用spss软件进行一元线性回归分析

1、利用spss进行一元线性回归，上机指导：王莉，Case1:降水纬度，Case1数据说明： 53个台站的年降水强度、年蒸发量、纬度和海拔数据在本例中，以降水强度p为主要变量，以纬度为自变量Case1目的：分析降水强度与纬度之间的数量关系在两个要素之间线性相关调查有木有进行线性回归预测，将其数量关系明确对回归方程进行显着检查，打开spss的数据编辑器，编辑变量视图进行留心：我们的数据中“站名”最多为5个中国字，字符串宽度最小为10。 step1:创建数据文件，编辑数据视图，将excel数据复制粘贴到spss上，step1:创建数据文件，从菜单开始依次喀呖声：图形旧的对话框散点/点状定义简单分布，以

2、y为年降水强度，以x为纬度从散点图开始在降水强度和纬度的线性相关散布图中添加趋势线的方法：双喀呖声输出结果中的散布图，从“格拉夫编辑器”的菜单中喀呖声“要素”“修正拟合线”，从而在“普罗阿卡”加载“拟合线”拟合方法，选择“线性”， 可选择95%个体应用的置信区间“统一数量”:选定“模型适合度”，结果输出“模型汇总”表，输出“估计”，输出“系数”表“绘图”。 此设定也可进行“保存”散布图。 注：在存储过程中，本例检查95%的置信区间单位值，不标准化残差可选：只有在选择方法逐步回归后才打开。 step3:线性回归预测、“统一量”按钮、“回归系数”复选框组：如果要定义回归系数输出，请选定“估计”复选

3、框组：用于选择输出残差诊断信息。 可选项包括Durbin-Watson残差序列相关检验和案例诊断。 模型适合度复选框：有模型匹配过程中输入、结束的变量列表和关于适合度的检查(与r、R2协调的R2、基准错误和方差分析表)。 “r侧的变更”复选框：显示模型拟合中R2、f值、p值的变更。 “说明”复选框提供变量的说明，如有效的斯坦共和国数、平均数和标准离差，以及参数之间的相关矩阵。 “部分相关和偏相关”复选框：查看参数之间的相关、部分相关和偏相关系数。 “共线性诊断”复选框：指定用于共线性诊断的统一量，如特征根、方差膨胀系数等。 默认情况下，仅选中“估计”和“模型适合度”复选框作为这些个项。 喀呖声

4、，选择要创建的回归预测诊断或预测图。 可以创建具有标准化残差的图像直方图和正态概率分布图、应变量、预测值和各自变量残差之间的两个散布图等。 在多数情况下，需要存储回归预测的结果，利用所得到的残差、预测值等进一步分析，保存按钮用来存储中间结果。 可以存储的是预测值序列、残差序列、距离序列、预测值置信区间序列、波动校正量序列。 通过喀呖声下面的按钮，可以将新的这些个变量保存到新的SPSS数据文件或XML中。【绘图】按钮、【保存】按钮、注意：选项按钮只有在选择方法阶段性恢复后，才需要打开“步入方法标准”单选按钮组。 可以设置内置和排除标准，并且可以设置p或f值。 “在等式中包括常量”复选框：确定是否

5、在模型中包括常量项。 默认情况下处于选中状态。 “缺少值”单选按钮组：使您可以选择如何处理缺少值。 不论缺少的变量最终是否进入模型，都可以不分析选定变量中有缺少值的报告查询密码(按列表排除情况)。具体地说，不分析进入某变量时有缺少值的报告查询密码(成对排除情况)将缺少值排除在该变量之外。 【选项】按钮【输入/删除的变量】这个表是在拟合中变量输入/删除模型的情况下的记录，因为我们只导入了一个参数，所以只出现一个模型1 (多元回归中多个回归模型依次出现)，在这个模型中加入了“纬度”的变量【模型集订正】该表是拟合的模型的情况下的订正，模型1所示的：相关系数R=0.904拟合似然r方向=0.816调整

6、后的拟合似然=0.813标准估计的误差=92.98256 R方向(拟合似然，step4:线性Sig.(significant )值是回归关系的显着性系数，sig .是f值的实际显着性概率即p值。 sig. 0.05中表示，在两者之间用现在的模型进行回归没有统一修正学的意义，应该改变模型进行回归。 从该表可以看出，由于使用的回归模型f的总校正量=226.725，而p值为0.000，所以我们使用的该回归模型具有该总校正的意义，并且下一次的基于系数的检验的结果可以继续看到。 在这里我们使用的回归模型只有一个自变量，因此模型的验证与系数的验证等价，在多元回归中两者不同。 step4:线性回归结果，表示包括【系数】常数项在内的所有系数的检验结果，在使用t检验的同时，还给出正规化/非正规化系数。 由此可知，常数项和“纬度”都具有统订学意义。 这样得到年降水强度与纬度间的一次回归式，根据Y=-82.188X 3395.584、step4:线性回归结果、Case2:气温降雨量、Case2数据， 伦敦12个月的平均气温降雨量数据在本例中是以降雨量为主要变量、以平均气温为自变量的Case2的目的：分析平均气温与降雨量之间的数量关系的Case2练习题要求：编制散布图，两个要素之间的线性相关检查线性相关，然后进行线性回归预测， 该数量关系对回归方程进行了显着的检查，得出了结论，本例的