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SPSS回归前如何批量删除异常值

SPSS回归前如何批量删除异常值
SPSS回归前如何批量删除异常值

有五存”选下图SP SPSS 回归具体做法,五个菜单选项选项里面,请之后在你的

图最右边这列PSS 如归分析,要求就是利用SP 项,其中有个请把“异常指标的数据中你会

列,它说明的如何删除剔除异常值,PSS 的“数据“变量”,你标”勾选。

会看到有新的

是你的样本变除异常,比例或数量据——标识异你可以把你认内容加入,就

变异的程度—常值?

量可以自行设异常个案”,认为可能出现就是“Anomaly

——我这么理设定。

在标识异常现异常值的变量yIndex”,(我理解的)

常个案对话框量都选入,

我叫它变异指框中,在“保

指数,

(降例是即可 此时,你可

降序排列)—排完序,你是样本的2%—

可。最后,利可以将你的S ——SPSS “数你该知道怎么做——共218个

利用删除后异PSS 数据(数据”里面有做了吧?就是个,那么将刚

异常值后的样本(添加了变异有排序,也可是将你界定的刚才排序的结

本重新分析即指数的)按该可以另存为e 的异常值删除结果中,最前即可。

该新指标的值excel 表格来除。比如,我前面的218

个值由大到小排来排序。

我设定的异常个记录,

直接排序常值比

接删除

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

SPSS统计分析 多元线性回归分析方法操作与分析 实验目得: 引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率与房屋空置率作为变量,来研究上海房价得变动因素。 实验变量: 以年份、商品房平均售价(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)、五年以上平均年贷款利率(%)与房屋空置率(%)作为变量。 实验方法:多元线性回归分析法 软件:spss19、0 操作过程: 第一步:导入Excel数据文件 1.open datadocument——open data——open; 2、Opening excel data source——OK、

第二步: 1、在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ,Dependent(因变量)选择商品房平均售价,Independents(自变量)选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率;Method选择Stepwise、 进入如下界面: 2、点击右侧Statistics,勾选RegressionCoefficients(回归系数)选项组中得Estimates;勾选Residuals(残差)选项组中得Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认;接着选择Model fit、Collinearitydiagnotics;点击Continue、

3、点击右侧Plots,选择*ZPRED(标准化预测值)作为纵轴变量,选择DEPENDNT(因变量)作为横轴变量;勾选选项组中得Standardized Resi dual Plots(标准化残差图)中得Histogram、Normal probability plot;点击Continue、 4、点击右侧Save,勾选Predicted Vaniues(预测值)与Residu als(残差)选项组中得Unstandardized;点击Continue、

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

SPSS 统计分析 多元线性回归分析方法操作与分析 实验目的: 引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量,来研究上海房价的变动因素。 实验变量: 以年份、商品房平均售价(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)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。 实验方法:多元线性回归分析法 软件:spss19.0 操作过程: 第一步:导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open; 2. Opening excel data source——OK.

第二步: 1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ,Dependent(因变量)选择商品房平均售价,Independents(自变量)选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率;Method 选择Stepwise. 进入如下界面: 2.点击右侧Statistics,勾选Regression Coefficients(回归系数)选项组中的Estimates;勾选Residuals(残差)选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认;接着选择Model fit、Collinearity diagnotics;点击Continue.

3.点击右侧Plots,选择*ZPRED(标准化预测值)作为纵轴变量,选择DEPENDNT(因变量)作为横轴变量;勾选选项组中的Standardized Residual Plots(标准化残差图)中的Histogram、Normal probability plot;点击Continue. 4.点击右侧Save,勾选Predicted Vaniues(预测值)和Residuals(残差)选项组中的Unstandardized;点击Continue.

SPSS多元线性回归分析教程.doc

线性回归分析的SPSS操作 本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。为了确保所建立的回归方程符合线性标准,在进行回归分析之前,我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验,这里不再重复。另外,通过散点图还可以发现数据中的奇异值,对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。 一、一元线性回归分析 1.数据 以本章第三节例3的数据为例,简单介绍利用SPSS如何进行一元线性回归分析。数据编辑窗口显示数据输入格式如下图7-8(文件7-6-1.sav): 图7-8:回归分析数据输入 2.用SPSS进行回归分析,实例操作如下: 2.1.回归方程的建立与检验 (1)操作 ①单击主菜单Analyze / Regression / Linear…,进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量(Dependent)框中,把自变量x选入到自变量(Independent)框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter,选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法(在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用)。具体如下图所示:

图7-9 线性回归分析主对话框 ②请单击Statistics…按钮,可以选择需要输出的一些统计量。如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates,可以输出回归系数及相关统计量,包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Model fit项可输出相关系数R,测定系数R2,调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项,请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。 图7-10:线性回归分析的Statistics选项图7-11:线性回归分析的Options选项 回归方程建立后,除了需要对方程的显著性进行检验外,还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定,为此需进行多项残差分析。由于此部分内容较复杂而且理论性较强,所以不在此详细介绍,读者如有兴趣,可参阅有关资料。 ③用户在进行回归分析时,还可以选择是否输出方程常数。单击Options…按钮,打开它的对话框,可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。选中该项可输出对常数的检验。在Options对话框中,还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则,这里我们采用系统的默认设置,如图7-11所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。 ④在主对话框点击OK得到程序运行结果。

SPSS如何进行线性回归分析操作 精品

SPSS如何进行线性回归分析操作 本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。为了确保所建立的回归方程符合线性标准,在进行回归分析之前,我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。 也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验,这里不再重复。另外,通过散点图还可以发现数据中的奇异值,对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。 一、一元线性回归分析 用SPSS进行回归分析,实例操作如下: 1.单击主菜单Analyze / Regression / Linear…,进入设置对话框如图7-9 所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量(Dependent)框中,把自变量x选入到自变量(Independent)框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter,选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法(在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用)。具体如下图所示:

2.请单击Statistics…按钮,可以选择需要输出的一些统计量。如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates,可以输出回归系数及相关统计量,包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Model fit 项可输出相关系数R,测定系数R2,调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项,请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。

线性回归分析的SPSS操作

第六节线性回归分析的SPSS操作 本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。为了确保所建立的回归方程符合线性标准,在进行回归分析之前,我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验,这里不再重复。另外,通过散点图还可以发现数据中的奇异值,对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。 一、一元线性回归分析 1.数据 以本章第三节例3的数据为例,简单介绍利用SPSS如何进行一元线性回归分析。数据编辑窗口显示数据输入格式如下图7-8(文件7-6-1.sav): 图7-8:回归分析数据输入 2.用SPSS进行回归分析,实例操作如下: 2.1.回归方程的建立与检验 (1)操作 ①单击主菜单Analyze / Regression / Linear…,进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量(Dependent)框中,把自变量x选入到自变量(Independent)框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter,选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法(在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用)。具体如下图所示:

图7-9 线性回归分析主对话框 ②请单击Statistics…按钮,可以选择需要输出的一些统计量。如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates,可以输出回归系数及相关统计量,包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Model fit 项可输出相关系数R,测定系数R2,调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项,请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。 图7-10:线性回归分析的Statistics选项图7-11:线性回归分析的Options选项 回归方程建立后,除了需要对方程的显著性进行检验外,还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定,为此需进行多项残差分析。由于此部分内容较复杂而且理论性较强,所以不在此详细介绍,读者如有兴趣,可参阅有关资料。 ③用户在进行回归分析时,还可以选择是否输出方程常数。单击Options…按钮,打开它的对话框,可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。选中该项可输出对常数的检验。在Options对话框中,还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则,这里我们采用系统的默认设置,如图7-11所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。

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