SPSS的线性回归分析实验报告

实验报告姓名学号专业班级课程名称统计分析与SPSS的应用实验室成绩指导教师实验名称SPSS的线性回归分析一、实验目的：掌握线性回归分析的基本思想和具体操作，能够读懂分析结果，并写出回归方程,对回归方程进行各种统计检验。二、实验题目：、某家电产品的需求量与价格及家庭平均收入水平密切相关。下表给出了某市近10年中该商品的年需求量与价格、家庭年平均收入的统计数据。用SPSS软件求该商品在该市的需求量对价格和家庭年平均收入水平的线性回归方程并进行显著性检验。需求量/万台价格/千兀家庭平均收入/千兀3.04.06.05.04.56.86.53.58.07.03.010.08.53.016.07.53.52010.02.5229.03.024112.52612.52.0282、一般认为，一个地区的农业总产值与该地区的农业劳动力、灌溉面积、化肥用量、农户固定资产、农业机械化水平等因素有关。下表为某年我国北方地区12个省市的相关数据。试建立我国北方地区的农业产出线性回归模型，分析影响农业产出的主要因素，并说明理由。地区农业总产值（亿元）农业劳动力（万人）灌溉面积（万公顷）化肥用量（万吨）户均固定资产（元）农机动力（万马力）北京19.6190.133.847.5394.3435.3天津14.495.234.953.9567.5450.7河北149.91639357.2692.4706.892712.6山西55.07562.6107.931.4856.371118.5内家古60.85462.996.4915.41281.81641.7辽宁87.48588.972.461.6844.741129.6吉林73.81399.769.6336.92576.81647.6黑龙江104.51425.367.9525.81237.161305.8山东276.552365.6456.55152.35812.023127.9河南200.022557.5318.99127.9754.782134.5陕西68.18884.2117.936.1607.41764.0新疆49.12256.1260.4615.11143.67523.3三、实验步骤（最好有截图）:

第一题1•建立“家电产品”SPSS数据。需求量价格家庭收入13.04.06.025.04.56.836.53.58.047.03.010.058.53.016.067.63.620.0710.02.522.089.03.024.0911.02.526.01012.52.023.02•用SPSS求该商品在该市的需求量对价格和家庭年平均收入水平的线性回归方程并进行显著性检验。◎价格裱家庭收入Dependent◎价格裱家庭收入Dependent：ai畛需求量Block1of1PreviousNextIPreviousIndependent^）：丽格磔家庭收入丽格磔家庭收入LinearKegression:StatisticsRegres；s；ionCoefficients|7EstimatesConlidenceintervalsCovariancematrixLinearKegression:StatisticsRegres；s；ionCoefficients|7EstimatesConlidenceintervalsCovariancematrix3•保存实验结果一数据。第二题:1.建立“农业产出”SPSS数据。Method;Stepwise眉^Collinearilydiagnostics^地区总产值劳动力灌溉面积化肥用量固宦资产农机动力1北京19.6190.1033.847.50394.30435.302天津14.4095.2034.953.90567.50450703河北149.901639.00367.2692.40706.892712.604山西55.07562.60107.9031.40856.371113.505內蒙古60.85462.9096.4915.401281.81641706辽宁87.48588.9072.4061.60844741129.607吉林73.81399.7069.6336.902576.81647.608黑龙江104.51425.3067.9525.B01237.161305.B09山东276.552365.60466.65152.306812.023127.900河南200.022557.50318.99127.90754.7S2134.501陕西68.18844.20117.9036.10607.41764.002新疆49.1225670260.4615.101143.67|523.302.用SPSS对我国北方地区的农业产出进行分析，并建立线性回归模型3.保存实验2结果。四、实验结果及分析（最好有截图）:第一题ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.921a.847.8281.17222.?G3b,92S.907,S61SPredictors!(Constant!家庭收入Predictors:(Constant!家庭收入价搭

ANOVACModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1RegressionResidualTotal61.00710,??372.00015g61.0071,37444.399.000^2RegressionResidualTotal66.8025,19872.00027g33.401,74344.977.000ba.Predictors:(Constant!家庭卜攵入b,Predictors;(Constant^家庭收入j价格C.DependentVariable:需求童Coefficients5l^odel」rstandaidizedCoefftients!：taicardizedCoefficientst迥CollneartvStatstcsStd.ErrorTderanzeVIF1('Constant')2.05D.309.657.046.9213.325t.663.DID.D001.000l.JCO2fConstart^11.1用.173-1.9033.043.060.6B1.505-.5033.6692.0D0-2.753.DOB.036.D27.318■3183.1413.1412.DspendsntVariable：需求矍实验结果：拟合优度系数接近1说明拟合好。回归方程的p值〈0.05,说明显著线性。回归系数p值〈0.05,说明显著线性。线性回归方程：y=11.167+0.17x1-1.903x2第二题ModelSummaryModelRFlSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1,931,92421.22349a.Predictors:(Constant),ft肥用壘ANOVAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1RegressionResidualTotal&0828,494504.36665332,361101160828,492450.437135,043,000aa.Predictors:(Constant^化肥.~r~im书聖b.DependentVareble:总产值Coefficients^ModelunstcncardizedloetticieitsbtandardnecLoefitSq.CollinearityStatistics3StdE-rcr