SPSS多元线性回归分析实施报告实例操作步骤
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SPSS 统计分析
多元线性回归分析方法操作与分析
实验目的:
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和房屋空置率作为变量,来研究上海房价的变动因素。
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(%)和房屋空置率(%)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 data document——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Regression Coefficients(回归系数)选项组中的Estimates;勾选Residuals(残差)选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认;接着选择Model fit、Collinearity diagnotics;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;勾选选项组中的Standardized Residual Plots(标准化残差图)中的Histogram、Normal probability plot;点击Continue.
4.点击右侧Save,勾选Predicted Vaniues(预测值)和Residuals(残差)选项组中的Unstandardized;点击Continue.
5.点击右侧Options,默认,点击Continue.
6.返回主对话框,单击OK.
输出结果分析:
1.引入/剔除变量表
Variables Entered/Removed a
Model Variables Entered Variables Removed Method
1 城市人口密度(人/平方公里) . Stepwise (Criteria:
Probability-of-F-to-enter
<= .050,
Probability-of-F-to-remove
>= .100).
2 城市居民人均可支配收入(元) . Stepwise (Criteria:
Probability-of-F-to-enter
<= .050,
Probability-of-F-to-remove
>= .100).
a. Dependent Variable: 商品房平均售价(元/平方米)
该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人/平方公里),第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元),没有变量被剔除。
2.模型汇总
该表显示模型的拟合情况。从表中可以看出,模型的复相关系数(R)为1.000,判定系数(R Square)为1.000,调整判定系数(Adjusted R Square)为1.000,估计值的标准误差(Std. Error of the Estimate)为28.351,Durbin-Watson检验统计量为2.845,当DW≈2时说明残差独立。
3.方差分析表
ANOVA c
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 38305583.506 1 38305583.506 30938.620 .000a
Residual 11143.039 9 1238.115
Total 38316726.545 10
2 Regression 38310296.528 2 19155148.264 23832.156 .000b
Residual 6430.018 8 803.752
Total 38316726.545 10
a. Predictors: (Constant), 城市人口密度(人/平方公里)
b. Predictors: (Constant), 城市人口密度(人/平方公里), 城市居民人均可支配收入(元)
c. Dependent Variable: 商品房平均售价(元/平方米)
该表显示各模型的方差分析结果。从表中可以看出,模型的F统计量的观察值为23832.156,概率p值为0.000,在显著性水平为0.05的情形下,可以认为:商品房平均售价(元/平方米)与城市人口密度(人/平方公里),和城市居民人均可支配收入(元)之间有线性关系。
4.回归系数
Coefficients a
Excluded Variables c
该表是多重共线性检验的特征值以及条件指数。对于第二个模型,最大特征值为2.891,其余依次快速减小。第三列的各个条件指数,可以看出有多重共线性。
7.残差统计量
Residuals Statistics a
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 3394.71 8382.83 5465.64 1957.302 11
Residual -47.035 40.271 .000 25.357 11 Std. Predicted Value -1.058 1.490 .000 1.000 11 Std. Residual -1.659 1.420 .000 .894 11 a. Dependent Variable: 商品房平均售价(元/平方米)
该表为回归模型的残差统计量,标准化残差(Std. Residual)的绝对值最大为1.659,没有超过默认值3,不能发现奇异值。
8.回归标准化残差的直方图