s)框中作为自变量。 框中作为自变量。 2. 打开Plots对话框,将变量ZPRED与ZRESID分别选 打开Plots对话框 将变量ZPRED与ZRESID分别选 对话框, 框中用来检验残差的分布情况, 入X、Y框中用来检验残差的分布情况,打开 statistics对话框选择 statistics对话框选择Estimates、Model fit、Durbin对话框选择Estimates、 fit、DurbinWatson统计量 其它选择项为SPSS默认选择项 Watson统计量;其它选择项为SPSS默认选择项。 统计量; 默认选择项。 3. 单击OK按钮提交运算。 单击OK按钮提交运算 按钮提交运算。

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第1题参考答案
R2检验:得出的R2为0.999,调整后的RSquare为0.998,均 很接近1,说明x1、x2与y的关系很密切。 DW检验:对于给定的显著性水平为a=0.05,解释变量个数 k=3、样本个数 n=12,查DW检验表。因DW检验表中样本容量n 最小为15,故取临界值 d1=0.82,du=1.75,于是有DW统计值 在d1=0.82<DW=2.62152<4-du =2.25之间。所以该回归模型 不存在自相关。
Model Summaryb Model 1 R .999a R Square .998 Adjusted R Square .997 Std. Error of the Estimate 9.304 DurbinWatson 2.622

a. Predictors: (Constant), fee, per b. Dependent Variable: ecobeni

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第1题参考答案(1) 题参考答案(1

F检验:在方差分析中得出的F检验值为1905.789远远大于 F0.05(2,12-2-1) =4.26,说明x1、x2与y之间的回归效果非常显著。

ANOVAb Model 1 Sum of Squares 329941.8 779.068 330720.9 df 2 9 11 Mean Square 164970.924 86.563 F 1905.789 Sig. .000a

Regression Residual Total

a. Predictors: (Constant), fee, per b. Dependent Variable: ecobeni

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第1题参考答案(续1) 题参考答案(续1
t检验:表中,给出了回归系数和标准化回归系数 的估计值及其标准误差、 检验值。由于各回归系数的 检验值。Sig=0.000,小于0.05故拒绝系数为0的原假 设 。即可以断言:科研人员与科研经费对该企业的经 济效益有显著影响。
Coefficientsa Unstandardized Coefficients B Std. Error 116.810 9.152 4.182 .554 26.021 1.386 Standardized Coefficients Beta .292 .726

Model 1

(Constant) per fee

t 12.764 7.547 18.780

Sig. .000 .000 .000

a. Dependent Variable: ecobeni

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第1题参考答案(续2) 题参考答案(续2
从下图经济效益预测值与其学生化残差散点图中可以看到绝大 部分观测量随机地落在垂直围绕±2的范围内,预测值与学生化残差 值之间没有明显的关系,所以回归方程应该满足线性与方差齐性的 假设且拟合效果较好。 综合上述计算结果和检验结果,可得如下的回归模型: y=116.81+4.182x1+26.02x2 1999年该企业科研人员61名、科研经费40万元,其经济效益 为116.81+4.182×61+26.02×40=1412.7万元。

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第2题

某商场1989~1998年的商品流通费用率与商品 零售额资料如data09-11所示。若1999年该商场商品 零售额36.33亿元,试预测1999年该商场商品流通费 用额。

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第2题操作步骤--1 题操作步骤--1
1. 打开data09-11数据文件, 按照 Graphs→Scatter→Simpl e的顺序打开Scatter对话 框,将变量ratio选入Y轴 (Y-axis),将变量total 选入X轴(X-axis)。 2. 单击ok按钮提交作图。

从图中可以看出,随着商品零售额的增加, 从图中可以看出,随着商品零售额的增加,商品流通费用率有 不断下降的趋势,呈现曲线形状。建立曲线回归模型。 不断下降的趋势,呈现曲线形状。建立曲线回归模型。
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 -- 返回

第2题操作步骤--2 题操作步骤--2
1. 按照按Analyze→regression→Curve Estimation 顺序打开Curve Estimation对话框,将变量total 选入indenpent框中作为自变量,将变量ratio选入 Dependent框中作为因变量;在models选择项中 选择Inverse、Quadratic、Cubic模型以便进行对 比;选择Plot models、Include constant in equation、Display ANOVA table选择项; 2. 单击Ok按钮提交运算。

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第2题输出结果及分析1 题输出结果及分析1

倒数模型分析结果

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第2题输出结果及分析2 题输出结果及分析2

二次模型分析结果
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

第2题输出结果及分析3 题输出结果及分析3

三次模型分析结果
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

第2题输出结果及分析4 题输出结果及分析4
商品流通费用率

7.0

Observed Inverse Quadratic Cubic

6.5

6.0

比较三个模型的R2值见下各表。 CUB模型的R2=0.991最大, INV模 型次之R2=0.971,QUA模型的 R2=0.953最小。由此可以初步判断, 拟合最好的是CUB模型。

5.5

5.0

4.5

4.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0

商品零售额

各种模型曲线。 各种模型曲线。
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 -- 返回

第2题结论

由CUB模型Y=b0+b1t+b2t2+b3t3得出方程式为: ratio=15.86-1.34tatol+0.05tatol2-0.0007tatol3 初步计算后发现其ratio值为负值,与实际情况不符, 选择Inverse.模型:Y=b0+(b1/t),得到Y=2.57+42.76/tatol。 将1999年该商场商品零售额36.33亿元代入模型得出ratio =2.57+42.76/36.33=3.75%,由 此可以得出1999年该 商场商品流通费用总额预测值为1.36万元 (36.33×3.75%)。

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第3题参考答案
R.Norell进行了一项利用电流刺激农场动物( R.Norell进行了一项利用电流刺激农场动物(实验对 进行了一项利用电流刺激农场动物 象为牛)的实验,其目的是为了了解高压电线对牲畜的影响。 象为牛)的实验,其目的是为了了解高压电线对牲畜的影响。 建立模型,在对新农场选址时, 建立模型,在对新农场选址时,对高压线的辐射电流进行测 试,如果超过一成的牲畜对高压电流有反应时就需要重新选 址。 Probit-data数据中变量 current”为刺激电流 数据中变量“ 为刺激电流、 Probit-data数据中变量“current”为刺激电流、变 experiment”为总的实验次数 变量“anwser”为对电 为总的实验次数、 量“experiment”为总的实验次数、变量“anwser”为对电 流做出反应的响应次数。 流做出反应的响应次数。

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第3题操作步骤
(1) 读取数据文件spss09-12。 读取数据文件spss09-12。 (2) 按Analyze→Regression→Probit顺序打开Probit对话框。 Analyze→Regression→Probit顺序打开 顺序打开Probit对话框 对话框。 (3) 选择变量“answer”作为响应变量送入Response Frequency 选择变量“answer”作为响应变量送入 作为响应变量送入Response 框中;选择变量“experiment”作为总观测变量送入Total 框中;选择变量“experiment”作为总观测变量送入Total observed框中 observed框中。 框中。 (4) 选择变量“current”变量送入Covariate(s)框中。 选择变量“current”变量送入 变量送入Covariate(s)框中 框中。 (6) 在transform框中选择Log Base 10选项,在Option对话框 transform框中选择 框中选择Log 10选项 选项, Option对话框 选择Parallelism test,其他参数选项均为默认值。 选择Parallelism test,其他参数选项均为默认值。 (7) 单击OK按钮进行统计分析。 单击OK按钮进行统计分析 按钮进行统计分析。

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

第3题输出及结果分析1 题输出及结果分析1

1. 根据上表得出建立的模型为Probit(p)=1.38+3.77(Log10(current)) 根据上表得出建立的模型为Probit(p)= 2.皮尔逊拟合优度的卡方检验显著水平值(0.122)大于0.05,所以可以判 2.皮尔逊拟合优度的卡方检验显著水平值(0.122)大于0.05,所以可以判 断模型对数据的拟合优度是满意的 。
南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 -- 返回

第3题结论

从上表中可以发现电流超过1.05毫安时 从上表中可以发现电流超过1.05毫安时,就需要进行新 毫安时, 的农场选址。 的农场选址。

南京农业大学--李刚华 南京农业大学--李刚华 --

返回

真实的数据


正确的方法


预测的基本条件
返回 返回


赞助商链接
更多相关文档:

SPSS多元回归分析实例

SPSS多元回归分析实例_经管营销_专业资料。SPSS系列资料 多元回归分析在大多数的实际问题中,影响因变量的因素不是一个而是多个,我们称这类回问题为多元回归分析。...

回归分析SPSS习题答案

SPSS中多元回归分析实例解... 11页 免费如要投诉违规内容,请到百度文库投诉中心;如要提出功能问题或意见建议,请点击此处进行反馈。 ...

SPSS多元回归分析实例教程_图文

SPSS多元回归分析实例教程_IT/计算机_专业资料。多元回归分析在大多数的实际问题中,影响因变量的因素不是一个而是多个,我们称这类回问 题为多元回归分析。可以建立...

spss_回归分析6

spss_回归分析6_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。回归分析6第...利用SPSS 进行Logistic... 14页 2下载券 第六章 spss回归分析 48页 免费©...

spss多元回归分析案例

spss多元回归分析案例_金融/投资_经管营销_专业资料。企业管理 对居民消费率影响...D-W越接近2越好)都是越大表明模型的效果越好,根据比较,第二 个模型应该是最...

第九章 spss的回归分析

2、线性回归分析与相关性回归分析的关系是怎样的? 线性回归分析是相关性回归分析...第五章 spss的参数检验 第六章 spss的方差分析 第七章 spss非参数估计1...

回归分析SPSS习题

回归分析SPSS习题_理学_高等教育_教育专区。回归分析习 回归分析习题 1 通常用来...第六章 spss回归分析 48页 免费 多元回归分析SPSS 12页 免费 线性回归spss分析...

SPSS回归分析案例_图文

SPSS回归分析案例 - 简单上手SPSS的回归分析例子,还附带介绍了基本的统计学知识... SPSS回归分析案例_生物学_自然科学_专业资料。简单上手SPSS的回归分析例子,还附带...

SPSS第五章 回归分析

SPSS第五章 回归分析_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。一元回归分析在数学关系式中只描述了一个变量与另一个变量之间的数量变化关系,则称其为一元回归分析...

第15章 SPSS回归分析与市场预测

第15章 SPSS回归分析与市场预测_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。第十五章...市镇人口数、人均 GDP 以及人均消费水平这六个指标进行回归并对市场进行预测。 ...

更多相关标签:
网站地图

文档资料共享网 nexoncn.com copyright ©right 2010-2020。
文档资料共享网内容来自网络,如有侵犯请联系客服。email:zhit325@126.com