统计软件论文王铁.docx
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统计软件论文王铁
《统计软件选讲》课程论文
基于统计软件SPSS、EXCEL、EVIEWS
的回归分析
数学与统计学院
统计08-2
王铁
08071601018
基于统计软件SPSS、EXCEL、EVIEWS
的回归分析
摘要：
回归分析是数量统计中一种常用的方法。
本文首先简要介绍SPSS、EXCEL、EVIEWS这三种统计软件，然后通过实例，分别用这三种软件进行回归并进行分析比较。
关键词：
统计软件回归分析
1.SPSS、EXCEL、EVIEWS的简介
1.1SPSS的简介
SPSS（StatisticalPackagefortheSocialScience）的中文译名为社会科学统计软件包，它是世界著名的、优秀的统计分析软件之一。
该软件包理论严谨，各种统计分析功能齐全,其内容覆盖了从描述统计、探索性数据分析到多元分析的几乎所有统计分析功能，目前已经在国内逐渐流行起来。
SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。
SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。
SPSS又有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。
SPSSforWindows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL数据文件，它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。
由于其操作简单，已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。
该软件还可以应用于经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。
1.2EXCEL的简介
EXCEL是微软公司OFFICE软件产品的一个很重要的组成部分，是一个性能优越的电子制表软件，并且支持较强的数据分析、图表绘制、宏命令、VBA编程及决策支持分析功能。
EXCEL能够绘制出多种样式的平面图形和立体图形，曲线平滑质量较高，并能实现图、文、表混排，排出图文并茂，艳丽多彩的数据分析报表。
同时，EXCEL提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可以节省步骤。
只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果。
其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。
要使用这些工具，用户必须熟悉需要进行分析的统计学或工程学的特定领域。
“回归分析”分析工具是“分析工具库”的一部分。
此工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合，进行线性回归分析。
此工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的。
SAS、SPSS、EVIEWS这些软件都是针对专业统计从业人员或是经济学研究工作者编写的，要能够比较熟练的掌握使用这些软件，需要专门的训练和较长时间的摸索。
对非统计专业的人员来说，这是比较困难的。
而EXCEL具有简便易学的优点，又有统计中数据分析的功能，所以，人们在使用EXCEL进行计量经济学分析时，能够较快的掌握，举一反三，达到学以致用的效果。
EXCEL作为一个基本的管理软件，已在财务管理、投资学、会计学、审计学、市场学、运作管理、微观经济学、宏观经济学等领域中应用，同时也在管理界得到了广泛的使用。
1.3EVIEWS的简介
EVIEWS是美国QMS公司1981年发行第一版的MicroTSP的Windows版本，通常称为计量经济学软件包，是当今世界上最流行的计量经济学软件之一。
EVIEWS是EconometricsViews的缩写，它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。
计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、运用模型进行预测、求解模型和运用模型。
EVIEWS是完成上述任务得力的必不可少的工具。
EVIEWS拥有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟六大类功能，可应用于科学计算中的数据分析与评估、财务分析、宏观经济分析与预测、模拟、销售预测和成本分析等。
正是由于EVIEWS等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为实用与严谨的经济学科。
EVIEWS除了可以应用于经济领域，还可以应用于金融、保险、管理、商务等领域。
EVIEWS中的数据处理、作图、统计分析功能以及伯克斯-杰廷斯的时间序列建模方法等则以适用于自然科学、社会科学、人文科学中的各个领域。
所以，EVIEWS软件的适用范围广泛。
Eviews的主要功能:
（1）输入、扩大和修改时间序列数据。
（2）依据已有序列按照任意复杂的公式生成新的序列。
（3）在屏幕上和用打字机输出序列的趋势图、散点图、柱形图和饼图。
（4）执行普通最小二乘法（多元回归），带有自回归校正的最小二乘法，两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法。
（5）执行非线性最小二乘法。
（6）对二择一决策模型进行Probit和Logit估计。
（7）对联立方程进行线性和非线性的估计。
（8）估计和分析向量自回归系统。
（9）计算描述统计量：
相关系数、斜方差、自相关系数、互相关函数和直方图
（10）残差自回归和移动平均过程。
（11）多项式分布滞后。
（12）基于回归方程的预测。
（13）求解（模拟）模型。
（14）管理时间序列数据库。
（15）与外部软件（如Excel和Lotus软件）进行数据交换。
2.实例分析
下面分别用三种统计软件对以下实例进行回归分析。
实例：
我国1988年-1998年的城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均全年可支配收入以及耐用消费品价格指数的统计资料如表1所示。
试建立城镇居民人均全年耐用消费品支出Y,关于人均全年可支配收入X1和耐用消费品价格指数X2的回归模型，并进行回归分析。
年份
人均耐用消费品支出Y（元）
人均全年可支配收入X1（元）
耐用消费品价格指数X2（1987年=100）
1988
137.16
1181.4
115.96
1989
124.56
1375.7
133.35
1990
107.91
1501.2
128.21
1991
102.96
1700.6
124.85
1992
125.24
2026.6
122.49
1993
162.45
2577.4
129.86
1994
217.43
3496.2
139.52
1995
253.42
4283.0
140.44
1996
251.07
4838.9
139.12
1997
285.85
5160.3
133.35
1998
327.26
5425.1
126.39
2.1用SPSS对实例进行线性回归分析
2.1.1操作步骤
（1）建立一个EXCEL文本，将数据输入。
（2）打开SPSS17.0软件，单击File\Open\Data,打开EXCEL文本，将数据导入SPSS。
（3）进行线性回归分析，选择Analyze\Regression\Linear,打开Linear对话框，将Y导入Dependent框中，将X1、X2导入Independent框中，在Method框中选择Enter（全部引入法，即将所选择的自变量全部引入方程）；单击Statistics按钮，在Statistics中选择Estimate、Modelfit,单击Continue,单击Option按钮，在Option中选择IncludeConstantInEquation，单击Continue，回到LinearRegression主窗口，单击OK按钮，得到线性回归结果。
2.1.2结果分析
根据上述操作步骤可以得到下面的回归结果。
表1
VariablesEntered/Removed
Model
VariablesEntered
VariablesRemoved
Method
1
耐用消费品价格指数X2（1987年=100）,人均全年可支配收入X1（元）a
.
Enter
a.Allrequestedvariablesentered.
表1表明使用全部引入法将变量X1、X2全部引入。
表2
ModelSummary
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
1
.974a
.948
.935
20.21757
a.Predictors:
（Constant）,耐用消费品价格指数X2（1987年=100）,人均全年可支配收入X1（元）
表2显示了相关系数R=0.974，估计标准误差为20.21757.
表3
ANOVAb
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
59601.061
2
29800.530
72.906
.000a
Residual
3270.001
8
408.750
Total
62871.062
10
a.Predictors:
（Constant）,耐用消费品价格指数X2（1987年=100）,人均全年可支配收入X1（元）
b.DependentVariable:
人均耐用消费品支出Y（元）
表3是方差分析表，回归平方和SRR=59601.061，残差平方和SSE=3270.001，总偏差平方和SST=62871.062，对应的自由度2810，回归均方MSR=29800.530，残差均方MSE=408.750，回归方程的显著性检验统计量F=72.906，检验P=0.000<0.05,则拒绝H0：
Y与X1、X2之间无线性回归关系，接受H1：
Y与X1、X2有线性回归关系。
表4
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
B
Std.Error
Beta
1
（Constant）
158.540
121.807
1.302
.229
人均全年可支配收入X1（元）
.049
.005
1.020
1.055E1
.000
耐用消费品价格指数X2（1987年=100）
-.912
.990
-.089
-.921
.384
表4显示了回归分析中的系数。
常数项Constant=158.540，X1的系数0.049，X2的系数-0.912.
2.2用EXCEL对实例进行线性回归分析
2.2.1操作步骤
（1）选择“工具”菜单的“数据分析”子菜单，双击“回归”选项，弹出回归分析对话框。
其中主要选项的含义如下：
Y值输入区域，在此输入对因变量数据区域，该区域必须由单列数据组成；X值输入区域，在此输入对自变量数据区域，EXCEL将对此区域的自变量从左到右按升序排列，置信度95%为默认值；常数为零。
（2）按如下方式填写对话框：
X值输入区域为$C2:
$D12，Y值输入区域为$B2:
$B12，并选择“标志”复选框，输出区域为$A15:
$G30，然后单击“确定”按钮即可。
2.2.2结果分析
按照上述的操作步骤即可得到以下的回归结果。
结果分为以下四部分：
第一部分是回归统计的结果包括多元相关系数、回归标准差以及样本个数，见表5。
表5
第一部分
回归统计
MultipleR
0.973647151
RSquare
0.947988774
AdjustedRSquare
0.934985967
标准误差
20.21756982
观测值
11
第二部分是方差分析的结果包括可解释的离差、残差、总离差和它们的自由度以及由此计算出的F统计量和相应的显著水平，见表6.
表6
第二部分
方差分析
df
SS
MS
F
SignificanceF
回归分析
2
59601.06098
29800.53049
72.90647353
7.31793E-06
残差
8
3270.001035
408.7501294
总计
10
62871.06202
第三部分是回归方程的截距和斜率的估计值以及它们的估计标准误差、t统计量大小双边拖尾概率值、以及估计值的上下界。
根据这几部分的结果可知回归方程Y=158.5398355+0.049403797*X1-0.911684216*X2，表明模型中的变量共同解释了Y中的变动，这是一个比较好的结果。
F=72.90647353>F0.05（2,8）=19.37,表明总体回归方程是显著的。
见表7。
表7
第三部分
Coefficients
标准误差
tStat
P-value
Intercept
158.5398355
121.8071456
1.301564328
0.229293392
X1Variable
0.049403797
0.004683776
10.54785634
5.69217E-06
X2Variable
-0.911684216
0.989545927
-0.921315718
0.383827739
第四部分是残差的输出，并且给出了预测值和残差，见表8。
表8
第四部分
观测值
预测Y
残差
标准残差
1
111.1865792
25.97342079
1.436333225
2
104.9315484
19.62845162
1.085455683
3
115.8177817
-7.907781734
-0.43730126
4
128.7321578
-25.77215775
-1.425203355
5
146.9893702
-21.74937022
-1.202742731
6
167.4818687
-5.031868747
-0.278262933
7
204.0672076
13.3627924
0.738963992
8
242.0993653
11.32063467
0.626032429
9
270.7663591
-19.69635906
-1.089210973
10
291.9051572
-6.055157236
-0.334850907
11
311.3326047
15.92739526
0.880786831
2.3用EVIEWS对实例进行线性回归分析
DependentVariable:
Y01
Method:
LeastSquares
Date:
12/21/11Time:
00:
16
Sample:
19881998
Includedobservations:
11
Estimationsettings:
tol=0.00010,derivs=fastnumeric（linear）
Y01=C
（1）+C
（2）*X1+C（3）*X2
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
（1）
158.5398
121.8071
1.301564
0.2293
C
（2）
0.049404
0.004684
10.54786
0.0000
C（3）
-0.911684
0.989546
-0.921316
0.3838
R-squared
0.947989
Meandependentvar
190.4827
AdjustedR-squared
0.934986
S.D.dependentvar
79.29127
S.E.ofregression
20.21757
Akaikeinfocriterion
9.077982
Sumsquaredresid
3270.001
Schwarzcriterion
9.186499
Loglikelihood
-46.92890
Durbin-Watsonstat
1.035840
图1
2.3.1操作步骤
（1）首先建立一个EXCEL文本文件，点击File\Open\ForeignDataasWorkfile,导入数据。
（2）建立EquationSpecification子窗口。
具体步骤为：
点击主菜单中Quick\EstimateEquation,EquationSpecification窗口建立。
在其中的EquationSpecification中空白处输入回归方程：
Y=C
（1）+C
（2）*X1+C（3）*X2，在EstimationSettings的Method中选择LS（最小二乘法），点击“OK”确定。
则出现图1所示的回归结果。
2.3.2结果分析
根据上述的操作步骤可得到图1所示的回归结果。
其中Coefficient-列是系数序列，得到回归方程Y=158.5398+0.04940X1-0.911684X2;t-Statistic一列是t统计量，t1=10.54786,t2=-0.921316,结论与EXCEL分析一样。
标准统计值较低的模型是我们想要的模型。
见图1.
3.总结
3.1SPSS、EXCEL、EVIEWS的特点及其适用范围
3.1.1SPSS的特点
1.操作简便，易学易用：
SPSSforWindows提供了较强的统计功能和数据管理功能，持别是它提供了全图形环境，只需通过菜单的选择，对话框的操作，告诉计算机要作什么，无需编写程序，只要粗通统计分析原理和统计分析的各种算法，对于常见的统计分析方法完全可以通过对“菜单”、“对话框”的操作完成并且得到统计分析结果，用户无需记忆大量的命令、过程、选择项等。
2.模块选择、装配灵活方便：
该软件系统的组合结构使用户有可能根据自己的分析工作的需要，根据计算机设备的实际情况选择、装配模块，灵活方便。
3.数据文件转换便捷：
SPSS与其它软件有数据接口，其它软件生成的数据文件，例如关系数据库生成的DBF文件，文本编辑软件生成的ASCII码数据文件和Excel生成的电子表格文件均可方便地转换成可供分析的SPSS的数据文件。
4.方便熟悉SPSS语言的高级用户语句窗中直接输入程序语句。
用对话框指定命令、子命令和选项后，用“Paste”按钮可把相对应的程序语句粘贴到程序编辑窗口中，并可以文件形式保存。
5.分析方法丰富：
SPSS不但提供了从简单描述统计分析到多因素分析统计分析的诸多方法，而且还有极强的图表生成、编辑功能。
3.1.2EXCEL的特点
1.分析能力
Excel除了可以做一些一般的计算工作外，还有400多个函数，用来做统计、财务、数学、字符串等操作以及各种工程上的分析与计算。
Excel还专门提供了一组现成的数据分析工具，称为“分析工具库”，这些分析工具为建立复杂的统计或计量分析工作带来极大的方便。
2.操作简便
当需要将工作表上某个范围内的数据移到工作表上的另一个位置时，只需用按鼠标键，选定要移动的资料，将该范围资料拖动至所需的位置，松开鼠标即可。
如果要将公式或数据复制到临近的单元格内，可以拖动“填充柄”，公式或数据就会被复制到目标单元格中。
此外，在使用Excel时，可以单击鼠标右键，屏幕上将出现相应的“快捷菜单”它将帮助用户尽快地寻找到所需要的常用命令。
Excel内有许多工具按钮，每一个按钮代表一个命令。
例如，要建立一个新的工作簿文件，就可直接按下工具栏第一个按钮，而不必先选择“文件”菜单，然后再选择其中的“打开”命令。
在Excel97中，系统共有14组常用的工具栏，用户可以自由选择加入或隐藏这些工具拦。
3.1.3EVIEWS的特点
1．具有Windows软件的操作风格
允许用户通过鼠标在标准的Windows窗口、菜单、对话框上操作，处理结果直接显示在窗口之中，并且可以利用标准的Windows技术（如复制、粘贴等）去进一步处理这些结果。
因此，只要熟悉Windows环境下的软件操作，将会很快掌握EViews软件的基本操作方法。
2．采用了面向对象的软件设计思想
EViews软件将计量经济分析的基本元素（如序列、数据、矩阵等）和分析结果（如方程、图形、系统等）都视为“对象”，每一个对象都用相应的窗口来表示。
通过对每一个对象不同侧面的观察，来分析对象的属性和特征，揭示不同对象之间的关系。
3．具有灵活的操作方式
为了便于用户操作，EViews软件提供了三种操作方式，一是菜单驱动方式；利用系统提供的命令菜单可以很方便地完成有关操作。
二是命令输入方式；系统专门设置了命令输入窗口，以便用户在此窗口中直接键入有关命令，而且在命令字后边可以添加命令参数。
三是程序运行方式，将有关命令序列编制成程序之后，运行该程序则以批处理方式完成一组命令的操作，这种方式适用于经常使用的重复操作。
另外，EViews软件还在各个对象窗口中设置了常用命令的命令按钮。
这些方式使得EViews软件的操作非常方便灵活。
4.数据分析与软件应用心得
我很高兴学习《统计软件选讲》这门课程，通过本课程的学习，让我学会应用数据分析和多元统计中的诸多方法进行数据分析，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题能给出合理的推断，还学会了利用SPSS软件进行一些简单的操作，能够与EXCEL结合应用。
总之，受益匪浅。
现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就要应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具进行筛选转化为有用的信息，再用SPSS深入分析，得出规律。
对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，统计软件则是实现的手段，统计分析软件具有很多有点。
它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义
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