向东进版-多元统计分析课后习题答案Word文档下载推荐.doc
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解：
1.打开SPSS软件，在弹出来的对话框中选择【Cancel】。
2.定义变量。
点击左下脚的【VariableView】标签，在表中设置变量如下：
3.录入数据。
点击左下脚的【DataView】标签，在表中输入数据.
4.建立回归方程。
选择【Analyze】→【Regression】→【Linear...】,打开LinearRegression（线性回归分析）主对话框，将y（财政收入）导入Dependent（因变量）列表，将x1、x2、x3、x4、x5、x6导入Independent（s）（自变量）列表，如下图所示：
如图所示，Method（方法）下拉菜单，可以指定自变量进入分析的方法。
通过选择不同的方法，可对相同的变量建立不同的回归模型，建立多重回归的方法有5种：
Enter（强迫引入法）,Stepwise（逐步回归法）,Remove（强迫剔除法）,Backward（后向消去法）,Forward（前向逐步法）。
5单击【Statistics...】按钮，打开LinearRegression：
Statistics（统计量）对话框，如下图所示：
如图所示，在RegressionCoefficients（回归系数）选项中，选择了Estimates（估计值）——显示回归系数B、SEB、标准化回归系数（Bate）、B的t值及双侧显著性水平（sig.）；
Confidenceintervals（致信区间）——显示每个回归系数的95%置信区间或协方差矩阵；
Covariancematrix（协方差矩阵）——显示B的方差-协方差矩阵，相关系数矩阵；
Modelfit（模型拟合）——显示被引入模型或剔除的变量及拟合优度统计量，复相关系数R、R2调整R2，估计值的标准误差及方差分析表。
colinearitydiagnostics显示共线性问题.
在Residuals（残差统计量）选项中，选择Durbin-Watson选项，同时显示标准化与非标准化残差与预测值的汇总统计量。
6单击【Continue】→【Plots...】按钮，打开LinearRegression：
Plots（图形）
对话框，如下图所示：
此处选择了一个Scatter（散点图），它是以DEPENDNT（因变量）作为Y轴，以*ZRESID（标准化残差）为X轴；
同时还选择了Normalprobabilityplot（正态概率图，即P-P图），和Histogram标准化残差的直方图并给出正态曲线。
7单击【Continue】→【Save...】按钮，打开LinearRegression：
Save（保存）对话框，如下图所示：
此处在PredictedValues（预测值）中选择了Unstandardized（非标准化预测值），和Standardized（标准化预测值）；
在PredictionIntervals（预测区间）选择Individual（个体预测区间）和mean，根据题目要求，设置ConfidenceInterval（置信区间）为95%。
8单击【Continue】→【OK】按钮，得到主要结果。
逐步回归法:
1．此表显示的是变量的引入与剔除，以及选用的方法。
VariablesEntered/Removed（a）
Model
VariablesEntered
VariablesRemoved
Method
1
.
Stepwise（Criteria:
Probability-of-F-to-enter<
=.050,Probability-of-F-to-remove>
=.100）.
aDependentVariable:
y
2．下表显示的是模型摘要。
从表中可以得出：
复相关系数R2＝0.989和修正的复相关系数R2a＝0.988接近于1，这说明模型的拟合优度比较高；
DW统计量为0.822，用于判别该模型是否存在一阶自相关。
ModelSummary（b）
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
Durbin-Watson
.994（a）
.989
.988
285.479745
.822
aPredictors:
（Constant）,x5
bDependentVariable:
3．下表是方差分析表。
从表中可以得到有关SSR，SSE，SST的平方和、自由度和均方差等信息，以及MSR，MSE的值，如表中所示，F值为1669.841，Sig.值小于给定α，表示此回归方程通过显著性检验。
ANOVA（b）
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
Regression
136089861.032
1669.841
.000（a）
Residual
1548475.008
19
81498.685
Total
137638336.040
20
4．下表表示的是有关回归系数的信息。
从表中可以看出，β0＝695.441，β1＝0.180，经过标准化处理后，β1×
＝0.994，且x5的回归系数的Sig.值均小于给定的α＝0.05，即通过了显著性检验。
y关于x5的非标准化的二元线性回归方程为：
y＝695.441+0.180x5y关于x5标准化的二元线性回归方程为：
y＝659.441+0.994x5
Coefficients（a）
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
95%ConfidenceIntervalforB
CollinearityStatistics
B
Std.Error
Beta
LowerBound
UpperBound
Tolerance
VIF
1（Constant）
x5
695.441
90.826
7.657
.000
505.340
885.542
.180
.004
.994
40.864
.171
.190
1.000
5.由直方图中显示，总体分布接近正态分布。
6.上图右为残差的正态概率图，即P-P图。
从图中可以看到，点（q（i）,e（i））近似在一条直线上，且e（i）与q（i）之间的相关系数非常接近于1，从而可以认为本题中误差正态性的假设是合理的。
差分法:
VariablesE
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