回归分析311.doc

假设线性回归模型为
提出假设
(1)
(2)
用SPSS执行命令,在Variable view 中定义变量,
在Data view 中录入数据
调用命令Analyze->Regression->linear,
出现如下对话框,选定自变量与因变量
点击Statistics出现如下对话框,选择回归选项
点击Continue,回到回归对话框点击Save选项,出现如下对话框
点击Continue回到回归对话框点击OK则数据表中出现预测值及置信区间,残差项
回归结果如下
ANOVA(b)
Model

Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression

3


.015(a)
Residual

6



Total

9



a Predictors: (Constant), 居民非商品支出(亿元), 工业总产值(亿元), 农业总产值(亿元)
b Dependent Variable: 货运总量(万吨)
(5)<,则检验显著,拒绝H0,认为x1,x2,x3整体对y回归效果显著。
Coefficients(a)
Model

Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
95% Confidence Interval for B
B
Std. Error
Beta
Lower Bound
Upper Bound
1
(Constant)
-


-
.096
-

工业总产值(亿元)


.385

.100
-.977

农业总产值(亿元)


.535

.049
.053

居民非商品支出(亿元)


.277

.284
-

a Dependent Variable: 货运总量(万吨)
(4),
>,不能拒绝,认为工业总产值对货运总量影响不大。
<,拒绝,认为农业总产值对货运总量有影响。
>,不能拒绝,认为居民非商品支出对货运总量影响不大。
(2)回归方程为
Descriptive Statistics

Mean
Std. Deviation
N
货运总量(万吨)


10
工业总产值(亿元)


10
农业总产值(亿元)


10
居民非商品支出(亿元)

.96615
10
Correlations


货运总量(万吨)
工业总产值(亿元)
农业总产值(亿元)
居民非商品支出(亿元)
Pearson C