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相关分析与回归分析SPSS实现
表给出了Pearson简单相关系数，相关检验t统计量对应的p值。。从表中可以看出，每股收益、净资产收益率和总资
模型拟合度：输出可决系数、调整的可决系数、回归方程的标准误差、回归方程F检验的方差分析。
步骤3：单击绘制按钮，在Plots子对话框中的标准化残差图选项栏中选中正态概率图复选框，以便对残差的正态性进行分析。
plots子对话框
步骤4：单击保存按钮，在Save子对话框中残差选项栏中选中未标准化复选框，这样可以在数据文件中生成一个变量名尾res_1 的残差变量，以便对残差进行进一步分析。
Save子对话框
其余保持Spss默认选项。在主对话框中单击ok按钮，执行线性回归命令，其结果如下：
（R Square）、调整的拟和优度（Adjusted R Square）、估计标准差（Std. Error of the Estimate）以及Durbin－Watson统计量。从结果来看，，即住房支出的90％以上的变动都可以被该模型所解释，拟和优度较高。
，可以看到，，对应的p值为0，所以，拒绝模型整体不显著的原假设，即该模型的整体是显著的。
、回归系数的标准差、标准化的回归系数值以及各个回归系数的显著性t检验。从表中可以看到无论是常数项还是解释变量x，，因此，。，即年收入每增加1千美元，。
回归模型拟和优度评价及Durbin－Watson检验结果
Model Summary(b)
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
.966(a)
.934
.930
.37302
a Predictors: (Constant),年收入（千美元）
b Dependent Variable:住房支出（千美元）
方差分析表
ANOVA(b)
Model

Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression

1


.000(a)
Residual

18
.139


Total

19



a Predictors: (Constant), 年收入（千美元）
b Dependent Variable: 住房支出（千美元）
回归系数估计及其显著性检验
Coefficients(a)
Model

Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.


B
Std. Error
Beta


1
(Constant)
.890
.204


.000

年收入（千美元）
.237
.015
.966

.000
a Dependent Variable: 住房支出（千美元）
为了判断随机扰动项是否服从正态分布，－P图，可以发现，各观测的散点基本上都分布在对角线上，据此可以初步判断残差服从正态分布。
为了判断随机扰动项是否存在异方差，根据被解释变量y与解释变量x的散点图，，从图中可以看到，随着解释变量x的增大，被解释变量的波动幅度明显增大，说明随机扰动项可能存在比较严重的异方差问题，应该利用加权最小二乘法等方法对模型进行修正。
标准化残差的P－P图
四、备择试验
现有1987~2003年湖南省全社会固定资产投资总额NINV和GDP两个指标的年度数据，见下表。试研究全社会固定资产投资总额和GDP的数量关系，并建立全社会固定资产投资总额和GDP之间的线性回归方程。
湖南省全社会固定资产投资和GDP年度数据
年份
GDP（亿元）
NINV（亿元）
年份
GDP（亿元）
NINV（亿元）
1987


1995