SPSS多元線性回歸分析研究實(shí)例操作步驟

1、SPSS 統(tǒng)計(jì)分析 多元線性回歸分析方法操作與分析 實(shí)驗(yàn)?zāi)康兀阂?19982008 年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、 五年以上平均年貸款利率和房屋空置率作為變量，來研究上海房價(jià)地變動 因素 .b5E2RGbCAP實(shí)驗(yàn)變量 ： 以年份、商品房平均售價(jià)（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）、五年以上平均年貸款利率 （%）和房 屋空置率 （%）作為變量 .p1EanqFDPw實(shí)驗(yàn)方法： 多元線性回歸分析法軟件 ：spss19.0 操作過程：第一步：導(dǎo)入 Excel 數(shù)據(jù)文件open ；1. open data document

2、open data2. Opening excel data source OK.第二步：DXDiTa9E3d1. 在最上面菜單里面選中 Analyze Regression Linear ， Dependent （因變量）選擇商品房平均售價(jià)， Independents （自變量） 選擇城市人口密度、 城市居民人均可支配收入、 五年以上平均年貸款利率、 房屋空置率； Method 選擇 Stepwise.進(jìn)入如下界面：2. 點(diǎn)擊右側(cè) Statistics ，勾選 Regression Coefficients （回歸系數(shù)）選項(xiàng) 組中地 Estimates ；勾選 Residuals （殘差）選

3、項(xiàng)組中地 Durbin-Watson Casewise diagnostics 默認(rèn)；接著選擇 Model fit 、 Collinearitydiagnotics ；點(diǎn)擊 Continue. RTCrpUDGiT3. 點(diǎn)擊右側(cè) Plots ，選擇*ZPRED （標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值）作為縱軸變量，選擇 DEPENDNT （因變量）作為橫軸變量；勾選選項(xiàng)組中地 Standardized Residual Plots （標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖）中地 Histogram 、 Normal probability plot ；點(diǎn)擊 Continue. 5PCzVD7HxA4. 點(diǎn)擊右側(cè) Save ，勾選 Predic

4、ted Vaniues （預(yù)測值）和 Residuals （殘 差）選項(xiàng)組中地 Unstandardized ；點(diǎn)擊 Continue. jLBHrnAILg5. 點(diǎn)擊右側(cè) Options ，默認(rèn)，點(diǎn)擊 Continue.6. 返回主對話框，單擊 OK.輸出結(jié)果分析：1. 引入 / 剔除變量表Variables Entered/RemovedModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1城市人口密度 （人/ 平方公里 ）Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).2城市居民人均可支配收

5、入 （元）Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).a. Dependent Variable:商品房平均售價(jià)（元 / 平方米）該表顯示模型最先引入變量城市人口密度 （人/ 平方公里 ），第二個(gè)引入 模型地是變量城市居民人均可支配收入 （元），沒有變量被剔除 .xHAQX74J0X2. 模型匯總Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin-Watson11.000 a1.0001.00035.18721.000 b1.00

6、01.00028.3512.845a. 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: 商品房平均售價(jià)（元 / 平方米）該表顯示模型地?cái)M合情況 .從表中可以看出，模型地復(fù)相關(guān)系數(shù)（ R） 為 1.000 ，判定系數(shù)（ R Square ）為 1.000 ，調(diào)整判定系數(shù)（ Adjusted R Square ）為 1.000 ，估計(jì)值地標(biāo)準(zhǔn)誤差（ Std. Error of the Estimat

7、e ） 為 28.351 ， Durbin-Watson 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為 2.845 ，當(dāng) DW2 時(shí)說明殘 差獨(dú)立 .LDAYtRyKfEa. Predictors: (Constant),b. Predictors: (Constant),c. Dependent Variable:3. 方差分析表ModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression38305583.506138305583.50630938.620.000 aResidual11143.03991238.115Total38316726.545102Regression38310

8、296.528219155148.26423832.156.000 bResidual6430.0188803.752Total38316726.54510ANOVAc城市人口密度 （人 / 平方公里 ）城市人口密度 （人 / 平方公里 ）, 城市居民人均可支配收入 （元） 商品房平均售價(jià)（元 / 平方米）該表顯示各模型地方差分析結(jié)果 .從表中可以看出， 模型地 F 統(tǒng)計(jì)量地 觀察值為 23832.156 ，概率 p 值為 0.000 ，在顯著性水平為 0.05 地情形 下，可以認(rèn)為：商品房平均售價(jià)（元 / 平方米）與城市人口密度 （人/ 平方 公里 ）,和城市居民人均可支配收入 （元）之間有

9、線性關(guān)系 .Zzz6ZB2Ltk4. 回歸系數(shù)CoefficientsModelUnstandardizedCoefficientsStandardiz edCoefficient sTSig.CollinearityStatisticsBStd. ErrorBetaToleranc eVIF1 (Constant)1652.24624.13768.454.000城市人口密度 （人 /1.072.0061.000175.89.0001.0001.000平方公里 ）42 (Constant)1555.50644.43235.009.000城市人口密度 （人 /1.020.022.95146.30

10、2.000.05020.12平方公里 ）6城市居民人均可支配.017.007.0502.422.042.05020.12收入 （元 ）6a. Dependent Variable: 商品房平均售價(jià)（元 / 平方米）該表為多元線性回歸地系數(shù)列表 .表中顯示了模型地偏回歸系數(shù) （B ）、 標(biāo)準(zhǔn)誤差（Std. Error ）、常數(shù)（ Constant ）、標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù) （Beta ）、 回歸系數(shù)檢驗(yàn)地 t 統(tǒng)計(jì)量觀測值和相應(yīng)地概率 p 值（ Sig. ）、共線性統(tǒng)計(jì) 量顯示了變量地容差（ Tolerance ）和方差膨脹因子（ VIF ） .dvzfvkwMI1令 x1表示城市人口密度 （人/

11、平方公里），x2表示城市居民人均可支配收 入 （元 ），根據(jù)模型建立地多元多元線性回歸方程為： rqyn14ZNXIy=1555.506+1.020x 1+0.017x 2方程中地常數(shù)項(xiàng)為 1555.506 ，偏回歸系數(shù) b1 為 1.020 ，b2 為 0.017 ， 經(jīng) T 檢驗(yàn)，b1 和 b2 地概率 p 值分別為 0.000 和 0.042 ，按照給定地顯 著性水平 0.10 地情形下，均有顯著性意義 .EmxvxOtOco根據(jù)容差發(fā)現(xiàn)， 自變量間共線性問題嚴(yán)重； VIF 值為 20.126 ，也可以 說明共線性較明顯 .這可能是由于樣本容量太小造成地 .SixE2yXPq55. 模型

12、外地變量城市人口密度b. Predictors in the Model: (Constant),商品房平均售價(jià)(元 / 平方米)（人/ 平方公里 ）, 城市居民人均可支配收入 （元 ）c. Dependent Variable:ModelBeta IntSig.PartialCorrelationCollinearity StatisticsToleran ceVIFMinimumTolerance1城市居民人均可支配.050 a2.422.042.650.05020.126.050收入 （元 ）五年以上平均年貸款-.001 a-.241.815-.085.9991.001.999利率 （%

13、）房屋空置率 （%）.004 a.596.568.206.9281.078.9282五年以上平均年貸款.002 b.391.708.146.9131.096.045利率 （%）房屋空置率 （%）.002 b.452.665.168.9141.094.049cExcluded Variables城市人口密度（人 / 平方公里 ）a. Predictors in the Model: (Constant),該表顯示地是回歸方程外地各模型變量地有關(guān)統(tǒng)計(jì)量， 可見模型方程 外地各變量偏回歸系數(shù)經(jīng)重檢驗(yàn)，概率 p 值均大于 0.10 ，故不能引入方 程.6ewMyirQFL6. 共線性診斷Colline

14、arity DiagnosticsModelDimensionEigenvalueConditionIndexVariance Proportions(Constant)城市人口密度 （人 / 平方公里 ）城市居民人均可支配收入 （元 ）111.8981.000.05.052.1024.319.95.95212.8911.000.00.00.002.1065.213.21.03.003.00330.736.78.971.00a. Dependent Variable:商品房平均售價(jià)（元 / 平方米）該表是多重共線性檢驗(yàn)地特征值以及條件指數(shù) .對于第二個(gè)模型，最 大特征值為 2.891 ，其余依

15、次快速減小 . 第三列地各個(gè)條件指數(shù)，可以看出 有多重共線性 .kavU42VRUs7. 殘差統(tǒng)計(jì)量Residuals StatisticsMinimumMaximumMeanStd. DeviationNPredicted ValueResidualStd. Predicted ValueStd. Residual3394.71-47.035-1.058-1.6598382.8340.2711.4901.4205465.64.000.000.0001957.30225.3571.000.89411111111a. Dependent Variable: 商品房平均售價(jià)（元 / 平方米）該表為

16、回歸模型地殘差統(tǒng)計(jì)量，標(biāo)準(zhǔn)化殘差（ Std. Residual ）地絕 對值最大為 1.659 ，沒有超過默認(rèn)值 3 ，不能發(fā)現(xiàn)奇異值 .y6v3ALoS898. 回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差地直方圖該圖為回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差地直方圖，正態(tài)曲線也被顯示在直方圖上，用 以判斷標(biāo)準(zhǔn)化殘差是否呈正態(tài)分布 .但是由于樣本數(shù)只有 11 個(gè)，所以只能 大概判斷其呈正態(tài)分布 .M2ub6vSTnP9. 回歸標(biāo)準(zhǔn)化地正態(tài) P-P 圖 該圖回歸標(biāo)準(zhǔn)化地正態(tài) P-P 圖，該圖給出了觀測值地殘差分布與假設(shè) 地正態(tài)分布地比較，由圖可知標(biāo)準(zhǔn)化殘差散點(diǎn)分布靠近直線，因而可判斷標(biāo)準(zhǔn)化殘差呈正態(tài)分布 .0YujCfmUCw10. 因變量與回歸標(biāo)

17、準(zhǔn)化預(yù)測值地散點(diǎn)圖該圖顯示地是因變量與回歸標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值地散點(diǎn)圖，其中DEPENDENT 為 x 軸變量， *ZPRED 為 y 軸變量.由圖可見，兩變量呈直 線趨勢 .eUts8ZQVRd附件：原始數(shù)據(jù)：自變量散點(diǎn)圖：由散點(diǎn)圖可以看出，可進(jìn)入分析地變量 為城市人口密度、 城市居民人均可支配收入版權(quán)申明 本文部分內(nèi)容，包括文字、 圖片、以及設(shè)計(jì)等在網(wǎng)上搜集整 理.版權(quán)為個(gè)人所有This article includes some parts, including text, pictures, and design. Copyright is personal ownership. sQsAEJ

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