实验报告四.SPSS一元线性相关回归分析预测

第1页共7页广东金融学院实验报告课程名称：市场调查与预测实验编号及实验名称实验四：SPSS一元线性相关回归分析预测系别工商管理系姓名马秀文学号111521216班级市场营销2班实验地点实验中心实验日期2013/12/9实验时数4指导教师周刺天同组其他成员无成绩一、实验目的及要求利用SPSS进行回归分析。二、实验环境及相关情况（包含使用软件、实验设备、主要仪器及材料等）通过实验教学中心的教学环境发布相关练习资料。软件运行环境：操作系统WindowsXP，办公自动化软件，SPSS统计分析软件包。硬件设备：实验室的个人电脑。三、实验内容及步骤（包含简要的实验步骤流程）为了了解某地母亲身高x与女儿身高Y的相关关系，随机测得10对母女的身高（见文件“母女身高.sav”）。利用SPSS软件，完成以下任务：1.画出x、Y散点图，观察因变量与自变量之间关系是否有线性特点；2.试对x与Y进行一元线性回归分析，列出一元线性回归预测模型；3.预测当母亲身高为161cm时女儿的身高？第2页共7页简要的实验步骤：1.（1）在数据编辑窗口中打开“母女身高.sav”。（2）选择菜单：【图形】→【旧对话框】→【散点/点状】（3）出现对话框，点击【简单分布】按钮。（4）将变量“女儿身高”、“母亲身高”依次选入Y轴与X轴，单击【确定】按钮即可。2.（1）在数据编辑窗口中打开“母女身高.sav”。（2）选择菜单：【分析】→【回归】→【线性】（3）这时将出现对话框，在左侧变量框中选择“女儿身高”，单击右向按钮，选入右侧上方的“因变量”框中，作为模型的被解释变量。再选择“母亲身高”，单击右向按钮，选入右侧下方的“自变量”框中，作为模型的解释变量。（4）单击【统计量】按钮，弹出“线性回归：统计量”对话框。在“回归系数”框中选择“估计”。（5）单击【继续】按钮回到线性回归分析对话框。单击【绘制】按钮，打开“线性回归分析：图形”对话框。从左边变量框中选择变量决定绘制何种散点图，这里分别把因变量（DEPENDNT）和标准化残差（ZRESID）选为Y和X轴来进行绘图，通过观察残差图我们可以验证回归模型是否符合经典回归模型的基本假设。（6）单击【继续】按钮，回到线性回归分析对话框。单击【保存】按钮，打开“线性回归分析：保存”对话框。选择此对话框的选项，可决定将预测值、残差或其他诊断结果值作为新变量保存于当前工作文件或是保存到新文件。在“预测值”框中选择“标准化”和“未标准化”的预测值。（7）单击【继续】按钮，回到线性回归分析对话框。单击【选项】按钮，打开“线性回归分析：选项”对话框，如下图所示。按图所示进行选择。（8）以上全部设置完毕后单击【继续】按钮，回到线性回归分析对话框。然后单击【确定】按钮，进入计算分析，计算机运行完毕后得到结果。3.根据上题得出的公式：将x=161代入y=34.995798+x*0.781513中，直接计算结果。第3页共7页四、实验结果（包括程序或图表（截图）、结论陈述、数据记录及分析等，可附页）1.由散点图可以看出，自变量与因变量有线性特点，即母亲身高和女儿身高有线性特点，且大致呈正相关的关系。2.由表系数可以得出其一元线性回归预测模型为:女儿身高=34.995798+母亲身高*0.781513，即Y=34.995798+x*0.781513系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)34.99642.932.815.439母亲身高.782.270.7152.891.020a.因变量:女儿身高第4页共7页相关性女儿身高母亲身高Pearson相关性女儿身高1.000.715母亲身高.7151.000Sig.（单侧）女儿身高..010母亲身高.010.N女儿身高1010母亲身高1010输入／移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1母亲身高a.输入a.已输入所有请求的变量。b.因变量:女儿身高模型汇总b模型RR方调整R方标准估计的误差Durbin-Watson1.715a.511.4501.865062.972a.预测变量:(常量),母亲身高。b.因变量:女儿身高Anovab模型平方和df均方FSig.1回归29.072129.0728.358.020a残差27.82883.478总计56.9009a.预测变量:(常量),母亲身高。b.因变量:女儿身高描述性统计量均值标准偏差N女儿身高159.10002.5144010母亲身高158.80002.2997610第5页共7页残差统计量a极小值极大值均值标准偏差N预测值155.3487162.3824159.10001.7972910标准预测值-2.0871.826.0001.00010预测值的标准误差.5921.425.781.30810调整的预测值155.8384163.6111159.27401.9502310残差-1.693282.74370.000001.7584010标准残差-.9081.471.000.94310Student化残差-1.0191.551-.0381.02510已删除的残差-2.611113.05140-.174022.1052510Student化已删除的残差-1.0211.736.0071.08410Mahal。距离.0084.356.9001.58310Cook的距离.000.461.104.13310居中杠杆值.001.484.100.17610a.因变量:女儿身高第6页共7页3.预测当母亲身高为161cm时女儿的身高，即将x=161代入y=34.995798+x*0.781513中，求出Y=34.995798+161*0.781513≈160.82(cm)第7页共7页五、实验总结（包括心得体会、问题回答及实验改进意见，可附页）1.通过实验，我学会了画散点图，分析因变量与自变量之间的线性关系2.一元线性回归预测模型是一个难点，必须要根据系数图来判断其截距和自变量的系数。3.利用一元线性回归模型来预测数据，是我们生活中常用到的工具，所以要多操作，学好SPSS，这样有助于提高我们的工作效率。六、教师评语1.□优秀（90~100分）：完成所有规定实验内容，实验步骤正确，结果正确；2.□良好（80~89分）：完成绝大部分规定实验内容，实验步骤正确，结果正确；3.□中等（70~79分）：完成绝大部分规定实验内容，实验步骤基本正确，结果基本正确；4.□及格（60~69分）：基本完成规定实验内容，实验步骤基本正确，完成结果基本正确；5.□不及格（60分）：未能完成规定实验内容或实验步骤不正确或结果不正确。教师签名：2013年12月9日