SPSS实现一元线性回归分析实例
2009-12-14 15:31
1、准备原始数据。为研究某一大都市报开设周日版的可行性，获得了34种报纸的平日和周日的发行量信息(以千为单位)。数据如图1所示。
SPSS17.0
图1
2、判断是否存在线性关系。制作直观散点图：
（1）SPSS：菜单Analyze/Regression/linear Regression,如图2所示：
图2 （2）打开对话框如图3
图3
图3中，Dependent是因变量，Independent是自变量，分别将左栏中的sunday选入因变量，daily选入自变量，newspaper作为标识标签选入case labels.
(3)点击图3对话框中的plots按钮，如图4所示：
图4
将因变量DEPENTENT 选入Y:，自变量 ZPRED 选入X: continue 返回上级对话框。单击主对话框OK.便生成散点图如图5所示：
图5
从以上散点图可看出，二者变量之间关系趋势呈线性关系。
2、回归方程
菜单Analyze/Regression/linear Regression，
在图3对话框的右边单击statistics如图6所示：
图6
regression coefficient回归系数，estimates估计值，confidence intervals level:95%置信区间，model fit拟合模型。点击continue返回主对话框，单击OK.结果如图7、图8所示：
图7
图7中第一个图是变量的输入与输出，从图下的提示可知所有变量均输入与输出，没有遗漏。图7中的第二图是模型总和R值，R平方值，R调整后的平方值，及标准误。
图8
图8中第一图为方差统计图，包括回归平方和，自由度，方程检验F值及P值。图8第二图为回归参数图，从图中可知，constant为回归方程截距，即13.836，回归系数为1.340，标准误分别为：35.804和0.071，及t检验值和95%的置信区间的最大值和最小值。因此回归方程可表示为：
Y=1.34X+13.836。X因变量，即数据表中的daily,Y是因变量，即数据表中的sunday.
SPSS实现一元线性回归分析实例
2009-12-14 15:31
1、准备原始数据。为研究某一大都市报开设周日版的可行性，获得了34种报纸的平日和周日的发行量信息(以千为单位)。数据如图1所示。
SPSS17.0
图1
2、判断是否存在线性关系。制作直观散点图：
（1）SPSS：菜单Analyze/Regression/linear Regression,如图2所示：
图2
（2）打开对话框如图3
图3
图3中，Dependent是因变量，Independent是自变量，分别将左栏中的sunday选入因变量，daily选入自变量，newspaper作为标识标签选入case labels.
(3)点击图3对话框中的plots按钮，如图4所示：
图4
将因变量DEPENTENT 选入Y:，自变量 ZPRED 选入X: continue 返回上级对话框。单击主对话框OK.便生成散点图如图5所示：
图5
从以上散点图可看出，二者变量之间关系趋势呈线性关系。
2、回归方程
菜单Analyze/Regression/linear Regression，
在图3对话框的右边单击statistics如图6所示：
图6
regression coefficient回归系数，estimates估计值，confidence intervals level:95%置信区间，model fit拟合模型。点击continue返回主对话框，单击OK.结果如图7、图8所示：
图7
图7中第一个图是变量的输入与输出，从图下的提示可知所有变量均输入与输出，没有遗漏。图7中的第二图是模型总和R值，R平方值，R调整后的平方值，及标准误。
图8
图8中第一图为方差统计图，包括回归平方和，自由度，方程检验F值及P值。图8第二图为回归参数图，从图中可知，constant为回归方程截距，即13.836，回归系数为1.340，标准误分别为：35.804和0.071，及t检验值和95%的置信区间的最大值和最小值。因此回
归方程可表示为：
Y=1.34X+13.836。X因变量，即数据表中的daily,Y是因变量，即数据表中的sunday.
