实验四用SPSS进行多元回归分析

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1、实验四用SPSS进行多元回归分析某农场通过试验取得早稻收获虽与春季降雨和春季温度的数据如下表，计算回归参数和检验统计量。表1春季降l*j和春季温度的数据收获量（kg/公顷）y1500230030004500480050005500降雨量（mm）X

2、253345105110115120温度（°C）X26810131416171•数据录入。将收获量作为因变量，降南量和温度作为自变疑分别输入数据区域,格式如卜图。图1数据输入界面2•统计分析。逐一选取“Analyze"、“Regression”、"Lin

3、ear”展开对话框如下图所示。将X选入independent（自变量框），将Y选入dependent（因变量框）。图2选择分析工具图3选择变量进入右侧的分析列表然后点击Statistics按钮，出现一个有关各种统计选项的对话札点击Plot按钮可绘制残差分布图、直方图、极端值图或正态概率图。Options按钮可改变进行逐步回归时的内部数值的设定以及对缺失值的处理方式。Method框屮可选取不同的筛选自变暈的回归方法。默认项为强制进入法Entero木次检验使用默认选项Estimates和Modelfi

4、t,单击OK键进行统计分析。图4回归选项设置表2选入或删除的变量输入/移去的变量"模型输入的变聂移去的变量方法1x2,xlb•输入a.因变量：yb.已输入所有请求的变量。农3模型总结模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.996-*.991.987174.28736a.预测变量:（常层），x2,xl°表4方程配合适度检验结杲Anova31模型平方和df均方FSig.回归13878495.67026939247.835228.444.000b1残差121504.330430376.083总计14

5、0()0()0().()0()6a.因变最：yb.预测变豈:：（常豈：），x2,xl°表5回归结果系数'模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版（常量）-.394336.669-.001.9991X114.9246.400.4152.332.080x2218.44865.865.5903.317.029a.因变量：y第一个表格显示了选入或删除的变量，本试验有两个口变量，X].X2被选入方程,无删除的变量。第二个表格为模型总结。给出了复相关系数R,复相关系数平方RSquare,调整复相关系

6、数平方AdjustedRSquare,估计值的标准课Std.ErroroftheEstimate«第三个表格为方程配合适度检验结呆，F=228.444,P（Sig.）=0.0005,说明自变量和应变量之间有回归关系存在。第四个表格给出了总线回归方程系数的值及偏回归系数的检验结來。UnstandardizedCoefficientsB为偏回归系数系数，StdError为偏回归系数系数标准误差，StandardizedCoefficientsBeta为标准化偏回归系数。