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试验二线性回归分析的SPSS操作

《管理定量分析与软件应用》实验教学指导书

刘远编著

浙江师范大学

文科综合实验教学中心

《管理定量分析与软件应用》课程实验教学大纲 (1)

实验一中英文科技论文检索 (4)

实验二线性回归分析的SPSS操作 (9)

实验三层次分析法的软件实现 (15)

实验四运输问题的软件实现 (20)

实验五风险决策的Excel实现 (25)

实验六ABC分类法的Excel实现 (29)

实验七使用WinQSB解决存储论问题 (33)

实验八库存管理的Excel实现 (38)

《管理定量分析与软件应用》课程实验教学

大纲

课程类别：管理类课程编号：0110100009 总课时：34 总学分：2

课程负责人：刘远任课教师：刘远

一、课程简介、目的与任务

《管理定量分析与软件应用》为经济与管理学院工商管理专业的专业核心必修课程。本课程侧重于企业管理领域内的定量分析方法的原理研究和实践运用。在对主要数学理论和应用技术综合整理的基础上，结合企业管理的实际需求，对定量分析方法的各种应用思路和应用案例进行讲述和讨论，使学生提高已掌握的各种定量分析方法的综合应用能力，了解前沿的定量分析方法（包括多元线性回归、线性规划、不确定性决策、层次分析法、运输问题等）的基本原理和实施手段，掌握定量分析技术的学习方法。

二、课程的地位和作用

课程的授课对象为工商管理专业大三的学生，主要教授一些常用的管理定量分析方法，辅以计算机软件进行求解。一方面，本课程对学生之前学习的数学类课程（如微积分、统计学、线性代数）和计算机类课程（如Office、C语言等）是一种传承和延伸；另一方面，本课程也为学生们一年后的本科毕业论文写作提供强有力的理论支持。

本门课程的上机实验主要依托于学院文科综合实验室资源，结合课程中关键问题开设上机实验课，使学生们能够熟练地利用计算机软件（如Excel、SPSS、Win QSB、Lingo等）对相应的管理问题进行仿真求解，提

高学生软件操作能力，增强学生对管理定量方法的兴趣。

三、课程的基本要求

由《管理定量分析与软件应用》课程讲授教师负责，由实验室人员配合指导。指导教师应在每次实验前讲清实验目的、实验要求、相关知识等，指导学生在规定的时间内完成相关课程实验。同学们按要求（必要时分组）进行实验，在实验过程中务必要在老师的指导下逐步操作，多练习、多操作、多思考，举一反三，及时记录实验过程数据与发现的问题并进行探索求证。课后认真总结实验，记录在分析问题、解决问题的过程及心得体会，写出实验报告。

四、实验环境及设备、材料要求

硬件设备：多媒体系统、50台左右联网计算机（32位Windows系统，）软件要求：安装Office 2003、SPSS 16、Lingo 11 和WinQSB软件五、实验内容安排

本指导书结合《定理管理分析与软件应用》课程中涉及的关键问题，每隔1~2周理论传授后进行一次上机实验。实验报告书共分为8个上机实验，其中必修实验5个，选修实验3个。主要框架如表1所示，其中实验1~实验5为必修内容，实验6~实验8为选修内容。

六、实验考核

实验课程后，学生需要按照教师要求独立完成课后习题，并认真填写实验报告，上交习题最终结果和关键步骤的软件输出。结合实验内容，总结手动计算和软件仿真之间的优劣，以实验心得和未来可能应用为主题撰写心得体会，以供任课教师测试考核。

实验一中英文科技论文检索

一、实验目的

1.掌握科技论文的基本检索方法

2.熟练使用主流检索平台下载高水平论文

3.了解科技论文的基本构成

二、实验预习内容

浙师大图书馆网页及其基本功能

三、实验内容

1．下载主流的科技论文阅读软件PDF和CAJ

登陆网站http://10.1.136.55/help/ruanjian.htm，下载Adobe Reader 8.0和中国知网CNKI 期刊全文阅读器7.0。

2．进入浙师大图书馆，选择“数字资源页面”

浙师大图书馆网址：https://www.wendangku.net/doc/d82352366.html,/，数字资源页面网址：http://10.1.136.55/elec/ListShow/example.asp。

3．选择“中文数据库”，进入“中国学术期刊全文数据库”

主流的3种中文数据库为“中国学术期刊全文数据库”、“万方数据资源”和“维普中文科技期刊全文数据库”。使用方法大同小异，接下来操作以“中国学术期刊全文数据库”为例。

4．“中国学术期刊全文数据库”检索中文高水平文献

1)中文期刊论文检索

在“中国知网”主页选择“期刊”，点击进入。

2)选择学科领域，输入论文检索条件

网页左侧选择“学科领域”，勾选与所需文献类似的专业文献；在对话框中选择论文检索条件，如“主题、作者、期刊”等；选择论文起止年限（一般选择近5-10年）和论文类型（SCI期刊、Ei期刊或核心期刊）。

如需输入多个检索条件（例如：主题+作者+单位），可以选择“高级检索”，输入对应信息。不输入对应信息，默认为全部信息。

3)选择感兴趣的文献，下载存盘

尽量选择高水平文献资料，可以参考论文“被引”和“下载”次数。

如果文献数量较多，在“来源类别”中尽量选择“中文社会科学引文索引”。

选择论文，点击下载存盘（CAJ或者PDF格式）

5．“中国学术期刊全文数据库”检索中文高水平学位论文

在“中国知网”首页选择“博硕”，论文检索方法与期刊论文类似。

6．在“Web of Science数据库”检索并下载高水平英文文献

在“数字资源”页面进入“Web of Science数据库”

7．输入检索条件，选择论文时间范围

在检索框中就“主题、题目、作者”等信息输入检索条件，确定论文时间范围。

8．选择合适文献，下载全文

确定与自己研究相近的“研究领域”和“研究方向”；

尽量选择高“被引频次”的文献，可以选择“被引频次”降序排列。

选择所需文献，点击“全文”即可下载。

四、实验作业

1. 请在“中国期刊全文数据库”中，以“决策”为主题，搜索作者“王正新”、单位“浙江师范大学”的文章，列出题目和期刊。

2. 请在“中国期刊全文数据库”中，搜索作者“段文奇”、单位“浙江师范大学”的文章，列出“被引频次”最高的题目、期刊及其被引频次。

3. 请在“中国期刊全文数据库”中，搜索到作者“李辉”、单位“哈尔滨工业大学”的博士学位论文，列出题目及被引频次。

4. 在在“Web of Science数据库”中，以“conflict analysis”为主题，以“Hipel”为作者，搜索2005-2014年度的论文，并列举出“被引频率”前3的论文题目、期刊及其被引频次。

实验二线性回归分析的SPSS操作

一、实验目的

1.掌握SPSS软件的安装和常用的使用方法

2.熟悉SPSS软件的界面组成

3.学会使用SPSS得到线性回归模型并对其进行分析

二、实验预习内容

1.线性回归拟合的基本原理

2.模型误差分析方法

3.运用回归模型进行点预测

三、实验内容

1. 安装、破解并汉化SPSS

从任课教师处下载SPSS安装包，解压缩、安装（点击）、破解并汉化（将regedit.exe复制到SPSS安装目录，双击后点击patch it!完成注册；双击cn.exe，选择SPSS安装目录，应用汉化补丁）。

2. 输入基本数据

选择，以列为输入数据。在“variable view”中

输入数列名称（y,x1,x2等），在“data view”输入具体数据。注：可以从Excel中拷贝。

3. 形成散点图

点击“图表-交叉图表-散点图”，选择“X轴”和“Y轴”，点击“确定”即可。如果线性较差，一元线性回归计算时注意变量转换，多元线性回归计算时重点关注该变量，如果模型不能通过检验，可以考虑剔除该变量。

4. 得到线性回归模型

1）选择“回归分析-线性”。

2）输入自变量和因变量。

3）在“统计”选项中选择需要的检验类别。

一元线性回归

多元线性回归

4）测算常数项和自变量系数。

Coefficients 表格，，B 列下面对应数字。

5. 模型检验

1）相关系数检验（拟合优度检验，R 检验）；

Model Summary 表中，，如果大于)(05.0m n R -，即通过R 检验，

n 为样本数，m 为自变量数。

2）回归方程的显著性检验（F 检验）；

ANOV A 表中，，如果大于),1(05.0m n m F --，即通过F 检

验。

简便方法，sig 下数字，如果小于0.05，即通过F 检验。 3）回归系数的显著性检验（t 检验）；

Coefficients 表格，，如果t 列下数据的绝对值大于

)(m n t -α

，

即通过t 检验。

简便方法，sig 下数字，如果小于0.05，即通过t 检验。如果某变量t 检验不通过，则剔掉该变量，重新构建回归模型。 4）残差的自相关检验（DW 检验）

Model Summary

表中，,根据n和m数值，查DW检验表，可得

d U

,。通过检验标准如下：

若DW没通过，可采用“逐步回归”方法调整模型，方法略。

6. 时间序列的点预测

根据新出现的自变量x，预测对应因变量y。

四、实验作业

1. 1978-2010年间，我国GDP数据、居民人均消费和总人口数据如下，请将国民总支出（亿元）作为因变量y，GDP（亿元）为自变量x，构建一元线性回归模型b

=，并检验模型；已知2011年GDP为471564亿元，请预测2011年度国民总支出。

1985 9016.0 105851 446

1986 10275.2 107507 497

1987 12058.6 109300 565

1988 15042.8 111026 714

1989 16992.3 112704 788

1990 18667.8 114333 833

1991 21781.5 115823 932

1992 26923.5 117171 1116

1993 35333.9 118517 1393

1994 48197.9 119850 1833

1995 60793.7 121121 2355

1996 71176.6 122389 2789

1997 78973.0 123626 3002

1998 84402.3 124761 3159

1999 89677.1 125786 3346

2000 99214.6 126743 3632

2001 109655.2 127627 3887

2002 120332.7 128453 4144

2003 135822.8 129227 4475

2004 159878.3 129988 5032

2005 184937.4 130756 5573

2006 216314.4 131448 6263

2007 265810.3 132129 7255

2008 314045.4 132802 8349

2009 340902.8 133450 9098

2010 401202.0 134091 9968

2. 目前，我国国民收入实现了快速增长，民航业蓬勃发展，为了对民航业务量做出准确地评估和预测，民航客运量的变化趋势及成因成为航空公司关心的

主要问题。影响我国民航客运量的因素，不仅有经济因素、政治因素，还有天气因素、季节因素，这些因素对我国民航客运量的变化影响程度各有不同，而这些因素的不同组合也会产生不同的效果。本文从国民收入、消费额、铁路客运量、民航航线里程、来华旅游入境人数等几个方面出发，运用多元回归分析法来研究其变化趋势及成因问题。

1）在SPSS中输入基础数据

以预测值y表示民航客运量(万人) ，x1表示国民收入总值(亿元) ，x2表示消费金额(亿元) ，x3表示铁路承载量(万人) ，x4表示民航航线距离(万公里) ，x5表示境外旅客人数(万人)，详见下表。

表2.2 原始数据表

2）形成散点图（因变量-自变量），验证线性特征

①y-x1；②y-x2；③y-x3；④y-x4；⑤y-x5

3）应用SPSS得到多元线性回归模型

4）模型检验情况

①相关系数检验；②回归方程的显著性检验（F检验）；③回归系数的显著性检验（t检验）；④残差的自相关检验（DW检验）

5）模型修正

实验三层次分析法的软件实现

一、实验目的

1. 通过应用层次分析法解决一个实际问题,学习层次分析法的基本原理与方法

2. 掌握用层次分析法建立数学模型的基本步骤

3. 学会用Excel软件解决层次分析法中的数学问题

二、实验预习内容

1. 层次分析法原理和求解过程

2. 方案相对重要度计算过程及一致性检验方法

3. Excel基本操作方法

三、实验内容

1. 案例背景分析（目标层，准则层，备选方案），形成层级递阶结构

某公司有一笔资金可用于4种方案：投资房地产，购买股票，投资工业和高技术产业。评价和选择投资方案的准则是：收益大、风险低和周转快。试对这4种投资方案作出分析与评价。

图3.1 层级递阶结构

2. 构造判断矩阵A ＝{a ij }

i, j 进行两两对比，得到a ij 判断值。a ji =1/a ij

表3.1 比较尺度ij a 的取值 9

7531/ij

j i a x x 绝对强

很强强较强相等

3. 相对重要度计算

1）和积法

矩阵列归一、矩阵行求和、向量列归一

①矩阵列归一：在单独一行中使用∑ 函数，对判断矩阵A 的同一列元素求和。

函数按钮：，加和函数，加和结果

将A 中元素除以各列求和数据(可以用绝对引用符号$进行拖拉计算)，得到A 矩阵的列归一化矩阵。

②使用∑ 函数对归一化后矩阵进行行求和

③对行求和的一列数据进行列归一，得到相对重要度W

和积法结果

指标名称相对重要度W

G-C1 0.260498

G-C2 0.633346

G-C3 0.106156

2）方根法

矩阵行元素的几何平均、向量列归一

①对判断矩阵A的每行数据求几何平均

使用product函数对判断矩阵A的每行数据进行乘积，再开1

次方。函数示

意

②列归一（同上）

方根法结果

指标名称相对重要度W

G-C1 0.258285

G-C2 0.636986

G-C3 0.104729

4. 一致性检验

得到判断矩阵A 的最大特征根lamda 计算一致性指标C.I. 计算随机一致性比例C.R. 5. 优选最优方案

以和积法为例

11/333151/31/51A ????=?????? ，0.2600.6330.106W ????=??

????

，11/330.2600.7903150.633 1.9461/31/510.1060.320A W ??????

??????==?????????????????? max 0.790 1.9460.320max ,, 3.0720.2600.6330.106λ??

==?

???

max ..1

C I n λ-=

- ，()max ..

..0.0690.1..1..

n C I C R R I n R I λ-=

==<- 。一致性检验符合要求。

四、实验作业

1. 请针对C-P 层，使用和积法测算方案对各准则的相对重要度并检验其一致性

1C P -判断矩阵11

1/33231751/31/711/31/21/531B ?????

?=????

?? ，2C P -判断矩阵21537

1/511/51/2

1/3511/31/7231

B ?????

?=??????， 3C P -判断矩阵311/23221751/31/711/21/21/521B ??

???

?=??????

一元线性回归spss作业

一元线性回归实验指导一、使用spss进行线性回归相关计算题目：为研究医药企业销售收入与广告支出的关系，随机抽取了20家医药企业，得到它们的销售收入和广告支出的数据如下表（数据在‘广告.sav’中） 1.绘制散点图描述收入与广告支出的关系结果：（散点图粘贴在下面）从散点图可直观看出销售收入和广告支出（存在/不存在）线性关系 2.计算两个变量的相关系数r及其检验相关性结果表格：（粘贴在下面）

从结果中可看出，销售收入与广告支出的相关系数为（），双侧检验的P值（），r在0.01显著性水平下（），表明销售收入与广告支出之间（存在/不存在）线性关系。 3.一元线性回归分析计算回归分析；并输出标准化残差的pp图和直方图分析输出的结果：模型汇总表格：（粘贴在下面）这个表格给出相关系数R=（）以及标准估计的误差（）方差分析（ANOVA）表格：（粘贴在下面）这个表格给出回归模型的方差分析表，包括回归平方和SSR、回归均方MSR、残差平方和SSE、残差均方MSE、总平方和SST和总均方MST，F值129.762以及P值（），此处p 值（），说明回归的线性关系（显著/不显著）系数表格：（粘贴在下面）上面这个表格给出的是参数估计和检验的有关内容，包括回归方程的常数项、非标准化回归系数、常数项和回归系数检验的统计量t和显著性水平sig，以及回归系数的%95置信区间从此表可以得出销售收入与广告支出的估计方程为（）。回归系数（）表示广告支出每变动1万元，销售收入平均变动（）万元。

4.残差的检验从上面的输出结果中可得到标准化残差的标准pp图和直方图（粘贴在下面）同时在数据表格中出现残差以及估计值和区间的上下界，其中 PRE_1为点估计值； RES_1为非标准化残差； ZRE_1为标准化残差； LMCI_1和UMCI_1表示平均值的置信区间（均值的预测区间）； LICI_1和UICI_1表示个别值的预测区间的上界和下界；下面绘制非标转化残差图：（粘贴在下面）从残差图上可以看出，各个残差随机分布于0轴两侧，没有任何固定模式，这表明在销售收入与广告支出的一元线性回归中，线性假定以及等方差的假定成立。下面检验残差正态性：做出标准化残差（ZRE_1）的散点图，并在图上画出0,2，-2三条y轴参考线（粘贴在下面）

SPSS实验报告_线性回归_曲线估计

《数据分析实务与案例实验报告》曲线估计学号：2013111104000614 班级：2013 应用统计姓名：日期： 2 0 1 4 – 12 – 7 数学与统计学学院

一、实验目的 1. 准确理解曲线回归分析的方法原理。 2. 了解如何将本质线性关系模型转化为线性关系模型进行回归分析。 3. 熟练掌握曲线估计的SPSS 操作。 4. 掌握建立合适曲线模型的判断依据。 5. 掌握如何利用曲线回归方程进行预测。 6. 培养运用多曲线估计解决身边实际问题的能力。二、准备知识 1. 非线性模型的基本内容变量之间的非线性关系可以划分为本质线性关系和本质非线性关系。所谓本质线性关系是指变量关系形式上虽然呈非线性关系，但可以通过变量转化为线性关系，并可最终进行线性回归分析，建立线性模型。本质非线性关系是指变量之间不仅形式上呈现非线性关系，而且也无法通过变量转化为线性关系，最终无法进行线性回归分析，建立线性模型。本实验针对本质线性模型进行。下面介绍本次实验涉及到的可线性化的非线性模型，所用的变换既有自变量的变换，也有因变量的变换。乘法模型： 123y x x x βγδαε= 其中α，β，γ，δ 都是未知参数，ε是乘积随机误差。对上式两边取自然对数得到 123ln ln ln ln ln ln y x x x αβγδε=++++

上式具有一般线性回归方程的形式，因而用多元线性回归的方法来处理。然而，必须强调指出的是，在求置信区间和做有关试验时，必须是2ln (0,)n N I εδ: ，而不是2n N I εδ:（0，） ,因此检验之前，要先检验ln ε 是否满足这个假设。三、实验内容已有很多学者验证了能源消费与经济增长的因果关系，证明了能源消费是促进经济增长的原因之一。也有众多学者利用C-D 生产函数验证了劳动和资本对经济增长的影响机理。所有这些研究都极少将劳动、资本、和能源建立在一个模型中来研究三个因素对经济增长的作用方向和作用大小。现从我国能源消费、全社会固定资产投资和就业人员的实际出发，假定生产技术水平在短期能不会发生较大变化，经济增长、全社会固定资产投资、就业人员、能源消费可以分别采用国内生产总值、全社会固定资产投资总量、就业总人数、能源消费总量进行衡量，并假定经济增长与能源消费、资本和劳动力的关系均满足C-D 生产函数。问题中的C-D 生产函数为： Y AK L E αβγ= 式中：Y 为GDP ，衡量总产出；K 为全社会固定资产投资，衡量资本投入量；L 为就业人数，衡量劳动投入量；E 为能源消费总量，衡量能源投入量；A,α，β， γ 为未知参数。根据C-D 函数的假定，一般情形α，β，γ均在0和1之间，但当α，β，γ中有负数时，说明这种投入量的增长，反而会引起GDP 的下降，当α，β，γ中出现大于1的值时，说明这种投入量的增加会引起GDP 成倍增加，这在经济学现象中都是存在的。以我国1985—2004年的有关数据建立了SPSS 数据集，参见

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、

多元线性回归SPSS实验报告

回归分析基本分析：将毕业生人数移入因变量，其他解释变量移入自变量。在统计量中选择估计和模型拟合度，得到如图注解：模型的拟合优度检验：

第二列：两变量（被解释变量和解释变量）的复相关系数R=0.999。第三列：被解释向量（毕业人数）和解释向量的判定系数R2=0.998。第四列：被解释向量（毕业人数）和解释向量的调整判定系数R2=0.971。在多个解释变量的时候，需要参考调整的判定系数，越接近１，说明回归方程对样本数据的拟合优度越高，被解释向量可以被模型解释的部分越多。第五列：回归方程的估计标准误差＝9.822 回归方程的显著性检验-回归分析的方差分析表 F检验统计量的值=776.216，对应的概率p值=0.000，小于显著性水平0.05，应拒绝回归方程显著性检验原假设（回归系数与0不存在显著性差异），认为：回归系数不为0，被解释变量(毕业生人数)和解释变量的线性关系显著，可以建立线性模型。注解：回归系数的显著性检验以及回归方程的偏回归系数和常数项的估计值第二列：常数项估计值=-544.366；其余是偏回归系数估计值。

第三列：偏回归系数的标准误差。第四列：标准化偏回归系数。第五列：偏回归系数T检验的t统计量。第六列：t统计量对应的概率p值；小于显著性水平0.05，拒接原假设（回归系数与0不存在显著性差异），认为回归系数部位0，被解释变量与解释变量的线性关系是显著的；大于显著性水平0.05，接受原假设（回归系数与0不存在显著性差异），认为回归系数为0被解释变量与解释变量的线性关系不显著的。于是，多元线性回归方程为： y=-544.366+0.032x1+0.009x2+0.001x3-0.1x5+3.046x6 回归分析的进一步分析： 1.多重共线性检验从容差和方差膨胀因子来看，在校学生数和教职工总数与其他解释变量的多重共线性很严重。在重新建模中可以考虑剔除该变量

spss软件分析异常值检验实验报告

实验五:残差分析【实验目的】（1）通过残差检验，掌握残差分析的方法（2）异常值检验【仪器设备】计算机、spss软件、何晓群《实用回归分析》表和表的数据【实验内容、步骤和结果】对何晓群《实用回归分析》表的数据进行残差分析原始数据如表1，其中y表示货运总量（亿吨）x1表示工业总产值（亿元）x2表示农业总产值（亿元）x3表示居民非商业支出（亿元）表1. 对表1数据用spss软件进行分析得以下各表

由上表可知复相关系数R=，决定系数R方=，由决定系数看出回归方程的显著性不高，接下来看方差分析表3 由表3知F值为较小，说明x1、x2、x3整体上对y的影响不太显著。表4系数模型非标准化系数标准系数 t Sig. B标准误差试用版 1(常量).096 x1.385.100 x2.535.049 x3.277.284

表4系数模型非标准化系数标准系数 t Sig. B 标准误差试用版 1 (常量) .096 x1 .385 .100 x2 .535 .049 x3 .277 .284 回归方程为 123348.280 3.7547.10112.447y x x x =-+++

图1.学生化残差

差残差: 对数据用spss进行分析得表6异常值的诊断分析

数据不存在异常值.绝对值最大的删除学生化残差为SDR=,因而根据学生化删除残差诊断认为第6个数据为异常值.其中中心化杠杆值,cook距离为位于第一大.因此第6个数据为异常值. 对何晓群《实用回归分析》表的数据进行残差分析原始数据为 : 表个啤酒品牌的广告费用和销售量

回归分析实验报告

实验报告实验课程：[信息分析] 专业：[信息管理与信息系统] 班级：[ ] 学生姓名：[ ] 指导教师：[请输入姓名] 完成时间：2013年6月28日

一．实验目的多元线性回归简单地说是涉及多个自变量的回归分析，主要功能是处理两个变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与方法。二．实验环境实验室308教室三．实验步骤与内容 1打开应用统计学实验指导书，新建excel表 2．打开SPSS，将数据输入。 3．调用SPSS主菜单的分析——>回归——>线性命令，打开线性回归对话框，指定因变量（工业GDP比重）和自变量（工业劳动者比重、固定资产比重、定额资金流动比重），以及回归方式；逐步回归（图1）

图1 线性对话框 4.在统计栏中，选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等，选择Duribin-watson以进行DW检验；选择模型拟合度输出拟合优度统计量值，如R^2、F统计量值等（图2）。图2 统计量栏

5．在线性回归栏中选择直方图和正态概率图以绘制标准化残差的直方图和残差分析与正态概率比较图，以标准化预测值为纵坐标，标准化残差值为横坐标，绘制残差与Y的预测值的散点图，检验误差变量的方差是否为常数（图3）。图3 绘制栏 6.提交分析，并在输出窗口中查看结果，以及对结果进行分析。系统在进行逐步分析的过程中产生了两个回归模型，模型1先将与因变量（销售收入）线性关系的自变量地区人口引入模型，建立他们之间的一元线性关系。而后逐步引入其他变量，表1中模型2表明将自变量人均收入引入，建立二元线性回归模型，可见地区人口和人均收入对销售收入的影响同等重要。

SPSS回归模型分析答案及解题思路

电视广告费用和报纸广告费用对公司营业收入的回归模型分析 SPSS录入数据：本研究关注的是电视广告费用和报纸广告费用对公司收入的影响。公司收入样本总数为8，M=93.75，SD=1.909；电视广告费用（X1）M=3.19，SD=0.961；报纸广告费用（x2）M=2.48，SD=0.911。通过皮尔逊相关性分析得出因变量与自变量x1和x2的相关系数分别为（r=0.8，p=0.008）和（r=-0.02，p=0.48），说明公司收入与电视广告费用呈显著性正相关，而公司收入与报纸广告费用相关不显著。以电视广告费用和报纸广告费用分别作为自变量，以公司收入作为因变量，进行线性回归。具体结果见表1。结果发现，电视广告费用对公司收入存在显著的正向影响（β=0.808，B=1.604，t=3.357，p<0.05,R2=0.653），即电视广告费用的增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的65.3%；报纸广告费用对公司收入不存在显著的正向影响（β=-0.021,t=-0.05,p=0.96）。表1：广告费用对公司收入的回归结果表注: 表格中呈现了预测变量的非标准化系数, 括号内是标准误。

以电视广告费用和报纸广告费用同时作为自变量，以公司收入作为因变量，则两个费用对公司收入存在显著的正向影响（β电视=1.153，B电视=2.29，t=7.532，p<0.05；β报纸=0.621，B报纸=1.301，t=4.057，p<0.052, R2=0.919），即电视广告和报纸广告费用的同时增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的91.9%。共线性分析：VIF电视广告=1.448，VIF报纸广告=1.448，均小于5，说明电视广告和报纸广告之间共线性可能性较低。思路及步骤： 1、公司收入样本总数为8，M=93.75，SD=1.909；电视广告费用M=3.19，SD=0.961；报纸广告费用M=2.48，SD=0.911。步骤：回归-线性，之后选择如下：【均值、标准差】

回归分析SPSS习题复习资料

回归分析习题 1通常用来评价商业中心经营好坏的一个综合指标是单位面积的营业额，它是单位时间内(通常为一年)的营业额与经营面积的比值。对单位面积营业额的影响因素的指标有单位小时车流量、日人流量、居民年平均消费额、消费者对商场的环境、设施及商品的丰富程度的满意度评分。这几个指标中车流量和人流量是通过同时对几个商业中心进行实地观测而得到的。而居民年平均消费额、消费者对商场的环境、设施及商品的丰富程度的满意度评分是通过随机采访顾客而得到的平均值数据。（数据集wyzl4_2中存放了从某市随机抽取的20个商业中心有关指标的数据，利用该数据完成下列工作（1）研究变量间的相关程度。（其余6个变量与“单位面积年营业额”间的相关程度，其余6个变量之间的相关程度）；（2）由（1）的结论建立“单位面积年营业额”与和其线性相关程度最高的变量的一元线性回归方程；（3）采用逐步回归方法建立“单位面积年营业额”的预测公式。表20个商业中心有关指标的数据 2．我国从1982~2001年间的20年的财政收入(Y)和国内生产总值（X）的数据存放在数据集wyz4_4_7.中。试分别采用指数回归、对数回归、幂函数回归和多项式回归给出回归方程，并选择最佳回归方程。 1．解：（1）变量间的相关性分析利用SPSS软件构造所有变量的散点图矩阵和相关矩阵，结果见图1和表1 从散点图矩阵直观可以看出Y “单位面积年营业额”与x2“日人流量(万人) ”和x3“居民年消费额(万元) ”线性关系较密切。

x2“日人流量 (万人) ”与x6 “对商场商品丰富程度满意度” 线性关系较密切从表1得)3,(x y ρ=0.795**，)2,(x y ρ=0.790**，)6,(x y ρ=.0 .697**，说明 Y “单位面积年营业额”与x3“居民年消费额(万元) ”，x2“日人流量 (万人) ”，x6 “对商场商品丰富程度满意度”及x5 “对商场设施满意度”在0 .01 水平（双侧）上显著相关线性关。可以考虑采用多元线性回归模型来建立“单位面积年营业额”的预测公式。图1散点图矩阵单位面积年营业额（万元/m2) 每小时机动车流量（万辆）日人流量（万人）居民年消费额（万元）对商场环境满意度对商场设施满意度对商场商品丰富程度满意度单位面积年营业额（万元/m2) Pearson 相关性 1 .413 .790** .795** .341 .450* .697** 显著性（双侧） .071 .000 .000 .141 .046 .001 N 20 20 20 20 20 20 20 每小时机动车流量（万辆） Pearson 相关性 .413 1 .751** -.129 .664** .424 .774** 显著性（双侧） .071 .000 .588 .001 .062 .000 N 20 20 20 20 20 20 20 日人流量（万人） Pearson 相关性 .790** .751** 1 .273 .594** .279 .983**

SPSS回归分析作业

回归分析作业一、利用软件计算 1、数据文件“资产评估1”提供了35家上市公司资产评估增值的数据。 num---公司序号 pg---- 资产评估增值率 gz----固定资产在总资产中所占比例 fz----权益与负债比 bc----总资产投资报酬率 gm---公司资产规模（亿元） a.建立关于资产评估增值率的四元线性回归方程，并通过统计分析、检验说明所得方程的有效性，解释各回归系数的经济含义。 b.剔除gz变量，建立关于资产评估增值率的三元线性回归方程，与a中的模型相比较，那个更为实用有效，说明理由。解：

由Model Summary和ANOVA表可知，R为，决定系数R2为，校正决定系数为。拟合的回归模型F值为，P值为0，所以拟合的模型是有统计意义的。从系数的t检验可以看出，只有固定资产比重的sig值=>，说明只有固定资产比重对资产评估增值率的影响是不显著的，其他自变量对固定资产增值的比率均有显著的影响。线性回归方程为： pg=+++-0.044gm α1=表示，在权益与负债比、总资产投资报酬率和公司规模不变的条件下，固定资产比重每增加1个单位，资产评估增值率增加。 α2=表示，在固定资产比重、总资产投资报酬率和公司规模不变的条件下，权益与负债比每增加1个单位，资产评估增值率增加。 α3=表示，在固定资产比重、权益与负债比和公司规模不变的条件下，总资产投资报酬率每增加1个单位，资产评估增值率增加。 α4=表示，在固定资产比重、权益与负债比和总资产投资报酬率不变的条件下，公司规模每增加1亿元，资产评估增值率减少

为。从系数的t检验可以看出，该模型的回归系数都通过检验。所以，剔除 gz 变量，建立关于资产评估增值率的三元线性回归方程为： pg=++-0.040gm

SPSS实验6-回归分析

SPSS作业6：回归分析（一）回归分析多元线性回归模型的基本操作：（1）选择菜单Analyze－Regression－Linear；（2）选择被解释变量（能源消费标准煤总量）和解释变量（国内生产总值、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均电力消费、能源加工转换效率）到对应框中；（3）在Method框中，选择Enter方法；在Statistics框中，选择Estimates、Model fit、Covariancematrix、Collinearity diagnostics选项；在Plots框中，选择ZRESED到Y框，ZPRED到X框，再选择Histogram和Normal plot；（4）选择菜单Analyze－Non Test－1-Sanple K-S; 选择菜单Analyze－Correlate－Brivariate; 结果如下： Regression 能源消费需求的多元线性回归分析结果（强制进入策略）（一） Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .990a.980 .973 8480.38783

a. Predictors: (Constant), 能源加工转换效率/%, 交通运输邮电业增加值/亿元, 工业增加值/亿元, 人均电力消费/千瓦时, 建筑业增加值/亿元, 国内生产总值/亿元 b. Dependent Variable: 能源消费标准煤总量/万吨分析：被解释变量和解释变量的复相关系数为0.990，判定系数为0.980，调整的判定系数为0.973，回归方程的估计标准误差为8480.38783。该方程有6个解释变量，调整的判定系数为0.973，，接近于1，所以拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，未能解释的部分较少。分析：由上可知，被解释变量的总离差平方和为5.882E10，回归平方和及均方分别为5.766E10和9.611E9，剩余平方和及均方分别为1.151E9和7.192E7，F检验统计量的观测值为133.636，对应的概率p值近似为0。如果显著性水平a为0.05，由于p值小于a,所以拒绝回归方程显著性检验的零假设，认为各回归系数不同时为0，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，可建立线性模型。

多选项分析及回归分析spss

一、多选项分析一）问卷中多选项问题的分析多选项问题的分解通常有2中方法：1、多选项二分法（Multiple Dichotomies Method）； 2、多选项分类法（Multiple Category Method）。 1、多选项二分法（Multiple Dichotomies Method）；多选项二分法是将多选项问题中的每个答案设为一个SPSS变量，每个变量只有0或1两个取值，分别表示选择个该答案和不选择该答案。按照多选项二分法可以将居民储蓄调查中村（取）款目的这个多选项问题分解为十一个问题，并设置十一个SPSS变量。 2、多选项分类法（Multiple Category Method）多选项分类法中，首先应估计多选项问题最多可能出现的答案个数；然后，为每个答案设置一个SPSS变量，变量取值为多选项问题中的可选答案。按照多选项分类法可将居民储蓄调查中存（取）款目的这个多选项问题分解成三个问题（通常给出的答案数不会超过三个），并设置三个SPSS变量。以上两种分解方法的选择考虑是否便于分析和是否丢失信息两个方面。多选项二分法分解问题存在较大的信息丢失，这种方式没有体现选项的顺序，如果问题存在顺序则适合采用分类法。同时注意自己需要的信息加以选择。二）多选项分析基本操作 1、多选项分析的基本实现思路

第一、按多选项二分法或多选项分类法将多选项问题分解成若干问题，并设置若干个SPSS变量。第二、采用多选项频数分析或多选项交叉分组下的频数分析数据。为了实现第二步，应首先定义多选项选择变量集，即将多选项问题分解并设置成多个变量后，指定这些为一个集合。定义多选项变量集是为了今后多选项频数分析和多选项交叉分组下的频数分析作准备。只有通过定义多选项变量集，SPSS才能确定应对哪些变量取相同值的个案数进行累加。 2、定义多选项选择变量集的基本操作步骤 1）选择菜单Analyze —Multiple Response —Defined Sets，出现如下图所示的窗口。 2）从数值型变量中见进入多选项变量集的变量选择到Variables in Sets框中。 3）在Variables Are Coded AS框中制定多选项变量集中的变量是按照哪种方法分解的。Dichotomies表示以多选项二分法分解，并在Counted Value中输入对那组织进行分析。SPSS 规定等于该值的样本为一组，其余样本为另一组；Categories表示以多选项分类法分解，并在Range框中输入变量取值的最小值和最大值。

如何使用统计软件SPSS进行回归分析_罗凤明

软件设计开发本栏目责任编辑：谢媛媛１引言回归分析用来研究多个预报因子对预报量的影响程度，然后建立它们的统计关系的方程式，对未来时刻的预报量做出预报估计，是目前气象业务与研究中最为常用的一种统计分析与预报方法［１－８］。逐步回归可从影响预报量的许多因子中，挑选出一批相关较好的作为预报因子，在气象业务中应用甚广［９－１１］。回归分析在气象业务和研究中应用非常广，但该过程目前基本上都是编程来实现，编程复杂、易出错，基层气象工作者较难掌握不利于推广应用。ＳＰＳＳ（ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＰｒｏｄｕｃｔａｎｄＳｅｒｖｉｃｅＳｏｌｕｔｉｏｎｓ）意为统计产品与服务解决方案，统计和数据分析功能强大，界面友好，易学易用，目前是非统计专业人员应用最多的统计软件［１２－１３］。ＳＰＳＳ提供了多种回归分析过程，如Ｌｉｎｅａｒ（线性回归）、Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ（非线性回归）、ＣｕｒｖｅＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ（曲线拟合）、ＢｉｎａｒｙＬｏｇｉｓｔｉｃ（二分类，即事件概率回归）等。本文简要介绍如何使用统计软件ＳＰＳＳ进行线性回归分析，为便于与传统编程方式对比，分析实例采用目前气象常用统计教科书中介绍“逐步回归分析”一节中的经典案例，逐步回归分析的原理和编程实现过程可参考文献［１－２］。２线性逐步回归分析过程首先根据表１建立数据文件，其中ｙ为预报量，ｘ１、ｘ２、ｘ３和ｘ４为预报因子。表１预报因子与预报量资料表在ＳＰＳＳ菜单栏上选择Ａｎａｌｙｚｅ→Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ→ Ｌｉｎｅａｒ（图１左），则出现ＬｉｎｅａｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（线性回归分析）主对话框（图１右）。将“ｙ”选入Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ（因变量）框中，“ｘ１”、“ｘ２”、“ｘ３”和“ｘ４” 选入Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ（自变量）框中，Ｍｅｔｈｏｄ框选择Ｓｔｅｐｗｉｓｅ（逐步回归）；Ｓａｖｅ子对话框中选择ＰｒｅｄｉｃｔｅｄＶａｌｕｅｓ下的Ｕｎｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ（将预报量的估计值另存为新变量），Ｏｐｔｉｏｎｓ子对话框选择ＵｓｅＦＶａｌｕｅ；其余默认，点ＯＫ，则得线性逐步回归分析结果。图１线性回归分析过程（左为Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ菜单；右为ＬｉｎｅａｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ主对话框）收稿日期：２００７－１２－１７作者简介：罗凤明，男，工程师，主要从事网络维护，业务开发及服务工作。如何使用统计软件ＳＰＳＳ进行回归分析罗凤明，邱劲飚，李明华，肖炳坤（惠州市气象局，广东惠州５１６００１）摘要：简要介绍如何使用统计软件ＳＰＳＳ进行线性回归分析，并给出了逐步回归分析实例。使用ＳＰＳＳ进行回归分析操作简单且全面，与编程相比大大减小了难度、节约了时间。关键词：计算机应用；ＳＰＳＳ；回归分析；逐步回归中图分类号：ＴＰ３１２文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）０２－１０２９３－０２ＨｏｗｔｏｄｏＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓｂｙＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＳｏｆｔｗａｒｅＳＰＳＳＬＵＯＦｅｎｇ－ｍｉｎｇ，ＱＩＵＪｉｎ－ｂｉａｏ，ＬＩＭｉｎｇ－ｈｕａ，ＸＩＡＯＢｉｎ－ｋｕｎ（ＨｕｉｚｈｏｕＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｔａｔｉｏｎ，Ｈｕｉｚｈｏｕ５１６００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｂｒｉｅｆｈｏｗｔｏｄｏｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｂｙｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｓｏｆｔｗａｒｅＳＰＳＳ，ａｎｄｇａｖｅａｎｅｘ－ａｍｐｌｅｏｆｓｔｅｐｗｉｓｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ．ＩｔｉｓｓｉｍｐｌｙａｎｄｒｏｕｎｄｌｙｔｏｄｏｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｂｙＳＰＳＳ，ａｎｄｉｓｅａｓｉｅｒａｎｄｔｉｍｅｓａｖｉｎｇｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｐｒｏｇｒａｍｍｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｕｔｅｒａｐｌｌｉｃａｔｉｏｎ；ＳＰＳＳ；ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ；ｓｔｅｐｗｉｓｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ

SPSS实验报告材料91487

CENTRAL SOUTH UNIVERSITY SPSS实验报告学生王强学号4303110516 指导教师邵留国学院商学院专业工商1101

实验一、数据集实验目的：掌握基本的统计学理论，学会使用SPSS录入数据，建立SPSS数据集。实验容： 1.3：三十名儿童身高、体重样本数据如下表所示。建立SPSS数据集。三十名儿童身高、体重样本数据

13 14 15 男男男 14 14 14 168.0 164.5 153.0 50.0 44.0 58.0 28 29 30 女女女 15 15 15 158.0 158.6 169.0 44.3 42.8 51.1 实验步骤：步骤一：启动SPSS。步骤二：选择文件，新建，数据，如图。步骤三：切换到变量视图，定义变量。其中，性别变量需要设置值标签。如图所示。步骤四：切换到数据视图，按照次序依次输入数据。步骤五：保存数据。

实验结果：

实验二：统计量描述实验目的：（1）结合图表描述掌握各种描述性统计量的构造原理及其应用。（2）熟练掌握运用SPSS进行统计描述的基本技能。实验容：大学生在校期间的各门课程考试成绩，尽管在学生与学生之间、院系之间、男女生之间以及不同的课程之间，都存在着各种各样的差异，但整体上的分布状况还是有规律可循的。今有两个学院共1040名男女生的统计学和经济学期末考试成绩数据，储存在SPSS数据文件中，文件名：lytjcj.sav。试运用图表描述与统计量描述的方法，对此数据展开尽可能全面和深入的描述与分析。实验步骤：步骤一：打开SPSS数据，文件名：lytjcj.sav。如图。

实验六-用SPSS进行非线性回归分析

实验六用SPSS进行非线性回归分析例：通过对比12个同类企业的月产量(万台)与单位成本(元)的资料(如图1)，试配合适当的回归模型分析月产量与单位成本之间的关系

图1原始数据和散点图分析一、散点图分析和初始模型选择在SPSS数据窗口中输入数据，然后插入散点图(选择Graphs→Scatter命令)，由散点图可以看出，该数据配合线性模型、指数模型、对数模型和幂函数模型都比较合适。进一步进行曲线估计：从Statistic下选Regression菜单中的Curve Estimation命令；选因变量单位成本到Dependent框中，自变量月产量到Independent框中，在Models框中选择Linear、Logarithmic、Power和Exponential四个复选框，确定后输出分析结果，见表1。分析各模型的R平方，选择指数模型较好，其初始模型为但考虑到在线性变换过程可能会使原模型失去残差平方和最小的意义，因此进一步对原模型进行优化。模型汇总和参数估计值因变量: 单位成本方程模型汇总参数估计值 R 方 F df1 df2 Sig. 常数b1 线性.912 104.179 1 10 .000 158.497 -1.727 对数.943 166.595 1 10 .000 282.350 -54.059 幂.931 134.617 1 10 .000 619.149 -.556 指数.955 212.313 1 10 .000 176.571 -.018 自变量为月产量。表1曲线估计输出结果

二、非线性模型的优化 SPSS提供了非线性回归分析工具，可以对非线性模型进行优化，使其残差平方和达到最小。从Statistic下选Regression菜单中的Nonlinear命令；按Paramaters按钮，输入参数A：176.57和B：-.0183；选单位成本到Dependent框中，在模型表达式框中输入“A*EXP(B*月产量)”，确定。SPSS输出结果见表2。由输出结果可以看出，经过6次模型迭代过程，残差平方和已有了较大改善，缩小为568.97，误差率小于0.00000001，优化后的模型为：迭代历史记录b 迭代数a残差平方和参数 A B 1.0 104710.523 176.570 -.183 1.1 5.346E+133 -3455.813 2.243 1.2 30684076640.87 3 476.032 .087 1.3 9731 2.724 215.183 -.160 2.0 97312.724 215.183 -.160 2.1 83887.036 268.159 -.133 3.0 83887.036 268.159 -.133 3.1 59358.745 340.412 -.102 4.0 59358.745 340.412 -.102 4.1 26232.008 38 5.967 -.065 5.0 26232.008 385.967 -.065 5.1 7977.231 261.978 -.038 6.0 797 7.231 261.978 -.038 6.1 1388.850 153.617 -.015 7.0 1388.850 153.617 -.015 7.1 581.073 180.889 -.019 8.0 581.073 180.889 -.019 8.1 568.969 182.341 -.019 9.0 568.969 182.341 -.019 9.1 568.969 182.334 -.019 10.0 568.969 182.334 -.019 10.1 568.969 182.334 -.019 导数是通过数字计算的。 a. 主迭代数在小数左侧显示，次迭代数在小数右侧显示。 b. 由于连续残差平方和之间的相对减少量最多为SSCON = 1.000E-008，因此在 22 模型评估和 10 导数评估之后，系统停止运行。

试验二线性回归分析的SPSS操作

一元线性回归spss作业

SPSS实验报告_线性回归_曲线估计

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

多元线性回归SPSS实验报告

spss软件分析异常值检验实验报告

相关分析与回归分析SPSS实现

回归分析实验报告

SPSS回归模型分析答案及解题思路

相关分析与回归分析SPSS实现

回归分析SPSS习题复习资料

相关分析和一元线性回归分析SPSS报告

相关分析与回归分析SPSS实现

SPSS回归分析作业

SPSS实验6-回归分析

多选项分析及回归分析spss

如何使用统计软件SPSS进行回归分析_罗凤明

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实验六-用SPSS进行非线性回归分析