[SPSS实验报告实验四] spss实验报告总结
时间：2020-07-26 13:03:51 来源：天一资源网 本文已影响 人 
〈〈SPS&实验报告实验四
广东金融学院实验报告
课程名称：社会科学统计软件 SPSS应用
实验编号及实验名称姓 名实验地点指导教师 周浩铭新电403陈力实验四回归分析系 别 081611241应用数学系0816112 4 学 号 实验日期 同 组其他成员班级20XX年 月 日 实验时数无成 绩一、实验目的及要求 1 .准确理解简单线性回归分析的 方法原理；2 .熟练掌握简单线性回归分析的 SPSS操作；3 .熟练掌握运用简单线性回归方程进行预测的方法。 二、
实验环境及相关情况 1、实验设备：微型计算机； 2、软件
系统：Windows XP、三、实验内容1.某地区居民对食品的 消费虽y与居民收入x的样本数据如 word文档所示，确定 消费虽y对收入x的回归方程2.为了研究高等数学成绩与 概率统计成绩的关系，收集到 20名学生的高等数学、概率统计成绩如word文档所示，采用SPSS?!计分析软件进行线 性回归分析。回答如下问题： 解释判决系数的实际意义；并说明检验的结论是什么？写出估计回归方程，并说明检验 的结论是什么？ 四、实验步骤及结果 第1页共2页五、实验总结 通过本次实验，我基本掌握了简单线性 回归分析的 SPSS操作，分析实际例子，令理论知识更加的牢固和深刻，明白到不但要从理论上掌握，而且还要加强实 际操作，解决生活中的一些问题，使问题分析更加独到，为 决策者提供更加正确的决策方向。 六、教师评语1、完成所有规定的实验内容，实验步骤正确，结果正确； 2、完成
绝大部分规定的实验内容，实验步骤正确，结果正确； 3、
完成大部分规定的实验内容， 实验步骤正确，结果正确；4、
基本完成规定的实验内容，实验步骤基本正确，所完成的结 果基本正确；5、未能很好地完成规定的实验内容或实验步 骤不正确或结果不正确。 6、其它： 评定等级：优秀 良好 中等 及格 不及格 教师签名： 20XX年 月 日
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附四 问题 某地区居民对食品的消费虽 y与居民收入x的样本数据
如word文档所示，确定消费Hl y对收入x的回归方程。
实 验步骤
将数据输入 SPSS 中，按照 Analyze Regression Linear的顺序选择，把“消费H y”选入Dependent框中， 把“收入x”选入Independent框中，然后点击 OK得出结 果。 实验结果表4-1-2输入/移去的变虽 模型1输入的变虽 移去
的变H 居民收入xa b方法.输入a.已输入所有请求的 变虽。b.因变虽:食品的消费虽y 表4-1-3模型汇总 b标准 估计的误模型 1 R .227a R 方 调整R方-.001 差.051 a.预测变H :（常H）,居民收入x。b.因变H : 食品的消费Jl y从表4-1-2和表4-1-3中可以看出,R方（拟 合优度）为，调整后的R方更出现-的负数.说明模型能解释的只有％,不太适合实际.
表4-1-4 Anovab 模型1回归残差总计平方和 df 均方 1 18 19 F .974 Sig. .337a a. 预测变虽: （常H）,居民收入x。b.因变H :食品的消费H y 在 的置信水平下，F检验的概率是 ＞，不显著。第3页共2页
表4-1-5系数非标准化系数模型1 （常虽）居民收入 x B .296 标准系数 t .265 .227 .987 Sig. .794 .337 a标准 误差 试用版.300 a. 因变H :食品的消费m y根
据上表，我们看出，在置信水平下，t统计虽的概率是，不显 著。的常虽是，居民收入X的系数是所以我们可以得到回归 方程为： Y=+表4-1-6残差统计虽a 预测值残差标准预测值标 准 残差 极小值 极大值 均值 标准 偏差N 20 20 20 20 ---.00000 .000 .000 .973 a. 因变虽:食品的消费虽y从表五中可以看出,残差统计虽来看,实际值跟预测 值相差还是比较大的.说明模型的不适合性。问题
为了研究高等数学成绩与概率统计成绩的关系，收集到 20名学生的高等数学、概率统计成绩如 word文档所示，采用SPSS统计分析软件进行线性回归分析。回答如下问题：
解释判决系数的实际意义；并说明检验的结论是什么？ 写出估计回归方程，并说明检验的结论是什么？实验步骤
将数据输入 SPSS 中，按照 Analyze Regression
Linear的顺序选择，把“概率统计”选入 Dependent框中， 把“高等数学”选入Independent框中，然后点击 OK得出 结果。实验结果
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表 4-2-2
Model SummaryAdjusted Error ofthe Predictors: (Constant), 高等数学表 4-2-3ANOVASum .000aa. Predictors: (Constant), 高等数 学b. Dependent Variable: 概率统计 从上表可知：R方(拟 合优度)为，调整后的R方是说明模型能解释的有 ％,比较适合 实际.R方的大小决定了相关的密切程度。
当R2越接近1时, 表示相关的方程式参考价值越高；相反，越接近 0时，表示 参考价值越低。本题中的判决系数为，比较接近 该题的回归方程就有较高的参考价值。表 4-2-4
CoefficientsUnstandardizedCoefficientsModel1B(Constant)高等数学.从上表可知，在置信水平下，常虽 t统计
虽的概率是,不显著。常H是高等数学的系数是所以我们可
以得到回归方程为，概率统计对高等数学的回归方程是：
y=+。
回归系数t检验统计虽为，相伴概率为 <,因此说明回
归系数与0有显著差别，所以回归方程有意义。
a. Dependent Variable: 概率统计第 5 页共2页
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