4全国高技术产业主营业务收入影响因素逐步回归分析Word格式.docx

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三、利用SPSS22逐步回归（步骤略）

四、逐步回归结果分析

主要结果：

表1变量已输入/已移除a

步

变量已输入

变量已移除

方法

1

x3

.

逐步（准则：

F-to-enter的概率<

=.150，F-to-remove的概率>

=.200）。

2

x1

3

x6

4

x4

a.因变量:

y

表1是逐步回归每一步进入或剔除回归模型中的变量情况。

表2模型统计量

R

R平方

调整后R平方

估计标准误差

.995a

.990

4906.91658

1.000b

.999

1226.84586

1.000c

1.000

1110.50877

1.000d

1062.33830

a.预测值：

（常数），x3

b.预测值：

（常数），x3,x1

c.预测值：

（常数），x3,x1,x6

d.预测值：

（常数），x3,x1,x6,x4

e.因变量:

表2是逐步回归每一步的回归模型的统计量。

表3方差分析表

平方和

df

均方

F

显著性

回归

41398666077.006

1719.369

.000b

剩余

409323115.708

17

24077830.336

总的

41807989192.713

18

41783906780.589

20891953390.295

13880.306

.000c

24082412.124

16

1505150.758

41789490746.906

13929830248.969

11295.406

.000d

18498445.808

15

1233229.721

41792189315.424

10448047328.856

9257.835

.000e

15799877.289

14

1128562.664

e.预测值：

表3是逐步回归每一步的回归模型的方差分析，显著性概率是0.00，表明回归极显著。

表4回归方程系数

非标准的回归系数

标准的回归系数

t

B

标准误

Beta

（常数）

8346.435

1680.236

4.967

.000

61.803

1.490

.995

41.465

2925.980

539.701

5.421

45.080

1.110

.726

40.623

.737

.046

.286

15.998

1032.909

1014.951

1.018

.325

40.020

2.582

.644

15.502

.694

.269

14.934

.732

.344

.098

2.128

.050

722.073

991.516

.728

.478

44.363

3.740

.714

11.862

.761

.062

.295

12.279

.630

.336

.084

1.875

.082

-.085

.055

-.081

-1.546

.144

a.因变量\:

表4是逐步回归每一步的回归方程系数表。

五、模型分析

1.建立回归模型：

根据多元回归模型：

y=b0+b1x1+b2x2+…+bkxk+e

从表4中看出，过程一共运行了四步，最后一步以就是表中的第4步的计算结果得知：

7个变量中只进入了4个变量x3、x1、x6和x4。

把表4中“非标准化回归系数”栏目中的“B”列数据代入多元回归模型得到方程：

y=722.073+44.363x3+0.761x1+0.63x6-0.085x4

2.回归方程的显著性检验：

从表3方差分析表第4模型中得知：

F统计量为9257.835，系统自动检验的显著性水平为0.00（非常小）。

因此回归方程相关非常显著。

由回归方程式可以看出，高技术产业主营收入与x3（R&

D经费）、x1（出口交货值）、x6（施工项目数）呈显著正相关，而与x4（专利申请数）呈显著负相关。