实验7相关及回归分析SPSS应用

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实验7 相关与回归分析

7.1实验目的

熟练掌握一元线性回归分析的SPSS应用技能,掌握一元非线性回归分析的SPSS应用技能,对实验结果做出解释。

7.2相关知识(略)

7.3实验内容

7.3.1一元线性回归分析的SPSS实验

7.3.2一元非线性回归分析的SPSS实验

7.4实验要求

7.4.1准备实验数据

1.线性回归分析数据

(The Wall 美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》

Street Journal Almanac 1999)上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉

的次数的数据,见表7-1所示。

表7-1 美国航空公司航空正点率与乘客投诉次数资料

2.非线性回归分析数据

1992~2013年某国保费收入与国内生产总值的数据,试研究保费收入与国内生产

总值的关系的数据,见表7-2所示。

表7-2 1992~2013年某国保费收入与国内生产总值数据 单位:万元

7.4.2完成一元线性回归分析的SPSS 实验,对实验结果作出简要分析。 7.4.3完成一元非线性回归分析的SPSS 实验,对实验结果作出简要分析。

7.5实验步骤

7.5.1 完成一元线性回归分析的SPSS 实验步骤 1.运用SPSS 绘制散点图散点图。 第一步:在excel 中输入数据

图7-1

第二步:将excel 数据导入spss

单击打开数据文档按钮(或选择菜单文件→打开)→选择文件航空公司航班

正点率与投诉率.xls

图7-2

第三步:选择菜单图形→旧对话框→散点/点状,在散点图/点图对话框中,

选择简单分布按钮

图7-3

第三步:在简单散点图对话框中,将候选变量框中的投诉率添加到Y轴,航班正点率添加到X轴,点击确定:

第四步:运行得到:

根据散点图初步判断航班正点率和投诉率呈线性关系

2.计算相关系数,明确变量之间存在的相关关系。

第一步:选择菜单分析(A)相关(C)→双变量相关(B),在双变量相关

对话框中,将候选变量框中的航班正点率和投诉率添加到变量(V)框,点击确

定:

图7-6

第二步:运行得到

根据相关系数判断:航班正点率和投诉率的相关系数为-0.833,显著性水平P为0.002小于0.05,说明航班正点率和投诉率高度负相关。

3.拟合回归方程

第一步:选择菜单分析(A)→回归(R)→线性(L),将候选变量框中的投诉率添加到因变量框(D),航班正点率添加到自变量框(T),点击确定:

图7-7

第二步,运行得到

拟合回归方程为

Y=-0.07 X + 6.018,常数项和自变量t值分别为5.719和-4.967,

显著性水平P分别为0.001和0.002,均小于0.05,说明常数项和自变量X对因变量Y有显著影响。

4.计算回归标准误差,说明回归直线的代表性;计算样本拟合优度,说明模型拟合的效果。

第一步:操作同3

第二步,运行得到

估计标准误差2

)

(2

--=

∑∧

n Y Y S YX =0.16082比较小,说明回归直线代表性较好。

R 2为0.747接近1,表明模型的拟合效果比较好。

5.在不同置信水平下建立回归估计的置信区间

在置信水平

1-α取不同值的情况下,回归估计的置信区间为:

⎥⎦⎤

⎢⎣

⎡++--+-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-∧∧222216082.0018.67.0,16082.0018.67.0,ααααZ X Z X S Z Y S Z Y YX YX

6.对估计的回归方程的斜率作出解释

回归方程的斜率,即回归系数b=-0.07,表示航班正点率每提高1%,旅客投诉率会降低0.07%。

7.如果航班按时到达的正点率为80%,估计每10万名乘客投诉的次数。 根据回归方程∧

Y =-0.7 X + 6.018,当航班正点率为80%时,每10万名乘客投诉的次数为-0.7×80+6.018=0.418(次)

8.如果航班按时到达的正点率为80%,试在95%可信程度下估计每10万名乘客投诉的置信区间。

如果航班按时到达的正点率为80%,试在95%可信程度下估计每10万名乘客投诉的置信区间为

⎥⎦⎤⎢⎣

⎡++--+-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-∧∧222216082.0018.67.0,16082.0018.67.0,ααααZ X Z X S Z Y S Z Y YX YX

=[0.1028,0.7332]

7.5.2完成一元非线性回归分析的SPSS实验步骤

1. 画出这些数据的散点图

第一步:在excel中输入数据

图7-1

第二步:将excel数据导入spss

单击打开数据文档按钮(或选择菜单文件→打开)→选择文件国民生产总值与保费收入.xls

图7-2

第三步:选择菜单图形→旧对话框→散点/点状,在散点图/点图对话框中,

选择简单分布按钮

图7-3

第四步:在简单散点图对话框中,将候选变量框中的将保费收入添加到Y轴,

国民生产总值添加到X轴:

第五步:运行得到:

图7-5

根据散点图初步判:国民生产总值与保费收入呈非线性关系。

2.计算不同模型的样本拟合优度,并据此选择拟合效果最好的模型。