运用SPSS建立多元线性回归模型并进行检验---副本[1]

1、运用SPSS建立多元线性回归模 型并进行检验-副本1计量经济学实验报告一 实验目的：1、学习和掌握用SPSS做变量间的相关系数矩阵；2、掌握运用SPSS做多元线性回归的估计；3、用残差分析检验是否存在异常值和强影响值4、看懂SPSS估计的多元线性回归方程结果；5、掌握逐步回归操作；6掌握如何估计标准化回归方程7、根据输出结果书写方程、进行模型检验、解释系数意义和预测；二.实验步骤：1、根据所研究的问题提出因变量和自变量，搜集数据。2、 绘制散点图和样本相关阵，观察自变量和因变量间的大致关系。3、如果为线性关系，则建立多元线性回归方程并估计方程。4、运用残差分析检验是否存在异常值点和强影响值点。

2、5、通过t检验进行逐步回归。6根据spss输出结果写出方程，对方程进行检验(拟合优度检验、F检验和检验)。7、输出标准化回归结果，写出标准化回归方程。8、如果通过检验，解释方程并应用(预测)。三实验要求：研究货运总量y与工业总产值x1,农业总产值x2,居民非商品支出x3,之间 的关系。详细数据见表：(1) 计算出y,x1,x2,x3的相关系数矩阵。(2) 求y关于x1,x2,x3的三元线性回归方程(3) 做残差分析看是否存在异常值。(4) 对所求方程拟合优度检验。(5) 对回归方程进行显著性检验。(6) 对每一个回归系数做显著性检验。(7) 如果有的回归系数没有通过显著性检验， 将其剔除，重新

3、建立回归方程， 在做方程的显著性检验和回归系数的显著性检验。(8) 求标准化回归方程。(9) 求当x仁75,x2=42,x3=3.1时y。并给出置性水平为99%的近似预测区间。(10) 结合回归方程对问题进行一些基本分析。四.绘制散点图或样本相关阵相关性货运总量工业总产值农业总产值居民非商品支出Pearson相关性1.556.731 *.724*货运总量显著性（双侧）.095.016.018N10101010Pearson相关性.5561.155.444工业总产值显著性（双侧）.095.650.171N10111111Pearson相关性.731 *.1551.562农业总产值显著性（双侧）.

4、016.650.072N10111111Pearson相关性.724*.444.5621居民非商品支出显著性（双侧）.018.171.072N10111111*.在0.05水平（双侧）上显著相关。01X12X23X3懊型仁总R尺方话整R方林准fed的債1.890a.S06.708a.，居民啊品七出总产視农业总L值Anavs3平冇如dfFSig.1叵归总i+13655 3703297.1301S95Z5DQ36S4551 790549.5228.283.015ba. 因変:费远轲量b, 颅训公鑫居尺非潘品七出 匚业总产血衣业总产僮非标醴化痛tSig.B试1停宣-348.23176.459-1,9

5、74.96工业値3.7541 9333B51.942.100农业总产値7.1012硕.5352.465D49吿民那蔺品勺吕12.44710 50&.2771.178.284五.建立并估计多元线性回归模型:六. 残差分析找异常值x3ZRE_1SRE_1SDR.1C00_1LEV_1I1.006601489363-.37604.16609.36418I2 4Q.5471062767.59277.0311514025 2.00.2279826517.2434&&('620160793.0Q-.00388-00433-.003%.00000099351加1.417361

6、 754002.293(34C874247021.50-1.07490-2116663.832143.21G01.641874,00-1.17343-1.22039测m492772.00-SS347-1 162811.206K2醐36129320.3512740935379C2.&150Q163663.00.797521 064631.079111216&33883110-10659飪差绒i + W械忸粧K値览値牛师筆Nmm157.9123265.3018212 777844.67675g林:准前皿値-1 6761.176.0001.0009? ；値r .608211 0168

7、4861.6549瞪整的WM153.8641292.2651231.654045.35696g陆*12.5070214.2606Q.0030010.231469-.9661.102QUO.7919Student化让垩-1 3121.534.0311.0499已叭除的康E-23.0669127.SE7361.1237718139369Student化已驸徐的姬-1 4501.B86.0861.178gM日冋距冉3764.9392.5671.3579Cook 的 RgK007.57 &1Q4.214g国中杠杆值110.617333.1709a 0 VS：團运总建由上表分析得，残差分析找异常

8、值后其 Cook距离不能大于1, Student化已删除的残差 的绝对值不能大于3,综上所述删除第六组观测 值继续进行如上操作，再未发现异常值。七. 删除异常值继续回归：模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.975 a.950.92012.94188a.预测变量：（常量）,居民非商品支岀，工业总产值,农业总产 值。Anovaa模型平方和df均方FSig.回归15968.09435322.69831.779.001 b1残差837.4625167.492总计16805.5568a. 因变量：货运总量b. 预测变量：（常量）,居民非商品支岀，工业总产值,农业总产值。系数模型非标准化系数标准系

9、数tSig.B的95.0%置信区间B标准误差试用版下限上限（常量）-659.510126.833-5.200.003-985.546-333.4741工业总产值4.0701.071.4123.802.0131.3186.822农业总产值16.0432.8241.0575.681.0028.78423.301居民非商品支出-14.3599.109-.306-1.576.176-37.7769.057则回归方程为：Y 659.510 4.070X, 16.043X2 14.359X3由上述分析知居民的非商品支出的参数估计量3所对应P值为0.176大于=0.05,所以货运总量与居民非商品支出无显著性

10、差异，即剔除变量：居民的 非商品支出，继续做回归。農型匚总匕RR方话整R方唯古:1962a925r .gm:14 46467S厲室'I®. 逋B因V：贯话总量AllWd 'AMI车FdfFSig.1回归总计15551 9311253.62516SQ5.5562687775.965208.93737.217,OOOba S 量：量b. W15E1：农业Si門t工业L'-诞非:伴卜和1sig.F R-社理苣|言0下限丄限-503.5C192.836-5.4770D2-735.662-231.3403 5341.134.3593.117021.7606.30S农业总

11、产値12.3331.7«.3127.077.0008刖16.597此时的回归方程为：Y 508.501 3.534 X,12.333X2八. 统计检验：(1) 拟合优度检验：由估计结果图表可知，可决系数 R2 =0.962，修正的可决系数R2 =0.925。 计算结果表明，估计的样本回归方程较好的拟合了样本观测值。(2) F检验提出检验的原假设为H0 ： j =0对立假设为H, :i至少有一个 不等于零(i=0，1,2)对于给定的显著性水平=0.05，P=0.000< =0.05,所以否定原假设，总体回归方程是显著的。(3) t检验提出的原假设为H。: i=0i=0，1，2由表得，t统计量为0所对应的P值为0.002i所对应的P值为0.0212所对应的P值为0.000对于给定的显著性水平a=0.05 ,因为° i 2所对应的P值均小于=0.05所以货运总量与工业总产值和农业总产值之间有显著性 关系，(4) 预测假设X仁75，X2=42试预测货运总量并构造其99%的置信区间将X仁75，X2=42代入估计的回归方程Y 508.501 3.534