下载文档原格式
七种回归分析方法个个经典什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。
这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。
回归分析是建模和分析数据的重要工具。
在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。
我会在接下来的部分详细解释这一点。
我们为什么使用回归分析？如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。
下面，让我们举一个简单的例子来理解它：比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。
现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。
那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。
使用回归分析的好处良多。
具体如下：1.它表明自变量和因变量之间的显著关系；2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。
回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。
这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。
我们有多少种回归技术？有各种各样的回归技术用于预测。
这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。
我们将在下面的部分详细讨论它们。
对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。
但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法：1.Linear Regression线性回归它是最为人熟知的建模技术之一。
线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。
在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。
线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。
财务回归分析案例引言在财务领域中，回归分析是一种常用的统计方法，用于研究变量之间的关系。
通过回归分析，我们可以了解一个或多个自变量如何影响因变量，并得出模型的预测能力。
在本文中，我们将介绍一个财务回归分析的案例，以帮助读者更好地理解该方法在实际应用中的作用。
数据收集首先，我们需要收集相关的数据以进行财务回归分析。
在这个案例中，我们将使用一家零售公司的销售数据作为例子。
我们将收集以下数据：1.每个月的销售额（因变量）2.广告费用3.促销费用4.人力资源费用5.物流费用这些数据将帮助我们了解不同因素对销售额的影响，并建立一个回归模型来预测销售额。
数据处理在进行回归分析之前，我们需要对数据进行一些处理。
首先，我们需要将数据进行清洗，删除不完整或错误的数据。
然后，我们可以计算各个自变量之间的相关性，以确定是否存在多重共线性的问题。
如果存在多重共线性，我们需要考虑删除一些自变量或使用其他方法来解决该问题。
回归模型建立在确定了自变量和因变量之后，我们可以建立回归模型来分析它们之间的关系。
在本案例中，我们将使用多元线性回归模型来分析销售额与广告费用、促销费用、人力资源费用和物流费用之间的关系。
回归模型的基本形式如下：销售额= β0 + β1 * 广告费用+ β2 * 促销费用+ β3 * 人力资源费用+ β4 *物流费用+ ε其中，β0、β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项。
通过最小二乘法估计回归系数，我们可以得出模型的预测能力。
回归模型分析在得到回归模型后，我们可以进行一些分析以评估模型的有效性。
首先，我们需要评估模型的拟合程度，即模型对观察数据的解释能力。
常用的评价指标包括决定系数（R2）和调整决定系数（adj-R2）。
较高的决定系数表示模型能够较好地解释数据的变异性。
然后，我们可以通过t检验或F检验来判断自变量是否具有显著影响。
统计学上，显著性是指一个变量或模型与随机变量是显著不同的。
如果自变量的p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以得出该变量对因变量的影响是显著的。
多元线性回归分析实例及教程多元线性回归分析是一种常用的统计方法，用于探索多个自变量与一个因变量之间的关系。
在这个方法中，我们可以利用多个自变量的信息来预测因变量的值。
本文将介绍多元线性回归分析的基本概念、步骤以及一个实际的应用实例。
1.收集数据：首先，我们需要收集包含因变量和多个自变量的数据集。
这些数据可以是实验数据、观察数据或者调查数据。
2.确定回归模型：根据实际问题，我们需要确定一个合适的回归模型。
回归模型是一个数学方程，用于描述自变量与因变量之间的关系。
3.估计回归参数：使用最小二乘法，我们可以估计回归方程的参数。
这些参数代表了自变量对因变量的影响程度。
4.检验回归模型：为了确定回归模型的有效性，我们需要进行各种统计检验，如F检验和t检验。
5.解释结果：最后，我们需要解释回归结果，包括参数的解释和回归方程的解释能力。
应用实例：假设我们想预测一个人的体重（因变量）与他们的年龄、身高、性别（自变量）之间的关系。
我们可以收集一组包含这些变量的数据，并进行多元线性回归分析。
首先，我们需要建立一个回归模型。
在这个例子中，回归模型可以表示为：体重=β0+β1×年龄+β2×身高+β3×性别然后，我们可以使用最小二乘法估计回归方程的参数。
通过最小化残差平方和，我们可以得到每个自变量的参数估计值。
接下来，我们需要进行各种统计检验来验证回归模型的有效性。
例如，我们可以计算F值来检验回归方程的整体拟合优度，t值来检验各个自变量的显著性。
最后，我们可以解释回归结果。
在这个例子中，例如，如果β1的估计值为正且显著，表示年龄与体重呈正相关；如果β2的估计值为正且显著，表示身高与体重呈正相关；如果β3的估计值为正且显著，表示男性的体重较女性重。
总结：多元线性回归分析是一种有用的统计方法，可以用于探索多个自变量与一个因变量之间的关系。
通过收集数据、确定回归模型、估计参数、检验模型和解释结果，我们可以得到有关自变量对因变量影响的重要信息。
多元回归分析原理回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。
回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系, 但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。
回归分析主要解决以下几个方面的问题:(1) 确定几个特定的变量之间是否存在相关关系, 如果存在的话, 找出它们之间合适的数学表达式;(2) 根据一个或几个变量的值, 预测或控制另一个变量的取值, 并且可以知道这种预测或控制能达到什么样的精确度;(3) 进行因素分析。
例如在对于共同影响一个变量的许多变量(因素)之间, 找出哪些是重要因素, 哪些是次要因素, 这些因素之间又有什么关系等等。
回归分析有很广泛的应用, 例如实验数据的一般处理, 经验公式的求得, 因素分析, 产品质量的控制, 气象及地震预报, 自动控制中数学模型的制定等等。
多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归分析方法, 按因变量和自变量的数量对应关系可划分为一个因变量对多个自变量的回归分析(简称为“一对多”回归分析)及多个因变量对多个自变量的回归分析(简称为“多对多”回归分析), 按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。
本“多元回归分析原理”是针对均匀设计3.00软件的使用而编制的, 它不是多元回归分析的全面内容, 欲了解多元回归分析的其他内容请参阅回归分析方面的书籍。
本部分内容分七个部分, §1～§4介绍“一对多”线性回归分析, 包括数学模型、回归系数估计、回归方程及回归系数的显著性检验、逐步回归分析方法。
“一对多”线性回归分析是多元回归分析的基础, “多对多”回归分析的内容与“一对多”的相应内容类似, §5介绍“多对多”线性回归的数学模型, §6介绍“多对多”回归的双重筛选逐步回归法。
§7简要介绍非线性回归分析。
§1 一对多线性回归分析的数学模型§2 回归系数的最小二乘估计§3 回归方程及回归系数的显著性检验§4 逐步回归分析§5 多对多线性回归数学模型§6 双重筛选逐步回归§7 非线性回归模型§1 一对多线性回归分析的数学模型设随机变量与个自变量存在线性关系:, (1.1)(1.1)式称为回归方程, 式中为回归系数, 为随机误差。
回归分析的基本原理和应用回归分析是一种用于探究变量之间关系的统计分析方法。
它能够通过建立一个数学模型，来预测依赖变量（因变量）与一个或多个自变量之间的关系。
本文将介绍回归分析的基本原理和应用。
一、回归分析的基本原理回归分析的基本原理是建立一个数学模型来描述因变量（Y）和自变量（X）之间的关系。
最常用的回归模型是线性回归模型，它假设因变量和自变量之间存在线性关系。
线性回归模型的表示可以用下面的公式表示：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε其中，Y表示因变量，X1至Xn表示自变量，β0至βn表示回归系数，ε表示误差。
回归分析的目标是估计回归系数，以及判断自变量对因变量的影响程度和统计显著性。
其中，最常用的估计方法是最小二乘法，它通过最小化预测值与观测值之间的误差平方和，来确定回归系数的值。
二、回归分析的应用回归分析在实际应用中具有广泛的应用领域。
下面将介绍几个常见的应用例子：1. 经济学应用：回归分析在经济学中被广泛用于研究经济现象和预测经济变量。
例如，可以通过回归分析来研究GDP与失业率之间的关系，以及利率对投资的影响。
2. 市场营销应用：在市场营销领域，回归分析可以帮助分析市场数据和顾客行为，从而制定有效的营销策略。
例如，可以通过回归分析来研究广告投入与销售额之间的关系，以及定价对市场需求的影响。
3. 医学研究应用：回归分析在医学研究中被用于研究疾病的风险因素和治疗效果。
例如，可以通过回归分析来研究吸烟与肺癌之间的关系，以及药物治疗对患者康复的影响。
4. 社会科学应用：在社会科学领域，回归分析可以帮助研究人类行为和社会现象。
例如，可以通过回归分析来研究教育水平与收入之间的关系，以及人口结构对犯罪率的影响。
总结：回归分析是一种重要的统计分析方法，可以用于探究变量之间的关系。
它的基本原理是建立一个数学模型来描述因变量和自变量之间的关系。
在实际应用中，回归分析被广泛用于经济学、市场营销、医学研究等领域。
回归分析方法及其应用中的例子回归分析是一种统计分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
它可以通过建立一个数学模型来描述自变量与因变量之间的函数关系，并根据已有的数据对模型进行估计、预测和推断。
回归分析可以帮助我们了解变量之间的相关性、预测未来的结果以及找出主要影响因素等。
在实际应用中，回归分析有许多种方法和技术，下面将介绍其中的几种常见方法及其应用的例子。
1.简单线性回归：简单线性回归是一种最基本的回归分析方法，用于研究两个变量之间的关系。
它的数学模型可以表示为y=β0+β1x，其中y是因变量，x是自变量，β0和β1是常数。
简单线性回归可以用于预测一个变量对另一个变量的影响，例如预测销售额对广告投入的影响。
2.多元线性回归：多元线性回归是在简单线性回归的基础上引入多个自变量的模型。
它可以用于分析多个因素对一个因变量的影响，并以此预测因变量的取值。
例如，可以使用多元线性回归分析房屋价格与大小、位置、年龄等因素之间的关系。
3.逻辑回归：逻辑回归是一种用于预测二元结果的回归方法。
它可以将自变量与因变量之间的关系转化为一个概率模型，用于预测一些事件发生的概率。
逻辑回归常常应用于生物医学研究中，如预测疾病的发生概率或患者的生存率等。
4.多项式回归：多项式回归是一种使用多项式函数来拟合数据的方法。
它可以用于解决非线性关系的回归问题，例如拟合二次曲线或曲线拟合。
多项式回归可以应用于多个领域，如工程学中的曲线拟合、经济学中的生产函数拟合等。
5.线性混合效应模型：线性混合效应模型是一种用于分析包含随机效应的回归模型。
它可以同时考虑个体之间和个体内的变异，并在模型中引入随机效应来解释这种变异。
线性混合效应模型常被用于分析面板数据、重复测量数据等，例如研究不同学生在不同学校的学习成绩。
以上只是回归分析的一些常见方法及其应用的例子，实际上回归分析方法和应用还有很多其他的变种和扩展，可以根据具体问题和数据的特点选择适合的回归模型。
回归分析的原理和应用1. 回归分析的基本概念回归分析是一种通过建立数学模型来探究两个或多个变量之间关系的方法。
它的主要目的是了解因变量（响应变量）如何随着自变量变化而变化。
回归分析通过寻找最佳拟合线或曲线，以最小化观测值和预测值之间的差异，并预测新的观测值。
2. 简单线性回归简单线性回归是最基本的回归分析方法之一，它用于探究两个变量之间的线性关系。
在简单线性回归中，只有一个自变量和一个因变量。
该方法假定自变量和因变量之间存在线性关系，并通过最小二乘法来拟合一条直线。
拟合出的直线可以用来预测新的因变量取值。
3. 多元线性回归多元线性回归是在简单线性回归的基础上扩展出来的，它允许有多个自变量。
多元线性回归的主要思想是通过最小化残差平方和来找到最佳拟合函数。
该方法可以帮助我们探究多个自变量对因变量的影响，并进行预测和解释。
4. 回归分析的应用领域回归分析在许多领域都有广泛的应用。
以下是一些常见领域的例子：•经济学：回归分析可以用来研究经济变量之间的关系，如GDP与失业率之间的关系。
•医学研究：回归分析可以用来研究药物剂量与治疗效果之间的关系，或者研究某种特征与疾病发病率的关系。
•社会科学：回归分析可以用来研究教育水平与收入之间的关系，或者研究人口变量与犯罪率之间的关系。
•金融领域：回归分析可以用来研究股票价格与市场指数之间的关系，或者研究利率与债券价格之间的关系。
5. 回归分析的步骤进行回归分析通常需要以下步骤：1.收集数据：收集自变量和因变量的数据，可以通过实验、调查或观测等方式获取。
2.数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和离群值等。
3.模型选择：根据研究目的和数据特点，选择合适的回归模型，如简单线性回归或多元线性回归。
4.拟合模型：使用最小二乘法或其他拟合方法，拟合出最佳的回归方程。
5.模型评估：对拟合出的模型进行评估，包括判断模型的拟合优度和统计显著性，通过残差分析检验模型的假设。
数据分析方法：回归分析原理1. 简介回归分析是一种统计学方法，用于探究自变量与因变量之间的关系。
它可以帮助我们预测和解释因变量的变化，并找出其中的相关影响因素。
本文将详细介绍回归分析的原理、步骤和应用。
2. 回归模型回归模型描述了自变量（或预测因子）与因变量之间的关系。
常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
在这些模型中，我们利用自变量的值来预测或估计因变量。
•线性回归：假设自变量和因变量之间存在线性关系。
•多项式回归：假设自变量和因变量之间存在多项式关系。
•逻辑回归：主要用于分类问题，将线性函数输出映射到概率上。
3. 回归分析步骤进行回归分析时，通常需要完成以下几个步骤：步骤1：收集数据从适当的数据源中收集数据，并确保所选样本具有代表性。
步骤2：探索性数据分析（EDA）进行数据清洗、缺失值处理和异常值检测等操作，并对数据进行可视化分析，以了解数据的特征和关系。
步骤3：选择回归模型根据数据的性质和问题的要求，选择合适的回归模型。
步骤4：拟合模型利用最小二乘法或其他方法，估计回归模型中各个参数的取值。
步骤5：模型评估通过各种统计指标（如R²、均方误差等）来评估模型的拟合程度和预测能力。
步骤6：解释结果分析回归系数和显著性水平，解释自变量对因变量的影响。
4. 回归分析应用领域回归分析在许多领域都有广泛应用。
以下是一些典型应用领域的例子：•经济学：预测经济指标、探究经济因素之间的相关性。
•市场营销：定价策略、市场细分、产品需求预测等。
•医学研究：寻找治疗效果与潜在影响因素之间的关系。
•社会科学：探究社会现象、人口变化等。
•工程领域：设计优化、质量控制等。
5. 总结回归分析作为一种重要的数据分析方法，能够帮助我们理解自变量与因变量之间的关系。
本文对回归分析原理进行了详细介绍，包括回归模型、分析步骤和应用领域。
通过研究回归分析，我们可以更好地理解和解释数据中的相关影响因素。
注意：以上内容仅供参考，在实际应用中需要根据具体情况进行调整和补充。
多元回归分析原理及例子1.建立回归方程：多元回归分析的第一步是建立回归方程。
回归方程是一个数学模型，用于描述自变量与因变量之间的关系。
回归方程的形式可以是线性的或非线性的，取决于具体的问题和数据。
2.评估回归系数：回归方程中的回归系数表示自变量对因变量的影响程度。
通过估计回归系数，可以确定每个自变量对因变量的相对重要性。
通常使用最小二乘法来估计回归系数，使得回归方程的拟合值与观测值之间的残差最小化。
3.检验模型拟合度：在多元回归分析中，有几个统计指标可用于衡量回归模型的拟合度，如R方值、F统计量和调整的R方值等。
这些指标可以用来评估回归方程的拟合优度和统计显著性。
4.进行预测和推断：通过建立回归方程，可以进行因变量的预测和对自变量的影响进行推断。
预测可以基于已知的自变量值来进行，而推断可以通过比较不同自变量值的回归系数来得出。
下面将给出一个例子来说明多元回归分析的应用。
假设我们有一个数据集，其中包含汽车的价格（因变量）和汽车的尺寸、重量和马力（自变量）。
我们希望通过多元回归分析来了解这些自变量对汽车价格的影响。
首先，我们建立一个多元回归方程来描述汽车价格与尺寸、重量和马力之间的关系：价格=β0+β1*尺寸+β2*重量+β3*马力其中β0、β1、β2和β3分别是回归方程的截距和回归系数。
然后，我们使用最小二乘法来估计回归系数，并通过评估模型的拟合度来确定回归模型的质量。
例如，可以计算出R方值，它代表因变量的变异程度可以由自变量解释的比例。
较高的R方值表示更好的拟合度。
在完成模型拟合后，我们可以使用回归方程进行预测。
例如，如果我们知道一辆汽车的尺寸、重量和马力，我们可以使用回归方程来预测其价格。
此外，通过比较回归系数的大小，我们可以确定哪个自变量对汽车价格的影响最大。
总之，多元回归分析是一种强大的统计方法，可以帮助我们研究多个自变量对一个因变量的影响。
它可以应用于各种领域，如经济学、社会学、医学和工程等，以解释和预测变量之间的关系。
3.1.2虚拟变量的应用例3.1.2.1：为研究美国住房面积的需求，选用3120户家庭为建模样本，回归模型为：123log log P Y βββ++logQ=其中：Q ——3120个样本家庭的年住房面积（平方英尺）横截面数据P ——家庭所在地的住房单位价格 Y ——家庭收入经计算：0.247log 0.96log P Y -+logy=4.1720.371R =（0.11）（0.017）（0.026）上式中2β=0.247-的价格弹性系数，3β=0.96的收入弹性系数，均符合经济学的常识，即价格上升，住房需求下降，收入上升，住房需求也上升。
但白人家庭与黑人家庭对住房的需求量是不一样的，引进虚拟变量D ：01i D ⎧=⎨⎩黑人家庭白人家庭或其他家庭模型为：112233log log log log D P D P Y D Y βαβαβα+++++logQ=例3.1.2.2：某省农业生产资料购买力和农民货币收入数据如下：（单位：十亿元）①根据上述数据建立一元线性回归方程：ˆ 1.01610.09357yx =+20.8821R =0.2531y S =67.3266F = ②带虚拟变量的回归模型，因1979年中国农村政策发生重大变化，引入虚拟变量来反映农村政策的变化。
01i D ⎧=⎨⎩19791979i i <≥年年建立回归方程为： ˆ0.98550.06920.4945yx D =++ （9.2409）（6.3997）（3.2853）20.9498R =0.1751y S =75.6895F =虽然上述两个模型都可通过显著性水平检验，但可明显看出带虚拟变量的回归模型其方差解释系数更高，回归的估计误差（y S ）更小，说明模型的拟合程度更高，代表性更好。
3.5.4岭回归的举例说明企业为用户提供的服务多种多样，那么在这些服务中哪些因素更为重要，各因素之间的重要性差异到底有多大，这些都是满意度研究需要首先解决的问题。
国际上比较流行并被实践所验证，比较科学的方法就是利用回归分析确定客户对不同服务因素的需求程度，具体方法如下：假设某电信运营商的服务界面包括了A1……Am 共M 个界面，那么各界面对总体服务满意度A 的影响可以通过以A 为因变量，以A1……Am 为自变量的回归分析，得出不同界面服务对总体A 的影响系数，从而确定各服务界面对A 的影响大小。
同样，A1服务界面可能会有A11……A1n 共N 个因素的影响，那么利用上述方法也可以计算出A11……A1n 对A1的不同影响系数，由此确定A1界面中的重要因素。
通过两个层次的分析，我们不仅得出各大服务界面对客户总体满意度影响的大小以及不同服务界面上各因素的影响程度，同时也可综合得出某一界面某一因素对总体满意度的影响大小，由此再结合用户满意度评价、与竞争对手的比较等因素来确定每个界面细分因素在以后工作改进中的轻重缓急、重要性差异等，从而起到事半功倍的作用。
例3.5.4：对某地移动通信公司的服务满意度研究中，利用回归方法分析各服务界面对总体满意度的影响。
a. 直接进入法显然，这种方法计算的结果中，C 界面不能通过显著性检验，直接利用分析结果是错误的，见表3.5.4.1：b.逐步回归法这种方法剔除了一个不能通过统计检验的大的服务界面（C界面），虽然通过了显著性检验，但却遗漏了C界面的信息。
同样，使用强制删除法，C服务界面不能通过显著性检验，向前法和向后法亦剔除了C 界面进入分析。
可以看出，通过以上回归分析我们得到了不同的分析结果，显然这种分析方法存在着较大的偏差，随意选取一种是不负责任的，必须深入研究。
一般来说，满意度分析中涉及到许多因素，而诸多因素间存在着一定的关联，因而在进行回归分析时，各自变量之间的共线性问题导致了直接使用线性回归分析模型时一些因子不能参与分析的现象。
一些市场研究咨询公司常采用舍弃一些变量，遗漏部分信息来求得统计检验通过的方法；有的不顾显著性检验结果而强行使用不合理的分析结果来保证变量不被舍弃，从而虚假地保障了信息不被遗漏。
我们认为这是满意度分析错误的两个极端。
处理的正确方法是，利用SPSS软件中的岭回归分析来解决，既保障信息不被遗漏，同时保障分析具有统计意义。
SPSS软件界面没有直接进行岭回归的命令，我们可以通过SPSS 提供的程序编辑命令，自行编辑程序加以实现。
在SAS软件中可直接进行岭回归分析。
对例3.5.4.1进行岭回归，分析结果和表3.5.4.1的结果对比如下。
可见两者之间有较大差异（下表数据将已将回归系数之和标准化为100%），F界面对总体满意度的作用被缩小了5%左右，而B界面、D界面的作用各被夸大近5%。
5 回归分析方法应用的举例说明——怎样作回归分析How本章以一个例子详细说明回归分析方法在实际研究中是如何应用的。
5.1 回归分析变量的数据转换本章举例说明的例子选用39家企业样本数据（见表5.1），带动作用是因变量，其余各变量均为自变量，其中所属产业和员工人数是对该样本企业而言，而接触程度则指该样本企业与本地的龙头企业之间在业务上的接触紧密程度。
接触程度、各自变量和因变量均以Likert 五分量表进行度量。
表5.1 例子5.1的样本数据样本编号所属产业员工人数接触程度企业合作公共事务营销努力技术改进资源共享风险分担带动作用1 皮革230 1 1.40 2.60 3.00 3.33 1.50 2.33 1.402 皮革1593 3.40 4.00 4.75 3.67 3.50 3.33 3.203 皮革208 2 3.00 3.20 3.75 3.67 3.33 3.50 3.404 皮革112 1 4.20 4.20 4.50 4.00 2.83 1.17 2.405 皮革100 1 2.20 2.80 2.75 2.67 2.00 2.17 2.006 皮革495 1 2.40 3.60 5.00 3.67 2.50 2.67 3.007 皮革33 3 3.60 3.60 3.75 3.33 3.00 3.33 3.008 皮革 80 1 1.80 1.60 4.50 2.67 1.00 2.00 2.20 9 皮革 100 3 3.00 3.00 3.50 4.00 4.17 3.00 3.20 10 皮革 150 3 2.40 2.00 4.50 4.00 2.83 3.17 2.20 11 皮革 136 1 1.60 2.20 3.00 4.00 3.67 4.00 3.40 12 皮革 61 3 3.80 4.20 3.50 3.67 4.00 4.17 3.80 13 皮革 17 3 3.20 3.80 2.50 3.67 4.00 3.50 3.80 14 皮革 230 3 1.00 1.40 2.50 2.00 1.17 1.17 1.40 15 家电 300 5 2.60 4.00 5.00 4.00 2.50 4.83 4.60 16 家电 250 3 3.00 2.00 3.00 3.67 3.00 2.67 3.40 17 家电 80 5 1.80 4.20 4.75 5.00 1.83 2.00 3.60 18 家电 134 3 2.80 4.60 5.00 4.67 4.33 3.83 4.80 19 家电 428 3 2.40 2.80 2.00 4.33 2.33 2.00 2.80 20 家电 80 3 3.00 3.60 3.75 4.67 3.50 3.17 3.60 21 家电 400 2 3.20 3.80 4.00 3.67 3.33 2.67 3.20 22 家电 20 3 2.60 2.60 4.50 4.00 3.00 3.00 3.80 23 家电 225 4 3.00 2.40 4.00 3.33 2.67 2.83 3.00 24 家电 180 3 1.80 3.20 3.25 3.33 3.33 3.17 3.00 25 家电 90 3 4.60 3.60 4.75 3.67 3.33 2.17 2.80 26 家电 160 1 2.20 2.80 3.25 3.00 3.00 2.67 2.60 27 家电 100 2 2.80 2.80 4.00 3.33 3.33 2.67 3.20 28 家电 350 3 2.80 3.00 3.25 3.67 3.33 3.50 3.40 29 家电 345 3 2.60 4.00 3.50 3.67 4.00 3.33 3.20 30 家电 305 1 2.00 2.00 4.75 3.33 3.50 3.33 4.20 31 家电 400 2 1.00 2.80 3.75 2.67 2.17 2.33 2.00 32 家电 100 3 1.40 1.00 3.75 2.67 3.50 2.33 3.40 33 家电 414 2 1.20 2.80 3.00 3.33 2.67 2.50 2.40 34 家电 324 2 3.40 3.20 5.00 3.00 4.33 3.83 4.20 35 家电 300 4 3.20 2.80 3.75 3.67 3.50 2.83 3.40 36 家电 200 3 3.60 4.20 5.00 4.33 5.00 3.83 4.20 37 家电 85 3 4.00 4.00 4.50 4.00 3.33 3.83 3.20 38 家电 180 1 3.40 4.00 5.00 4.33 2.00 1.67 2.40 39 家电 415 3 2.20 3.20 3.50 4.33 2.83 2.50 2.005.1.1企业所属产业虚拟变量的引入从表5.1中看到，自变量所属产业为名义变量，在进行多元回归分析之前需要将其转化为虚拟变量进行处理。
而员工人数在一定程度上能够反映企业的规模，因此也将其处理为虚拟变量。
将皮革产业变量定义为变量D 1，则⎩⎨⎧=101D 属于皮革产业属于家电产业5.1.2企业规模虚拟变量的引入首先按照企业员工人数将企业划分为微型、小型、一般型、中型和大型共5种类型企业，具体划分标准见表5.2：表5.2 企业规模的划分和变量说明企业规模小型 中型 大型 员工数 ≤100 >100且≤300 ≥300 变量名D 2 D 3 D 4由此，有：⎩⎨⎧=102D 属于小型产业不属于小型产业；⎩⎨⎧=103D 属于中型产业不属于中型产业 当以上D 2、D 3均为0时，则表示该企业属于大型企业。
5.1.3引入虚拟变量后的变量数据将上述各变量进行转换处理之后，得到本例进行回归分析的各个变量数据，见表5.3：表5.3 回归分析的变量数据编号 皮革行业 小型 中型 接触程度 企业合作 公共事务 营销努力 技术改进 资源共享 风险分担 带动 D 1 D 2 D 3 Tach Coop Publ Mark Tech Reco Risk Effe 1 1 0 1 1 1.40 2.60 3.00 3.33 1.50 2.33 1.40 2 1 0 1 3 3.40 4.00 4.75 3.67 3.50 3.33 3.20 3 1 0 1 2 3.00 3.20 3.75 3.67 3.33 3.50 3.40 4 1 0 1 1 4.20 4.20 4.50 4.00 2.83 1.17 2.40 5 1 1 0 1 2.20 2.80 2.75 2.67 2.00 2.17 2.00 6 1 0 0 1 2.40 3.60 5.00 3.67 2.50 2.67 3.00 7 1 1 0 3 3.60 3.60 3.75 3.33 3.00 3.33 3.00 8 1 1 0 1 1.80 1.60 4.50 2.67 1.00 2.00 2.20 9 1 1 0 3 3.00 3.00 3.50 4.00 4.17 3.00 3.20 10 1 0 1 3 2.40 2.00 4.50 4.00 2.83 3.17 2.20 11 1 0 1 1 1.60 2.20 3.00 4.00 3.67 4.00 3.40 12 1 1 0 3 3.80 4.20 3.50 3.67 4.00 4.17 3.80 13 1 1 0 3 3.20 3.80 2.50 3.67 4.00 3.50 3.80 14 1 0 1 3 1.00 1.40 2.50 2.00 1.17 1.17 1.40 15 0 0 1 5 2.60 4.00 5.00 4.00 2.50 4.83 4.60 16 0 0 1 3 3.00 2.00 3.00 3.67 3.00 2.67 3.40 17 0 1 0 5 1.80 4.20 4.75 5.00 1.83 2.00 3.60 18 0 0 1 3 2.80 4.60 5.00 4.67 4.33 3.83 4.80 19 0 0 0 3 2.40 2.80 2.00 4.33 2.33 2.00 2.80 20 0 1 0 3 3.00 3.60 3.75 4.673.50 3.173.6021 0 0 0 2 3.20 3.80 4.00 3.67 3.33 2.67 3.2022 0 1 0 3 2.60 2.60 4.50 4.00 3.00 3.00 3.8023 0 0 1 4 3.00 2.40 4.00 3.33 2.67 2.83 3.0024 0 0 1 3 1.80 3.20 3.25 3.33 3.33 3.17 3.0025 0 1 0 3 4.60 3.60 4.75 3.67 3.33 2.17 2.8026 0 0 1 1 2.20 2.80 3.25 3.00 3.00 2.67 2.6027 0 1 0 2 2.80 2.80 4.00 3.33 3.33 2.67 3.2028 0 0 0 3 2.80 3.00 3.25 3.67 3.33 3.50 3.4029 0 0 0 3 2.60 4.00 3.50 3.67 4.00 3.33 3.2030 0 0 0 1 2.00 2.00 4.75 3.33 3.50 3.33 4.2031 0 0 0 2 1.00 2.80 3.75 2.67 2.17 2.33 2.0032 0 1 0 3 1.40 1.00 3.75 2.67 3.50 2.33 3.4033 0 0 0 2 1.20 2.80 3.00 3.33 2.67 2.50 2.4034 0 0 0 2 3.40 3.20 5.00 3.00 4.33 3.83 4.2035 0 0 1 4 3.20 2.80 3.75 3.67 3.50 2.83 3.4036 0 0 1 3 3.60 4.20 5.00 4.33 5.00 3.83 4.2037 0 1 0 3 4.00 4.00 4.50 4.00 3.33 3.83 3.2038 0 0 1 1 3.40 4.00 5.00 4.33 2.00 1.67 2.4039 0 0 0 3 2.20 3.20 3.50 4.33 2.83 2.50 2.00 5.2 变量间的相关分析5.2.1相关分析在Spss软件中的操作SPSS的相关分析是借助于Statistics菜单的Correlate选项完成的。
