数据分析29文档格式.docx

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2.1

77

53

67

38

55

47

34

2.0

33

56

2.5

79

1.9

88

60

58

1用spss对该模型进行回归分析：

对模型做散点图：

y与年龄（x1）的散点图

y与病情程度x2的散点图

y与满意程度（x3）的散点图

由以上的散点图可知：

y与x1有明显的线性关系，与x2，x3也有线性关系，但不大明显。

从该模型汇总中可得到

=0.678，复相关系数R越大线性关系越强，由此可知此模型的线性关系较弱。

Anovab

模型

平方和

df

均方

F

Sig.

1

回归

4165.700

3

1388.567

13.328

.000a

残差

1979.518

19

104.185

总计

6145.217

22

a.预测变量:

（常量）,x3,x1,x2。

b.因变量:

y

由此方差分析表可知：

SST=6145.217SSR=4165.700SSE=1979.518

MSR=SSR/p-1=1388.567MSE=SSE/n-p=104.185。

系数a

非标准化系数

标准系数

t

B

标准误差

试用版

（常量）

162.992

25.569

6.375

.000

x1

-1.217

.298

-.618

-4.085

.001

x2

-.661

.814

-.176

-.811

.427

x3

-8.632

12.136

-.157

-.711

.486

a.因变量:

从参数估计表中知：

所以该线性方程为:

2对上述模型作残差分析：

残差统计量a

极小值

极大值

均值

标准偏差

N

预测值

33.69

84.95

61.35

13.760

23

标准预测值

-2.010

1.716

1.000

预测值的标准误差

2.440

5.939

4.117

1.106

调整的预测值

37.62

83.92

61.15

13.723

-17.048

14.765

9.486

标准残差

-1.670

1.447

.929

Student化残差

-1.734

1.627

.009

1.029

已删除的残差

-18.698

19.152

.196

11.692

Student化已删除的残差

-1.839

1.706

.006

1.060

Mahal。

距离

.301

6.492

2.870

1.911

Cook的距离

.273

.061

.078

居中杠杆值

.014

.295

.130

.087

3用逐步回归法分析该模型：

输入／移去的变量a

输入的变量

移去的变量

方法

.

步进（准则:

F-to-enter的概率<

=.100，F-to-remove的概率>

=.110）。

2

模型汇总c

R

R方

调整R方

标准估计的误差

更改统计量

Durbin-Watson

R方更改

F更改

df1

df2

Sig.F更改

.777a

.604

.585

10.764

32.036

21

.818b

.669

.636

10.080

.065

3.947

20

2.203

（常量）,x1。

b.预测变量:

（常量）,x1,x2。

c.因变量:

122.063

10.959

11.138

-1.531

.271

-.777

-5.660

166.726

24.713

6.746

-1.267

.286

-.643

-4.428

-1.086

.547

-.289

-1.987

由此得到两个线性回归方程:

和

，显然它与第一次做的模型所建立的线性方程不一样。

已排除的变量c

BetaIn

偏相关

共线性统计量

容差

-.289a

-.406

.784

-.288a

-1.939

.067

-.398

.755

-.157b

-.161

.349

a.模型中的预测变量:

b.模型中的预测变量:

系数相关a

相关性

协方差

.073

-.465

.082

-.073

.299

对其作残差分析得：

作如下残差图：

33.52

84.56

13.673

-2.035

1.698

2.348

5.861

3.528

.918

37.37

83.44

61.14

13.516

-17.273

16.057

9.611

-1.714

1.593

.953

-1.778

1.734

.010

1.020

-18.595

19.025

.207

11.030

-1.889

1.833

.008

1.049

.237

6.481

1.913

1.530

.243

.050

.063

.011

.070

由此得到线性方程是：

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