spss多元线性回归分析实例操作步骤

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1、SPSS统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的:引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量,来研究上海房价的变动因素。实验变量:以年份、商品房平均售价(元/平方米)、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。实验方法:多元线性回归分析法软件:spss19.0操作过程:第一步:导入Excel数据文件   1.opendatadocument——opendata——open;Yib

2、inCityCitytracktrafficplanningisYibincityregionalrangewithintracktrafficsystemofonceintegration,andcitytracktrafficalsoisYibinCityCityintegratedtracktrafficsystemintheofpart,foraccurategraspcitytracktrafficresearchofobject2.Openingexceldatasource——OK.第二步:1.在最上面菜单里面选中A

3、nalyze——Regression——Linear ,Dependent(因变量)选择商品房平均售价,Independents(自变量)选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率;Method选择Stepwise.进入如下界面:2.点击右侧Statistics,勾选RegressionCoefficients(回归系数)选项组中的EstimatesYibinCityCitytracktrafficplanningisYibincityregionalrangewithintracktraffic

4、systemofonceintegration,andcitytracktrafficalsoisYibinCityCityintegratedtracktrafficsystemintheofpart,foraccurategraspcitytracktrafficresearchofobject;勾选Residuals(残差)选项组中的Durbin-Watson、Casewisediagnostics默认;接着选择Modelfit、Collinearitydiagnotics;点击Continue.3.点击右侧Plots,选择

5、*ZPRED(标准化预测值)作为纵轴变量,选择DEPENDNT(因变量)作为横轴变量;勾选选项组中的StandardizedResidualPlots(标准化残差图)中的Histogram、Normalprobabilityplot;点击Continue.YibinCityCitytracktrafficplanningisYibincityregionalrangewithintracktrafficsystemofonceintegration,andcitytracktrafficalsoisYibinCityCityint

6、egratedtracktrafficsystemintheofpart,foraccurategraspcitytracktrafficresearchofobject4.点击右侧Save,勾选PredictedVaniues(预测值)和Residuals(残差)选项组中的Unstandardized;点击Continue.5.点击右侧Options,默认,点击Continue.YibinCityCitytracktrafficplanningisYibincityregionalrangewithintracktraffics

7、ystemofonceintegration,andcitytracktrafficalsoisYibinCityCityintegratedtracktrafficsystemintheofpart,foraccurategraspcitytracktrafficresearchofobject6.返回主对话框,单击OK.输出结果分析:1.引入/剔除变量表VariablesEntered/RemovedaModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1城市人口密度(人/平方公里).Step

8、wise(Criteria:Probability-of-F-to-enter<=.050,Probability-of-F-to-remove>=.100).2城市居民人均可支配收入(元).Stepwise(Criteria:Probabilit

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