SPSS實驗分析報告五

SPSS實驗分析報告五一、提出假設(shè)：原假設(shè)H0=“總播種面積對糧食總產(chǎn)量沒有影響?！奔僭O(shè)H1=“施用化肥量對糧食總產(chǎn)量沒有影響?！奔僭O(shè)H2=“風災面積比例對糧食總產(chǎn)量沒有影響。”假設(shè)H3=“農(nóng)業(yè)勞動者人數(shù)對糧食總產(chǎn)量沒有影響?！倍?、操作結(jié)果與分析表（一）關(guān)于糧食總產(chǎn)量的線性回歸方程分析結(jié)果（一）變數(shù)已輸入/已移除a模型變數(shù)已輸入變數(shù)已移除方法1農(nóng)業(yè)勞動者人數(shù)(百萬人)總播種面積(萬公頃),風災面積比例(%)施用化肥量(kg/公頃)b.Entera.應(yīng)變數(shù):糧食總產(chǎn)量(y萬噸)b.已輸入所有要求的變數(shù)。由表（一）可知，本次建模過程中，剔除變量為糧食總產(chǎn)量。表（二）關(guān)于糧食總產(chǎn)量的線性回歸方程分析結(jié)果（二）模型摘要b模型RR平方調(diào)整後R平方標準偏斜度錯誤1.993a.986.984967.92794預測值：（常數(shù)），農(nóng)業(yè)勞動者人數(shù)(百萬人),總播種面積(萬公頃),風災面積比例(%),施用化肥量(kg/公頃)應(yīng)變數(shù):糧食總產(chǎn)量(y萬噸)由表（二）可知，該模型是以糧食總產(chǎn)量為解釋變量的一元線性回歸方程。該模型的判定系數(shù)為0.986，回歸方程的估計標準誤差為967.92794。表（三）關(guān)于糧食總產(chǎn)量的線性回歸方程分析結(jié)果（三）變異數(shù)分析a模型平方和df平均值平方F顯著性1迴歸2019956523.7254504989130.931539.009.000b殘差28106534.96030936884.499總計2048063058.68634a.應(yīng)變數(shù):糧食總產(chǎn)量(y萬噸)b.預測值：（常數(shù)），農(nóng)業(yè)勞動者人數(shù)(百萬人),總播種面積(萬公頃),風災面積比例(%),施用化肥量(kg/公頃)表（三）是回歸方程顯著性檢驗結(jié)果，由表（三）可知，被解釋變量（糧食總產(chǎn)量）的總離差平方和SST為2048063058.686。一元模型的回歸平方和（SSR）為2019956523.725，剩余平方和（SSE）為28106534.960?；貧w方程顯著性檢驗的F統(tǒng)計量的觀測值為539.009，其對應(yīng)的P值近似值為0。若顯著性水平a為0.05，則因概率P值小于a，拒絕回歸方程顯著性檢驗的原假設(shè)，即回歸系數(shù)不同時為0，解釋變量全體與被解釋變量間存在顯著的線性關(guān)系，選擇線性模型具有合理性。表（四）關(guān)于糧食總產(chǎn)量的線性回歸方程分析結(jié)果（四）係數(shù)a模型非標準化係數(shù)標準化係數(shù)T顯著性共線性統(tǒng)計資料B標準錯誤Beta允差VIF1（常數(shù)）-25172.1085793.953-4.345.000總播種面積(萬公頃)2.337.376.1346.215.000.9791.022施用化肥量(kg/公頃)132.02811.386.70711.595.000.1238.127風災面積比例(%)-230.75144.888-.131-5.141.000.7081.413農(nóng)業(yè)勞動者人數(shù)(百萬人)48.3587.719.3576.265.000.1417.102a.應(yīng)變數(shù)\:糧食總產(chǎn)量(y萬噸)表（四）是回歸系數(shù)顯著性檢驗的結(jié)果。表（四）中，第二列為回歸系數(shù)，第三列為回歸系數(shù)的標準誤，兩者相除得到第五列的T統(tǒng)計量，第六列為T統(tǒng)計量觀測值對應(yīng)的雙側(cè)概率P值。由表可知，總播種面積的回歸系數(shù)顯著性檢驗的T統(tǒng)計量的觀測值為6.215，概率P值近似為0。當顯著性水平a為0.05時，應(yīng)拒絕回歸系數(shù)檢驗的原假設(shè)，認為總播種面積與糧食總產(chǎn)量由顯著的線性關(guān)系；同時，施用化肥量的回歸系數(shù)顯著性檢驗的T統(tǒng)計量的觀測值為11.595，概率P值近似為0。當顯著性水平a為0.05時，應(yīng)拒絕回歸系數(shù)檢驗的原假設(shè)，認為施用化肥量與糧食總產(chǎn)量由顯著的線性關(guān)系；同理，可以認為風災面積比例和農(nóng)業(yè)勞動者人數(shù)與糧食總產(chǎn)量都有顯著的線性關(guān)系。表（五）關(guān)于糧食總產(chǎn)量的線性回歸方程分析結(jié)果（五）共線性診斷a模型維度特徵值條件指數(shù)變異數(shù)比例（常數(shù)）總播種面積(萬公頃)施用化肥量(kg/公頃)風災面積比例(%)農(nóng)業(yè)勞動者人數(shù)(百萬人)114.4451.000.00.00.00.01.002.4283.223.00.00.12.00.003.1236.024.00.00.01.80.004.00432.284.02.03.86.19.975.000101.730.98.97.01.00.03a.應(yīng)變數(shù):糧食總產(chǎn)量(y萬噸)表（五）是多重共線性檢驗的特征值以及條件指數(shù)。其中最大特征值為4.445，其余依次快速減小。第三列的各個條件指數(shù)均不大，可以認為多重共線性較弱。圖（一）關(guān)于糧食總產(chǎn)量的線性回歸殘差正態(tài)性分析直方圖圖（二）關(guān)于糧食總產(chǎn)量的線性回歸殘差正態(tài)性分析圖表（六）關(guān)于糧食總產(chǎn)量的線性回歸方程分析結(jié)果（六）殘差統(tǒng)計資料a最小值最大值平均數(shù)標準偏差N預測值13878.092840793.257824635.74297707.8197935殘差-1978.248411615.57385.00000909.2099835標準預測值-1.3962.096.0001.00035標準殘差-2.0441.669.000.93935a.應(yīng)變數(shù):糧食總產(chǎn)量(y萬噸)圖（一）是殘差的正態(tài)性圖形結(jié)果?？梢钥吹剑瑓?shù)圍繞基準線具有一定的規(guī)律性。但殘差正態(tài)性的非參數(shù)檢驗結(jié)果（見表（六））表明不能推翻原假設(shè)，即不能認為它與正態(tài)分布有顯著差異。圖（三）關(guān)于糧食總產(chǎn)量的線性回歸異方差性分析圖圖（二）是回歸方程標準化預測值與標準化殘差散點圖。圖形表明，不存在明顯的異方差現(xiàn)象。最終的回歸方程為：糧食總產(chǎn)量=25172.11+2.37×總播種面積+132.03×施用化肥量-230.75×風災面積比例+48.36×農(nóng)業(yè)勞動者人數(shù)方程表明，當施用化肥量、風災面積比例、農(nóng)業(yè)勞動者人數(shù)保持不變時，總播種面積每增加一萬公頃，糧食總產(chǎn)量增加2.37萬噸；當總播種面積、風災面積比例、農(nóng)業(yè)勞動者人數(shù)保持不變時，施用化肥量每公頃增