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1、推荐spss回归分析训练集精选word文档 15页本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！= 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ = spss回归分析训练集篇一：回归分析练习题回归分析练习题求：(1)人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，绘制散点图，并说明二者之间的关系形态。(2)计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。 (3)求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。 (4)计算判定系数，并解释其意义。(5)检验回归方程线性关系的显著性(?0.05)。(6)如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消

2、费水平。(7)求人均GDP为5000元时，人均消费水平95的置信区间和预测区间。 1.从图上看，可以知道，点的分布呈现线性分布。12 从n=20的样本中得到的有关回归结果是：SSR（回归平方和）=60，SSE（误差平方和）=40。要检验x与y之间的线性关系是否显著，即检验假设：H0:?1?0。 (1)线性关系检验的统计量F值是多少? (2)给定显著性水平?0.05，F?是多少? (3)是拒绝原假设还是不拒绝原假设?(4)假定x与y之间是负相关，计算相关系数r。 (5)检验x与y之间的线性关系是否显著?求：(1)用广告费支出作自变量x，销售额作因变量y，求出估计的回归方程。 (2)检验广告费支出

3、与销售额之间的线性关系是否显著(?0.05)。 (3)绘制关于x的残差图，你觉得关于误差项?的假定被满足了吗?2(4)你是选用这个模型，还是另寻找一个更好的模型?4 根据下面SPSS输出的回归结果，说明模型中涉及多少个自变量?多少个观察值？写出回归方程，并根据F，se，R2及调整的R2a的值对模型进行讨论。3(1)计算y与x1、y与x2之间的相关系数，是否有证据表明销售价格与购进价格、销售价格与销售费用之间存在线性关系?(2)根据上述结果，你认为用购进价格和销售费用来预测销售价格是否有用? (3)求回归方程，并检验模型的线性关系是否显著(?0.05)。 (4)解释判定系数R2，所得结论与问题(

4、2)中是否一致?(5)计算x1与x2之间的相关系数，所得结果意味着什么? (6)模型中是否存在多重共线性?你对模型有何建议?6（选做） 一家电器销售公司的管理人员认为，每月的销售额是广告费用的函数，并想通过广告费用对月销售额作出估计。下面是近8个月的销售额与广告费用数据： 求：(1)用电视广告费用作自变量，月销售额作因变量，建立估计的回归方程。(2)用电视广告费用和报纸广告费用作自变量，月销售额作因变量，建立估计的回归方程。(3)上述(1)和(2)所建立的估计方程，电视广告费用的系数是否相同?对其回归系数分别进行解释。(4)根据问题(2)所建立的估计方程，在销售收入的总变差中，被估计的回归方程

5、所解释4的比例是多少?(5)根据问题(2)所建立的估计方程，检验回归系数是否显著(?0.05)。求：(1)试确定早稻收获量对春季降雨量和春季温度的二元线性回归方程。(2)解释回归系数的实际意义。(3)根据你的判断，模型中是否存在多重共线性?5篇二：spss练习作业具体步骤一、调查问卷二、用SPSS Statistics软件进行描述统计分析1、某地区经济增长率的时间序列图形。解：第一步：数据来源，如图1图1 某地区经济增长率xls截图图2 Spss软件制作过程截图第二步：将数据输入SPSS软件之中，如图2，制作某地区经济增长率的时间序列图形，如图3。图3某地区1990201X年经济增长率的时间序

6、列图第三步，从图中可以看出，某地区随时间的变化经济增长率变化趋势较大。2、用SPSS Statistics进行描述统计分析解：第一步，按照题目中的要求，随机选取了148个数据，如图4部分数据：图4 Spss随机数据截图第二步，根据要求，对上月工资进行描述统计分析，主要包括描述数据的集中趋势、离散程度（见表1），绘制直方图（见图5）。表1 上月工资描述统计表（单位：元）集中趋势均值 中值 众数 和 偏度数据总计2925 2900 2900 432900 0.165极小值 极大值 全距 标准差 峰度148 离散趋势1500 4800 3300 496.364 1.238图5 上月工资直方图第三步，

7、分析数据的统计分布状况。首先，从集中趋势来，上个月平均工资2925元，其中众数和中数也都在2900元，这说明大部分工资水平在2900左右。其次，从离散趋势来看，最高工资4800元，最低工资1500元，最高工资和最低工资相差3300元，标准差为496.364，相差较大。最后，从直方图来看和评述统计表来看，工资在2900元以上的占多数。可以的该地区整体工资水平大于平均值的占多数，该地区工资水平相对较高。峰度为1.238，偏度为0.165符合正态分布。三、用SPSS Statistics软件进行参数估计和假设检验及回归分析1、计算总体中上月平均工资95%的置信区间（见表3）。解：总体中上月平均工资分

8、布未知，但是样本容量大于30，且已知标准误，所以通过SPSS分析得出总体中上月平均工资95%的置信区间，见表3, 假设；H0：总体中上月平均工资95%的不在此在此区间H1：总体中上月平均工资95%的在此区间答，总体中上月平均工资095的置信区间为2844.37，3005.63，p=0.00030），可以运用单样本T检验.通过SPSS检验结果见（表4 、表5） 设; Ho:?201X H1:?201X 其中，表示总体中上月平均工资表4 单个样本统计量表5 单个样本检验答:作出结论，均值差值为925，t=22.671,p=0.0000.05,所以不能拒绝原假设，可以认为两组数据无显著差异，所以应该

9、选择方差相等下的T检验。表7独立样本检验222222假设2：H0：?1?2H1：?1?2 其中1代表男生总体平均数，2代表女生总体平均数，下同作出结论：从表6、表7中可以看出，男生有73人，平均工资3156.16元，女生75人，平均工资2700.00元。t=6.277,且p=0.0000.001 所以拒绝原假设，接受备择假设，差异极显著。根据表6，可以最后得出结论，男生平均工资大于女生的结论。 4、一些学者认为，由于经济不景气，学生的平均工资今年和去年相比没有显著提高。检验这一假说。解： 根据题意可知，需要进行相关样本T检验,设：H0：12H1；12 同上表8 相关样本T检验均值标准差均值标准

10、误 40.80136.767 15.501T13.531df147相关系数0.93sig0.0002925 496.364 上月工资2721.62 447.296 去年同月工资上月工资&去年同月工资 203.378 183.101通过表8可知，t=13.531,P=0.0000.05，接受H0，拒绝 H1，三者之间没有显著性差异。可以认为不同学科上月工资水平相同。第三步，多重比较，经过Levene检验（见表10），p=0.724，方差没有显著性差异，方差齐性，经过LSD检验（见表11），P值均大于0.05，所以可以得出同样的结论，三门学科的上月工资水平没有差异。 表10 方差齐性检验 （2）在

11、方差分析中同时考虑学科和性别因素，用双因素方差分析模型分析学科和性别对上月平均工资的影响。解： 第一步，提出假设，H0：性别和学科对上月工资水平没有影响 H1：性别和学科同时对上月工资水平有影响 第二步，经过SPSS计算，见表12，表12主体间效应的检验篇三：应用回归分析_第2章课后习题参考答案第二章一元线性回归分析思考与练习参考答案2.1一元线性回归有哪些基本假定?答： 假设1、解释变量X是确定性变量，Y是随机变量；假设2、随机误差项具有零均值、同方差和不序列相关性： E(i)=0 i=1,2, ,n Var (i)=?2i=1,2, ,n Cov(i, j)=0 ij i,j= 1,2,

12、,n 假设3、随机误差项与解释变量X之间不相关：Cov(Xi, i)=0i=1,2, ,n 假设4、服从零均值、同方差、零协方差的正态分布 iN(0, ?2 ) i=1,2, ,n 2.2 考虑过原点的线性回归模型 Yi=1Xi+i i=1,2, ,n误差i（i=1,2, ,n）仍满足基本假定。求1的最小二乘估计 解： 得：nn?X)2?)2?(Y?Qe?(Yi?Y?i1iii?1i?12.3 证明（2.27式），?ei =0 ，?eiXi=0 。?X)2?)2?(Y?(?Q?(Yi?Yii01i11nn证明：?X?其中： Yi01i即：?ei =0 ，?eiXi=0?ei?Yi?Yi?Q?0

13、?Q?0?12.4回归方程E（Y）=0+1X的参数0，1的最小二乘估计与最大似然估计在什么条件下等价?给出证明。答：由于iN(0, ?2 ) i=1,2, ,n所以Yi=0 + 1Xi + iN（0+1Xi , ?2 ) 最大似然函数：?，?就是0，1的最大似然估计值。 使得Ln（L）最大的?10同时发现使得Ln（L）最大就是使得下式最小，上式恰好就是最小二乘估计的目标函数相同。值得注意的是：最大似然估计是在iN(0, ?2 )的假设下求得，最小二乘估计则不要求分布假设。所以在iN(0, ?2 ) 的条件下， 参数0，1的最小二乘估计与最大似然估计等价。?X)2?)2?(Y?(?Q?(Yi?Y

14、ii01i11nn?是0的无偏估计。 2.5 证明?0nnXi?1?)?E(?)?E证明：E(?Y?Yi) ?01ini?1Lxxi?1nXi?X?11?E?(?)Yi?E?(?i)(?0?1Xi ?i)nLnLi?1i?1xxxxnXi?X?11?E?0?(?)?i?0?(?i)E(?i)?0LxxLxxi?1ni?1nnn2.6 证明 证明：?)?(1?Var(?nn2?Xi?1ni?12)?(?)nLxx222nX?Xi?211i?)?Var(?Var(?)Y?(?)Var(?0?1Xi ?i) ?0iLxxLxxi?1ni?1nXi?Xi?2212122?()?2?()?nnLxxLx

15、xnLxxi?1n2.7 证明平方和分解公式：SST=SSE+SSRnn证明： 2?)?(Y?2SST?Yi?Yi?Yiii?1i?1?Yii?1nn?2?)(Y?)?2?Yi?Y?Yi?Yiiii?1i?1nn?n?2?i?1?22?Yi?Yi?Yi)?SSR?SSEi?1?2.8 验证三种检验的关系，即验证： （1）t?(n?2)r?r2?2Lxx?SSR/121；（2）F? ?t2?SSE/(n?2)?证明：（1）?t?（2）?x?)?(?i?)?(?SSR?(y?1(xi?)?)?(?1(xi?)2?12Lxx01i222i?1i?1i?1i?1nnnn?2L?SSR/1?F?12xx

16、?t2?SSE/(n?2)?1(xi?)222.9 验证（2.63）式：Var(ei)?(1?)?nLxx证明：?i)?var(yi)?var(y?i)?2cov(yi,y?i)var(ei)?var(yi?y?x)?2cov(y,?(x?)?var(y)?var(?i1ii1i(xi?)21(xi?)221?2?nLxxnLxx221(xi?)22?1?nLxx?(x?)?Cov(y,)?Cov(y,?(x?)Cov(yi,?1iii1in(x?)1n其中：?Cov(yi,?yi)?(xi?)Cov(yi,?iyi)ni?1Lxxi?112(xi?)221(xi?)22?(?)?nLxxnL

17、xx?2?e?2i2.10 用第9题证明证明：n?2是?2的无偏估计量1n1n2?)?)?E(?E(yi?yE(ei2)?n?2i?1n?2i?121n1n1(xi?)22?var(ei)?1? ?n?2i?1n?2i?1nLxx?1(n?2)?2?2n?22.11 验证决定系数与F值之间的关系式r2?FF?n?2证明：SSRSSR1?SSTSSR?SSE1?SSE/SSR1?n?21?SSR/(SSE/(n?2)1F?F?n?21?Fr2?2.14 为了调查某广告对销售收入的影响，某商店记录了5个月的销售收入y（万元）和广告费用x（万元），数据见表2.6，要求用手工计算： 表2.6（1） 画

18、散点图（略）（2） X与Y是否大致呈线性关系？ 答：从散点图看，X与Y大致呈线性关系。（3） 用最小二乘法估计求出回归方程。计算表（4） 求回归标准误差先求SSR（Qe）见计算表。 所以? , ?（5） 给出0? 1 的置信度为95%的区间估计；? 的置信区间是 (?t?s,?t?s)?由于(1-?)的置信度下，i?ii?查表可得 t?/2(n?2)?t0.025(3)?3.182iiS?1?2?Lxx?36.667?1.915 10所以? 1的95%的区间估计为：（73.182*1.915，7+3.182*1.915），即（0.906,13.094）。?S?12125?(?)?36.667(?)?6.351 nLxx5102所以? ? 0 的95%的区间估计为：（-1-3.182*6.351，-1+3.182*6.351），即（-21.211, 19.211）。?0的置信区间包含0，表示?0不显著。（6） 计算x和y的决定系数