Spss对民航客运量的多元回归分析

1、Spss对民航客运量的多元回归分析:首先方法选择：进入法。然后分析相关性表格:相关性民航客运量国民收入消费额铁路客运量民航航线里程来华旅游入境 人数Pearson相关性 民航客运量1.000.989.985.266.987.924国民收入.9891.000.999.270.984.930消费额.985.9991.000.284.978.942铁路客运量.266.270.2841.000.232358民航航线里程.987.984.978.2321.000.882来华旅游入境人数.924.930.942358.8821.000显著性（单尾）民航客运量.000.000.160.000.000国民收入

2、.000.000.156.000.000消费额.000.000.143.000.000铁路客运量.160.156.143.194.086民航航线里程.000.000.000.194.000来华旅游入境人数.000.000.000.086.000数字民航客运量161616161616国民收入161616161616消费额161616161616铁路客运量161616161616民航航线里程161616161616来华旅游入境人数161616161616国民收入，消费额，民航航线里程，来华旅游人数都与民航客运量高度相关，而 铁路客运量和民航客运量的相关性较低。模型摘要b模型RR平方调整R平标准估算

3、的错 误1,998a.996.99472.31548预测变量：（常量），来华旅游入境人数，铁路客运量，民航航线 里程，消费额，国民收入因变量：民航客运量 通过观察调整后的判定系数为0.994，拟合优度较高，不被解释的变量较少。ANOVAa模型平方和自由度均方F显著性1回归残差总计13791076.552295.29213843371.82758215.295229.529527.431.000因变量：民航客运量预测变量：（常量），来华旅游入境人数，铁路客运量，民航航线里程，消费额，国民收 入回归方程的显著性小于0.05，说明被解释变量与解释变量的线性关系是显著的。 可以建立线性方程。系数a模型

4、非标准化系数标准系数t显著性B的95.0%置信区间相关性B标准错误贝塔下限值上限零阶分部部件1（常量）-195.94590.493-2.165.056-397.5755.685国民收入.519.1083.5924.826.001.280.759.989.836.094消费额-.771,166-3.411-4.629.001-1.142-.400.985-.826-.090铁路客运量,001.001.014.674.516-.001,002.266.208.013民航航线里程15.9835.408.3932.956,0143.93428.032.987,683,057来华旅游入境人数344.06

5、6.4455.208.000,197.491.924.855.101a.因变量：民航客运量在显著性系数中，铁路客运量的sig大于0.05，所以是不显著的，说明自变量铁 路客运量对因变量的影响是不明显的，应该移除该变量。回归方程：Y = 195.945+ 0.519X 0.771X + 0.001X +15.983X + 0.344X12345方法选择：后退法。然后分析相关性表格：相关性民航客运量国民收入消费额铁路客运量民航航线里程来华旅游入境 人数Pearson相关性民航客运量1.000.989.985.266.987.924国民收入.9891.000.999.270.984.930消费额.9

6、85.9991.000.284.978.942铁路客运量.266.270.2841.000.232.358民航航线里程.987.984.978.2321.000.882来华旅游入境人数.924.930-942358.8821.000显著性（单尾）民航客运量.000.000,160.000.000国民收入.000.000.156.000.000消费额.000.000.143.000.000铁路客运量.160.156.143.194.086民航航线里程.000.000.000.194.000来华旅游入境人数.000.000.000.086.000数字民航客运量161616161616国民收入161

7、616161616消费额161616161616铁路客运量161616161616民航航线里程161616161616来华旅游入境人数161616161616由表可以看出：除了铁路客运量的相关性较低外，其余变量的相关性都较高。模型摘要模型RR平方调整譬R平标准估算的错 误1.998a.996.99472.315482.998b.996.99570.49803预测变量：（常量），来华旅游入境人数，铁路客运量，民航航线 里程，消费额，国民收入预测变量：（常量），来华旅游入境人数，民航航线里程，消费 额，国民收入因变量：民航客运量采用后退法后，调整变量更高，拟合优度更高。ANOVAa模型平方和自由度

8、均方F显著性1回归 残差 总计13791076.552295.29213843371.8152758215.295229.529527.431.000132回归 残差 总计13788702.154669.69713843371.83447175.514969.972693.601.000因变量：民航客运量预测变量：（常量），来华旅游入境人数，铁路客运量，民航航线里程，消费额，国民收 入预测变量：（常量），来华旅游入境人数，民航航线里程，消费额，国民收入回归方程的显著性为0,认为被解释变量和解释的变量线性关系是显著的，可以 建立线性方程。系数a模型非标准化系数标准系数显著性B的95.0%置信区间

9、相关性标准错误贝塔下限值上限等阶分部部件1（常量）-195.94590.493-2.165,056-397.5755.685国民收入.519.1083.5924.826.001.280.759.989.836.094消费额-.771.166-3.411-4.629.001-1.142-.400.985-.826-.090铁路客运量.001.001.014.674,516-.001.002.266.208.013民航航线里程15.9835.408.3932.956.0143.93428.032.987.683.057来华旅游入境人数.344.066.4455.208.000.197,491.92

10、4. 855.1012（常量）-153.93063.934-2.408,035-294.648-13.212国民收入.509.1043.5204.902.000.280.737.989.828.093消费额-.754.161-3.338-4.697.001-1.108-.401.985-.817-.089民航航线里程15.9805.272.3933.031.011437727.584.987.675.057来华旅游入境人数.347.064.4495.410.000.206.488.924,853.103在剔除变量铁路客运量后，剩余变量的sig都变得更小，显著性更显著。回归方程为：Y = 153

11、.930+0.509X 0.754X +15.980X + 0.347X1245方法选择：逐步回归法。然后分析相关性表格：相关性民航客运量国民收入消费额铁路客运量民航航线里程来华旅游入境 人数Pearson相关性 民航客运量1.000,989,985.266.987.924国民收入.9891.000.999.270.984.930消费额.985.9991.000.284.978.942铁路客运量.266.270.2841.000.232.358民航航线里程.987.984.978.2321.000.882来华旅游入境人数.924.930.942.358.8821.000显著性（单尾）民航客运量

12、.000.000.160.000.000国民收入.000.000.156.000.000消费额.000.000.143.000.000铁路客运量.160.156.143.194.086民航航线里程.000.000.000.194.000来华旅游入境人数.000.000.000.086.000数字民航客运量161616161616国民收入161616161616消费额161616161616铁路客运量161616161616民航航线里程161616161616来华旅游入境人数161616161616铁路客运量相关性较低，其他变量相关性都较高。模型摘要c模型RR平方调整譬R平标准估算的错 误1,9

13、89a.979.978143.942452,992b.985.983126.63847预测变量：（常量），国民收入预测变量：（常量），国民收入，民航航线里程因变量：民航客运量采用逐步法后，调整值很高，拟合优度很高。说明可以用该模型预测。ANOVAa模型平方和自由度均方F显著性1回归 残差 总计13553299.7290072.02013843371.813553299.720719.430654.135,000。2回归 残差 总计13634886.8208484.91513843371.86817443.4216037301425.099.000c因变量：民航客运量预测变量：（常量），国民收入预测变量：（常量），国民收入，民航航线里程sig值小于0.05，说明显著性很高。系数模型非标准化系数标准系数t显著性B的95.0%置信区间相关性B标准错误贝塔下限值上限零阶分部部件1（常量）国民收入-216.110.14364.701 .006.989-3.340 25.576.005.000-354.880.131-77.340.155.989.989.9892（常量）国民收入 民航