《统计分析和SPSS的应用第五版》课后练习答案与解析第9章Word下载.docx

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5、先收集到若干年粮食总产量以及播种面积、使用化肥量、农业劳动人数等数据，请利用建立多元线性回归方程，分析影响粮食总产量的主要因素。

数据文件名为“粮食总产

量.sav”。

方法：

采用“前进“回归策略。

分析回归线性将粮食总产量导入因变量、其余变量导入自变量方法项选“前进”确定。

如下图：

（也可向后、或逐步）

已输入/除去变量a

模型

已输入变量

已除去变量

方法

1

施用化肥量（kg/

向前（准则：

.

F-to-enter

的

公顷）

概率<

=.050

）

2

风灾面积比例

（%）

3

年份

F-to-enter的

4

总播种面积（万

a.因变量：

粮食总产量（y万吨）

模型摘要

调整后的R平

R

R平方

方

标准估算的错误

.960a

.922

.919

2203.30154

.975b

.950

.947

1785.90195

.984c

.969

.966

1428.73617

.994d

.989

.987

885.05221

a.

预测变量：

（常量），施用化肥量

（kg/公顷）

b.

（kg/公顷）,

风灾面积比例（%）

c.

风灾面积比例（%）,

年

份

d.

份,

总播种面积（万公顷）

a

ANOVA

平方和

自由度

均方

F

显著性

回归

1887863315.616

388.886

.000b

残差

160199743.070

33

4854537.669

总计

2048063058.686

34

1946000793.422

973000396.711

305.069

.000c

102062265.263

32

3189445.789

1984783160.329

661594386.776

324.106

.000d

63279898.356

31

2041287.044

2024563536.011

506140884.003

646.150

.000e

23499522.675

30

783317.423

b.预测变量：

（常量），施用化肥量（kg/公顷）

e.

年份,

总播种面积（万公

顷）

系数a

非标准化系数

标准系数

B

标准错误

贝塔

t

（常量）

17930.148

504.308

35.554

.000

施用化肥量（kg/公顷）

179.287

9.092

.960

19.720

20462.336

720.317

28.407

193.701

8.106

1.

23.897

-327.222

76.643

-.185

-4.269

-460006.

110231.478

-4.173

137.667

14.399

.737

9.561

-293.439

61.803

-.166

-4.748

244.920

56.190

.323

4.359

-512023.307

68673.579

-7.456

.944

8.925

.749

15.680

-302.324

38.305

-.171

-7.893

253.115

34.827

.334

7.268

2.451

.344

.141

7.126

结论：

如上4个表所示，影响程度中大到小依次是：

施用化肥量（kg/公顷）,风灾面积比例

（%）,年份,总播种面积（万公顷）。

（排除农业劳动者人数（百万人）和粮食播种面积（万公顷）对粮食总产量的影响）

剔除农业劳动者人数（百万人）和粮食播种面积（万公顷）后：

分析回归线性将粮食总产量导入因变量、其余4个变量（施用化肥量（kg/公顷）,风灾面积比例（%）,年份,总播种面积（万公顷））导入自变量方法项选“输入”确定。

粮食总产量回归方程：

Y=-7.893X1+15.68X2+7.126X3+7.268X4-7.456

6、一家产品销售公司在

30个地区设有销售分公司。

为研究产品销售量

（y）与该公司的销售

价格（x1）、各地区的年人均收入

（x2）

、广告费用（x3）之间的关系，搜集到

30个地区的有

关数据。

进行多元线性回归分析所得的部分分析结果如下：

Model

SumofSquares

Df

MeanSquare

Sig.

Regression

4008924.7

8.88341E-13

Residual

Total

13458586.7

29

UnstandardizedCodfficients

Std.Error

（Constant）

7589.1025

2445.0213

3.1039

0.00457

X1

-117.8861

31.8974

-3.6958

0.00103

X2

80.6107

14.7676

5.4586

0.00001

X3

0.5012

0.1259

3.9814

0.00049

1）将第一表中的所缺数值补齐。

2）写出销售量与销售价格、年人均收入、广告费用的多元线性回归方程，并解释各回归

系数的意义。

3）检验回归方程的线性关系是否显著？

4）检验各回归系数是否显著？

5）计算判定系数，并解释它的实际意义。

6）计算回归方程的估计标准误差，并解释它的实际意义。

（1）

12026774.1

72.8

8.88341E-13b

1431812.6

26

55069.7154

（2）Y=7589.1-117.886X1+80.6X2+0.5X3

（3）回归方程显著性检验：

整体线性关系显著

（4）回归系数显著性检验：

各个回归系数检验均显著

（5）略

（6）略

7、对参加SAT考试的同学成绩进行随机调查，获得他们阅读考试和数学考试的成绩以及性别数据。

通常阅读能力和数学能力具有一定的线性相关性，请在排除性别差异的条件下，分析阅读成绩对数学成绩的线性影响是否显著。

采用进入回归策略。

分析回归线性将MathSAT导入因变量、其余变量导入自变量确定。

结果如下：

Gender,Verbal

.输入

b

SAT

MathSAT

b.已输入所有请求的变量。

.710a

.505

.499

69.495

（常量），Gender,VerbalSAT

782588.468

391294.234

81.

767897.951

159

4829.547

1550486.420

161

184.582

34.068

5.418

VerbalSAT

.686

.696

12.446

Gender

37.219

10.940

.190

3.402

.001

因变量：

因概率P值小于显著性水平（0.05），所以表明在控制了性别之后，阅读成绩对数学成绩有显著的线性影响。

8、试根据“粮食总产量.sav”数据，利用SPSS曲线估计方法选择恰当模型，对样本期外的粮食总产量进行外推预测，并对平均预测误差进行估计。

采用二次曲线

图形旧对话框拆线图简单个案值定义将粮食总产量导入线的表征确定

再双击上图“元素”菜单添加标记应用

接下来：

分析回归曲线估计粮食总产量导入因变量、年份导入变量，点击年份在

模型中选择二次项、立方、幂点击“保存”按钮选择保存”预测值”继续确定。

曲线拟合

附注

已创建输出03-MAY-201809:

28:

44

注释

输入数据薛薇《统计分析与spss的应用

（第五版）》第9章SPSS回

归分析习题粮食总产量.sav

活动数据集数据集1

过滤器<

无>

宽度（W）<

拆分文件<

工作数据文件中的行数35

缺失值处理对缺失的定义用户定义的缺失值被视作缺失。

已使用的个案任何变量中带有缺失值的个案不用于分

析。

语法CURVEFIT

/VARIABLES=lsclWITHnf

/CONSTANT

/MODEL=LINEARQUADRATICCUBIC

POWER

/PRINTANOVA

/PLOTFIT

/SAVE=PRED.

资源处理器时间00:

00:

00.19

用时00:

00.25

....

使用从

到

预测从

变量已创建或已修改FIT_1

FIT_2

FIT_3

FIT_4

时间序列设置（TSET）输出量

保存新变量

自相关或偏自相关图中的最大

滞后数

每个交叉相关图的最大延迟数

每个过程生成的最大新变量数

每个过程的最大新个案数

用户缺失值处理

置信区间百分比值

在回归方程中输入变量的容差

最大迭代参数变化

计算标准的方法自相关的错误

季节周期长度

值在绘图中标记观测值的变量

包括方程

警告

由于模型项之间存在接近共线性，该二次模型无法拟合。

由于模型项之间存在接近共线性，该立方模型无法拟合。

模型描述

模型名称

MOD_1

因变量

方程式

线性（L）

二次项（Q）

立方（U）

幂a

自变量

常量

已包括

未指定

对在方程式中输入项的容许

..

第一个观测值

最后一个观测值

使用周期后的第一观察

CURVEFIT和MOD_1LINEAR中具有nf

的lscl的拟合

CURVEFIT和MOD_1QUADRATIC中具有

nf的lscl的拟合

CURVEFIT和MOD_1CUBIC中具有nf

CURVEFIT和MOD_1POWER中具有nf

PRINT=DEFAULT

NEWVAR=CURRENT

MXAUTO=16

MXCROSS=7

MXNEWVAR=4

MXPREDICT=1000

MISSING=EXCLUDE

CIN=95

TOLER=.0001

CNVERGE=.001

ACFSE=IND

CONSTANT

.0001

a.此模型需要所有非缺失值为正。

个案处理摘要

数字

个案总计

35

排除的个案a

预测的个案

新创建的个案

a.任何变量中带有缺失值的个案无需分析。

变量处理摘要

变量

从属

粮食总产量（y万

吨）

正值的数目

零的数目

负值的数目

缺失值的数目

用户缺失

系统缺失

RR平方调整后的R平方标准估算的错误

.935.874.8702795.862

自变量为年份。

回归（R）

1790107249.412

229.006

257955809.274

7816842.705

自变量为

年份。

系数

非标准化系数标准系数

B标准错误贝塔t显著性

年份708.11846.793.93515.133.000

-1369647.90492136.775

-14.865

.936.875.8722782.149

1792631355.014

231.596

255431703.672

7740354.657

年份**2

.180

.012

.936

15.218

-673013.926

45845.338

-14.680

已排除的项

输入贝塔t显著性偏相关最小容差

年份a-125.061-7.851.000-.811.000

a.已达到输入变量的容许界限。

.936.877.8732768.471

平方和自由度均方F显著性

回归（R）1795136897.27411795136897.274234.217.000

残差252926161.411337664429.134

总计2048063058.68634

年份**3

6.097E-5

15.304

-440802.441

30416.171

-14.492