spass回归分析实验报告

实验八报告一、数据来源Employee data. sav 二、基本结果（1）确定自变量、因变量：）确定自变量、因变量：一般而言，因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：之间的多元线性回归模型：其中：b0是回归常数；b k (k=1,2,3,…,n)是回归参数；e是随机误差。

是随机误差。

根据employee data.sav的数据，其中Y是当前工资salary，X1是起始资金salbegin，X2是工作经验prevexp，X3是工作时间jobtime，X4是工作种类jobcat，X5是受教育年限edcau。

（2）做出因变量与自变量的散点图：）做出因变量与自变量的散点图：从散点图可以看出因变量与各自变量之间存在线性关系。

（3）检验因变量Y是否服从正态分布的模型假定——因变量Y并没有很好地服从正态分布。

地服从正态分布。

的残差图（4）线性回归Y的残差图此标准化残差图表明，此线性回归的标准化残差呈楔形分布而非带状分布，不满足回归模型同方差的假定。

布，不满足回归模型同方差的假定。

当前薪金多元线性回归分析的残差图图当前薪金多元线性回归分析的残差图（5）通过以上检验可以看出，当前薪金并不是好的变量，对当前薪金进行Ln变换（取对数）生成新的随进变量logsale，将logsale作为因变量Y用逐步回归的方法进行回归分析：的方法进行回归分析：1）p-p图：图：较好的服从了正态分布。

发现取对数后，logY较好的服从了正态分布。

2）logY的标准化残差图：的标准化残差图：上图表明因变量Y（logsale）的标准化残差近似呈带状分布，满足模型同方差的假定。

差的假定。

3）逐步回归的判定系数：）逐步回归的判定系数：通过逐步回归，得到方程的判定系数如下表。

R²越接近1，说明回归方程解释了因变量总变异量的绝大部分比例。

本估计的回归方程有一个好的拟合，，可以认为拟合度高。

在模型5中达到0.810，且调整后的R²达到0.808，可以认为拟合度高。

【精品】SPSS统计实验报告多元线性回归分析
本文旨在通过多元线性回归分析，深入研究X、Y、Z三个变量之间的关系，以探究这三个变量对结果的影响。

本实验中样本数量为100人，本文采用SPSS22.0计算软件进行多元线性回归分析，统计计算结果如下：
（一）检验变量X、Y、Z三个变量是否有关：
Sig.=.633。

结果显示，该值大于0.05，表明X、Y、Z三者之间没有显著统计关系；
（二）确定拟合模型：
以X、Y、Z三个变量回归拟合，得出模型为：y=1.746+0.660X+0.783Y+0.430Z。

（三）检验回归模型的有效性：
1. 回归系数的统计量检验
模型的R方为.668，该值表明，X、Y、Z三个自变量可以解释本回归模型的67.0%的变化量；
2.F检验
结果显示，f分数为20.670，Sig.=.000，结果显示，f分数小于阈值0.05，因此可以接受回归模型；
检验结果显示，当其他X、Y、Z三个自变量的条件不变的情况下，X、Y、Z三个自变量对Y的影响是有显著性的。

综上所述，本文使用SPSS22.0计算软件进行多元线性回归分析，探究X、Y、Z三个变量之间的关系。

结果显示，X、Y、Z三者之间没有显著统计关系；拟合模型为：
y=1.746+0.660X+0.783Y+0.430Z；最后，证实X、Y、Z三个自变量对Y的影响是有显著性的。

中国计量学院现代科技学院实验报告实验课程：应用统计学实验名称：回归分析班级：学号：姓名：实验日期： 2012.05.23 实验成绩：指导教师签名：一．实验目的一元线性回归简单地说是涉及一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。

本实验要求掌握一元线性回归的求解和多元线性回归理论与方法。

二．实验环境中国计量学院现代科技学院机房310三．实验步骤与内容1打开应用统计学实验指导书，新建excel表地区供水管道长度（公里）全年供水总量（万平方米）北京15896 128823 天津6822 64537 河北10771.2 160132 山西5669.3 77525 内蒙古5635.5 59276 辽宁21999 280510 吉林6384.9 159570 黑龙江9065.9 153387 上海22098.8 308309 江苏36632.4 380395 浙江24126.9 235535 安徽7389.4 204128 福建6270.4 118512 江西5094.7 143240 山东26073.9 259782 河南11405.6 185092 湖北15668.6 257787 湖南9341.8 262691 广东35728.8 568949 广西6923.1 134412 海南1726.7 20241 重庆6082.7 71077 四川12251.3 165632 贵州3275.3 45198 云南5208.5 52742 西藏364.9 5363陕西4270 73580甘肃5010 62127青海893 14390宁夏1538.2 22921新疆3670.2 766852．打开SPSS，将数据导入3．打开分析，选择回归分析再选择线性因变量选全年供水总量，自变量选供水管道长度统计里回归系数选估计，再选择模型拟合按继续再按确定会出来分析的结果对以上结果进行分析：（1）回归方程为：y=28484.712+11.610X（X是自变量供水管道长度，Y是因变量全年供水总量）（2）检验1）拟合效果检验根据表2可知，R2=0.819，即拟合效果好，线性成立。

实验报告四.spss一元线性相关回归分析预测
本实验使用spss 17.0软件，针对50个被试者，使用一元线性相关回归分析预测变
量X和Y的关系。

一、实验目的
通过一元线性相关回归分析，预测50个被试者的被试变量X（会计实操次数）和被试变量Y（综合评价分）之间的关系，来检验变量X是否能够预测变量Y的值。

二、实验流程
（2）数据收集：通过收集50个被试者的实际实操次数与综合评价分，建立反映这两
者之间关系的一元线性回归方程。

（3）数据分析：通过SPSS软件的一元线性相关回归分析预测变量X和Y的关系，使
用R方值进行检验研究结果的显著性。

以分析变量X对于变量Y的影响程度。

三、实验结果及分析
1.回归分析结果如下所示：变量X的系数b = 0.6755，t = 7.561，p = 0.000，说
明变量X和被试变量Y之间存在着显著的相关关系；R方值为0.941，说明变量X可以较
好地预测变量Y。

2.可以得出一元线性回归方程为：Y=0.67×X+5.293，其中，b为系数，X是自变量，Y是因变量。

四、结论
（1）50个被试者实际实操次数与综合评价分之间存在着显著的相关性；
（2）变量X可以较好地预测变量Y，R方值较高；。

实验一SPSS报告实验一一元线性回归分析一、实验目标与要求本实验的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析，具体包括:(1) 皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析(2) 学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。

(3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。

(4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。

(5) 要求试验前，了解回归分析的如下内容。

, 参数α、β的估计, 回归模型的检验方法:回归系数β的显著性检验(t,检验);回归方程显著性检验(F,检验)。

二、实验原理1(相关分析的统计学原理相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。

用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。

2(回归分析的统计学原理相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。

回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。

其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。

回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数和模型进行检验和判断，并进行预测等。

线性回归数学模型如下:y,,，,x，,x，？，,x，, i01i12i2kiki在模型中，回归系数是未知的，可以在已有样本的基础上，使用最小二乘法对回归系数进行估计，得到如下的样本回归函数:ˆˆˆˆy,,，,x，,x，？，,x，e i01i12i2kiki回归模型中的参数估计出来之后，还必须对其进行检验。

如果通过检验发现模型有缺陷，则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段，重新选择被解释变量和解释变量及其函数形式，或者对数据进行加工整理之后再次估计参数。

回归模型的检验包括一级检验和二级检验。

一级检验又叫统计学检验，它是利用统计学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性，具体又可以分为拟和优度评价和显著性检验;二级检验又称为经济计量学检验，它是对线性回归模型的假定条件能否得到满足进行检验，具体包括序列相关检验、异方差检验等。

SPSS作业8：二项Logistic回归分析为研究和预测某商品消费特点和趋势，收集到以往胡消费数据。

数据项包括是否购买，性别，年龄和收入水平。

这里采用Logistic回归的方法，是否购买作为被解释变量（0/1二值变量），其余各变量为解释变量，且其中性别和收入水平为品质变量，年龄为定距变量。

变量选择采用Enter方法，性别以男为参照类，收入以低收入为参照类。

（一）基本操作：（1）选择菜单Analyze－Regression－Binary Logistic;（2）选择是否购买作为被解释变量到Dependent框中，选其余各变量为解释变量到Covariates框中，采用Enter方法，结果如下：消费的二项Logistic分析结果（一）（强制进入策略）. 专业专注.分析：上表显示了对品质变量产生虚拟变量的情况，产生的虚拟变量命名为原变量名（编码）。

可以看到，对收入生成了两个虚拟变量名为Income （1）和Income（2），分别表示是否中收入和是否高收入，两变量均为0时表示低收入；对性别生成了一个虚拟变量名为Gedder（1），表示是否女，取值为0时表示为男。

. 专业专注.消费的二项Logistic分析结果（二）（强制进入策略）Block 0: Beginning Block分析：上表显示了Logistic分析初始阶段（第零步）方程中只有常数项时的错判矩阵。

可以看到：269人中实际没购买且模型预测正确，正确率为. 专业专注.100％；162人中实际购买了但模型均预测错误，正确率为0%。

模型总的预测正确率为62.4％。

消费的二项Logistic分析结果（三）（强制进入策略）分析：上表显示了方程中只有常数项时的回归系数方面的指标，各数据项的含义依次为回归系数，回归系数标准误差，Wald检验统计量的观测值，自由度，Wald检验统计量的概率p值，发生比。

由于此时模型中未包含任何解释变量，因此该表没有实际意义。

SPSS多元线性回归分析试验在科学研究中，我们会发现某些指标通常受到多个因素的影响，如血压值除了受年龄影响之外，还受到性别、体重、饮食习惯、吸烟情况等因素的影响，用方程定量描述一个因变量y与多个自变量x1、x2、x3.......之间的线性依存关系，称为多元线性回归。

有学者认为血清中低密度脂蛋白增高是引起动脉硬化的一个重要原因。

现测量30名怀疑患有动脉硬化的就诊患者的载脂蛋白A、载脂蛋白B、载脂蛋白E、载脂蛋白Ｃ、低密度脂蛋白中的胆固醇含量。

资料如下表所示。

求低密度脂蛋白中的胆固醇含量对载脂蛋白Ａ、载脂蛋白Ｂ、载脂蛋白Ｅ、载脂蛋白Ｃ的线性回归方程。

spss数据处理步骤：（１）打开spss输入数据后，点击“分析”－“回归”－“线性”。

然后将“低密度脂蛋白”选入因变量框，将“载脂蛋白Ａ”“载脂蛋白Ｂ”“载脂蛋白Ｅ”“载脂蛋白C”依次选入自变量框。

方法选为“逐步”。

（2）单击“统计量”选项，原有选项基础上选择“R方变化”。

在残差中选“Durbin-Watson”，单击“继续”。

（3）单击“绘制”，将“DEPENDNT”选入“X2”中，将“*SRESID”选入“Y”中，在标准残差图选项中选择“直方图”和“正态概率图”。

单击“继续”。

（4）单击“选项”，在原有选项的基础上单击“继续”，最后单击“确定”，就完成了。

数据处理结果如下：输入／移去的变量a模型输入的变量移去的变量方法1 载脂蛋白B . 步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。

2 载脂蛋白C . 步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。

a. 因变量: 低密度脂蛋白率越高，模型与数据的拟合程度越好。

结果显示：自变量和因变量之间的相关系数为0.733，拟合线性回归的确定性系数为0.538，经调整后的确定性系数为0.503。

SPSS回归分析报告1. 引言本报告旨在使用SPSS软件进行回归分析，并对分析结果进行解释和总结。

回归分析是一种用于探索自变量与因变量之间关系的统计方法。

通过对相关变量的分析，我们可以了解自变量对因变量的影响程度和方向。

2. 数据描述我们使用的数据集包含了X和Y两个变量的观测值。

X代表自变量，Y代表因变量。

数据集总共包含了N个观测值。

3. 数据处理在进行回归分析之前，我们需要对数据进行处理，包括数据清洗和变量转换。

数据清洗的目的是去除异常值和缺失值，确保数据的质量和完整性。

变量转换可以根据需要对变量进行归一化、对数化等操作，以满足回归分析的前提条件。

4. 模型建立我们选择了线性回归模型来研究自变量X对因变量Y的影响。

线性回归模型的表达式如下：Y = β0 + β1*X + ε其中，Y代表因变量，X代表自变量，β0和β1是回归系数，ε是误差项。

我们希望通过对数据进行回归分析，得到最佳的回归系数估计值。

5. 回归结果经过回归分析，我们得到了以下结果：回归方程：Y = a + b*X回归系数a的估计值为x，回归系数b的估计值为y。

回归方程可以用来预测因变量Y在给定自变量X的情况下的取值。

6. 模型评估为了评估我们建立的回归模型的拟合程度，我们使用了一些统计指标。

其中，R方（R^2）是衡量模型拟合优度的指标，它的取值范围在0到1之间，越接近1说明模型的拟合度越好。

我们得到的R方为r。

另外，我们还计算了回归系数的显著性检验。

显著性检验可以帮助我们判断回归系数是否具有统计学意义。

我们得到的显著性水平为p。

通过对这些统计指标的分析，我们可以评估回归模型的有效性和可靠性。

7. 结论通过SPSS软件进行回归分析，我们得到了自变量X对因变量Y的影响程度和方向。

根据我们的回归方程和回归系数，我们可以预测因变量Y在给定自变量X 的情况下的取值。

然而，需要注意的是，回归分析只能显示自变量和因变量之间的关系，并不能确定因果关系。