應(yīng)用統(tǒng)計(jì)spss分析報(bào)告

1、學(xué)生姓名：肖浩鑫學(xué)號(hào)：31407371一、實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱：實(shí)驗(yàn)報(bào)告（三）二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮鸵螅ㄒ唬┳兞块g關(guān)系的度量：包括繪制散點(diǎn)圖，相關(guān)系數(shù)計(jì)算及顯著性檢驗(yàn)；（二）一元線性回歸：包括一元線性回歸模型及參數(shù)的最小二乘估計(jì)，回歸方程的評(píng)價(jià)及顯著性檢驗(yàn)，利用回歸方程進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)；（三）多元線性回歸：包括多元線性回歸模型及參數(shù)的最小二乘估計(jì)，回歸方程的評(píng)價(jià)及顯著性檢驗(yàn)等，多重共線性問題與自變量選擇，啞變量回歸；三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1 .從某一行業(yè)中隨機(jī)抽取12家企業(yè)，所得產(chǎn)量與生產(chǎn)費(fèi)用的數(shù)據(jù)如下：企業(yè)編號(hào)產(chǎn)量（臺(tái)）生產(chǎn)費(fèi)用（萬元）企業(yè)編號(hào)產(chǎn)量（臺(tái)）生產(chǎn)費(fèi)用（萬元）140r13078416524215081001

2、703501559116167455140101251805651501113017567815412140185（1）繪制產(chǎn)量與生產(chǎn)費(fèi)用的散點(diǎn)圖，判斷二者之間的關(guān)系形態(tài)。（2）計(jì)算產(chǎn)量與生產(chǎn)費(fèi)用之間的線性相關(guān)系數(shù)，并對(duì)相關(guān)系數(shù)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)（充）,并說明二者之間的關(guān)系強(qiáng)度。2 .下面是7個(gè)地區(qū)2000年的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP和人均消費(fèi)水平的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：地區(qū)人均GDP（元）人均消費(fèi)水平（元）北京224607326遼寧112264490上海3454711546江西48512396河南54442208貴州26621608陜西45492035(1)繪制散點(diǎn)圖，并計(jì)算相關(guān)系數(shù)，說明二者之間的關(guān)系。

3、(2)人均GDP乍自變量，人均消費(fèi)水平作因變量，利用最小二乘法求出估計(jì)的回歸方程，并解釋回歸系數(shù)的實(shí)際意義。(3)計(jì)算判定系數(shù)和估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差，并解釋其意義。(4)檢驗(yàn)回歸方程線性關(guān)系的顯著性(白-。山)(5)如果某地區(qū)的人均GD師5000元，預(yù)測(cè)其人均消費(fèi)水平。(6)求人均GD網(wǎng)5000元時(shí)，人均消費(fèi)水平95%勺置信區(qū)間和預(yù)測(cè)區(qū)間。3 .隨機(jī)抽取10家航空公司，對(duì)其最近一年的航班正點(diǎn)率和顧客投訴次數(shù)進(jìn)行調(diào)查，數(shù)據(jù)如下：航空公司編號(hào)航班正點(diǎn)率(為投訴次數(shù)(次)181.821276.658376.685475.768573.874672.293771.272870.8122991.4181068.

4、5125(1)用航班正點(diǎn)率作自變量，顧客投訴次數(shù)作因變量，估計(jì)回歸方程，并解釋回歸系數(shù)的意義(2)檢驗(yàn)回歸系數(shù)的顯著性(段=02)(3)如果航班正點(diǎn)率為80%估計(jì)顧客的投訴次數(shù)。4 .某汽車生產(chǎn)商欲了解廣告費(fèi)用(x)對(duì)銷售量(y)的影響，收集了過去12年的有關(guān)數(shù)據(jù)。通過計(jì)算得到下面的有關(guān)結(jié)果：方差分析表變差來源dfSSMSFSignificanceF回歸2.17E-091殘差40158.07總計(jì)111642866.67參數(shù)估計(jì)表Coefficients標(biāo)準(zhǔn)誤差tStatP-valueIntercept363.689162.455295.8231910.0001681,XVariable11.4

5、202110.07109119.977492.17E-09(1)完成上面的方差分析表。(2)汽車銷售量的變差中有多少是由于廣告費(fèi)用的變動(dòng)引起的?(3)銷售量與廣告費(fèi)用之間的相關(guān)系數(shù)是多少？(4)寫出估計(jì)的回歸方程并解釋回歸系數(shù)的實(shí)際意義。(5)檢驗(yàn)線性關(guān)系的顯著性(a=0.05)。5 .隨機(jī)抽取7家超市，得到其廣告費(fèi)支出和銷售額數(shù)據(jù)如下超市廣告費(fèi)支出/萬元銷售額/萬元A119B232C444D640E1052F1453G20j54(1)用廣告費(fèi)支出作自變量尤，銷售額為因變量二，求出估計(jì)的回歸方程。(2)檢驗(yàn)廣告費(fèi)支出與銷售額之間的線性關(guān)系是否顯著(a=0.05)o(3)繪制關(guān)于近的殘差圖，你覺

6、得關(guān)于誤差項(xiàng)的假定被滿足了嗎？(4)你是選用這個(gè)模型，還是另尋找一個(gè)該更好的模型？6.一家電氣銷售公司的管理人員認(rèn)為，每月的銷售額是廣告費(fèi)用的函數(shù)，并想通過廣告費(fèi)用對(duì)月銷售額作出估計(jì)。下面是近8個(gè)月的銷售額與廣告費(fèi)用數(shù)據(jù)L月銷售收入y(萬元)電視廣告費(fèi)用餐(萬元)報(bào)紙廣告費(fèi)用其2(萬元)965.01.5902.02.01954.01.5922.52.5953.03.3943.52.3942.54.2943.02.5(1)用電視廣告費(fèi)用作自變量，月銷售額作因變量，建立估計(jì)的回歸方程。(2)用電視廣告費(fèi)用和報(bào)紙廣告費(fèi)用作自變量，月銷售額作因變量，建立估計(jì)的回歸方程，并說明回歸系數(shù)的意義。(3)上述

7、(1)和(2)所建立的估計(jì)方程，電視廣告費(fèi)用的系數(shù)是否相同？對(duì)回歸系數(shù)分別解釋。(4)根據(jù)(1)和(2)所建立的估計(jì)方程，說明它們的R的意義7 .某農(nóng)場(chǎng)通過試驗(yàn)取得早稻收獲量與春季降雨量和春季溫度的數(shù)據(jù)如下收獲量y（kg）降雨量Xi（mm溫度X2（0二）2250256345033845004510675010513720011014750011516825012017建立早稻收獲量對(duì)春季降雨量和春季溫度的二元線性回歸方程，并對(duì)回歸模型的線性關(guān)系和回歸系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)（a=0.05），你認(rèn)為模型中是否存在多重共線性？8 .一家房地產(chǎn)評(píng)估公司想對(duì)某城市的房地產(chǎn)銷售價(jià)格（y）與地產(chǎn)的評(píng)估價(jià)值（x1）、房

8、產(chǎn)的評(píng)估價(jià)值（x2）和使用面積（x3）建立一個(gè)模型，以便對(duì)銷售價(jià)格作出合理預(yù)測(cè)。為此，收集了20棟住宅的房地產(chǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)如下：房地產(chǎn)編號(hào)銷售價(jià)格y（元/m2）地產(chǎn)估價(jià)1（萬元）房產(chǎn)估價(jià)工3（萬元）使用面積工三（m2）1689059644971873024850900278092803555095031441126046200100039591265051165018007283221406450085027329120738008002986899088300230047751803095900810391212040104750900293517250114050730401210800124

9、00080031681529013970020005851245501445508002345115101540908002089117301680001050562519600175600400208613440183700450226198801950003403595107602022401505789620用SPSSS行逐步回歸，確定估計(jì)方程，并給出銷售價(jià)格的預(yù)測(cè)值及95%勺置信區(qū)間和預(yù)測(cè)區(qū)間。9.為分析某行業(yè)中的薪水有無性別歧視，從該行業(yè)中隨機(jī)抽取15名員工，有關(guān)的數(shù)據(jù)如下月薪y(tǒng)（元）工齡工1性另J（1=男，0=女）叼15483.2116293.8110112.7012293.401

10、7463.6115284.1110183.8011903.4015513.31f9853.2016103.5114322.9112153.309902.8015853.51進(jìn)行回歸并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析四、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)記錄與分析（基本要求：1.根據(jù)題號(hào)順序記錄軟件輸出結(jié)果并分析；2.結(jié)果可來自對(duì)SPSS或Excel進(jìn)行操作的輸出，二選一即可。）1、（1）伽.口下1BO.OCK170.00-生 產(chǎn)用150.00140.00130,00-oO00000OO0O1111140.006d.DC80.001M,OO12000140.QC產(chǎn)量由圖可知，產(chǎn)量與生產(chǎn)費(fèi)用呈正線性相關(guān)（2）相關(guān)性產(chǎn)量生產(chǎn)費(fèi)用產(chǎn)量Pears

11、on相關(guān)性1*.920顯著性（雙側(cè)）.000N1212生產(chǎn)費(fèi)用Pearson相關(guān)性*.9201顯著性（雙側(cè)）.000N1212*.在.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。產(chǎn)量與生產(chǎn)費(fèi)用之間的線性相關(guān)系數(shù)為0.0920,顯著相關(guān)2、（1）1200000-1DOOO.DO-9000.00-人均消贄水平400CLDL2000 .otrO.DQ-Q.OO1 0000.0020000.00人均GDP30000.0040000.00相關(guān)性人均GDP人均消費(fèi)水平人均GDPPearson相關(guān)性1*.998顯著性（雙側(cè)）.000N77人均消費(fèi)水平Pearson相關(guān)性*.9981顯著性（雙側(cè)）.000N77*.在.01水

12、平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。人均GDPf人均消費(fèi)水平呈正線性相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.998系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1（常量）734.693139.5405.265.003人均GDP.309.008.99836.492.000a.因變量：人均消費(fèi)水平回歸方程：y=734.693+0.309x含義：人均GDP!增加1元，人均消費(fèi)就增加0.309元(3)模型匯總模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差1a.a.998.996.996247.30347a.預(yù)測(cè)變量：（常量），人均GDP人均GD時(shí)人均消費(fèi)白影響達(dá)到99.6%(4) F檢驗(yàn)bAnova模型平方和df均方FSig.1回歸8.14

13、4E718.144E71331.692.000a殘差305795.034561159.007總計(jì)8.175E76a.預(yù)測(cè)變量：（常量），人均GDPb.因變量：人均消費(fèi)水平t檢驗(yàn)系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1(常量)734.693139.5405.265.003人均GDP.309.008.99836.492.000b.因變量：人均消費(fèi)水平3、5、4、(1)(5)y=734.693+0.309*5000=2279.693如果某地區(qū)的人均GDP為5000元，預(yù)測(cè)其人均消費(fèi)水平為2279.693元(6)人均GDP為5000元時(shí)，人均消費(fèi)水平95%勺置信區(qū)間為2050.8406

14、7,2505.91078,預(yù)測(cè)區(qū)間為1680.94287,2875.80857。3、(1)系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1(常量)430.18972.1555.962.000航班正點(diǎn)率-4.701.948-.869-4.959.001a.因變量：投訴次數(shù)回歸方程：y=430.189-4.701x回歸系數(shù)的含義：投訴次數(shù)每增加一次，航班正點(diǎn)率下降4.701%(2)由于Sig=0.0010.05顯著(3)80=430.189-4.701x=74如果航班正點(diǎn)率為80%估計(jì)顧客的投訴次數(shù)為74次變差來源dfSSMSFSignificanceF回歸11602708.6160270

15、8.6399.10000652.17E-09殘差1040158.074015.807一總計(jì)111642866.67一一(2)RA2=SSR/SST=1602708.6/1642866.67=97.6%汽車銷售量的變差中有97.6%是由于廣告費(fèi)用的變動(dòng)引起的(3)R=號(hào)RA2=0.9877銷售量與廣告費(fèi)用之間的相關(guān)系數(shù)是0.9877(4)估計(jì)的回歸方程：y=363.6891+1.420211x回歸系數(shù)為1.420211,表示廣告費(fèi)用每增加一個(gè)單位，汽車銷售量平均增加1.420211個(gè)單位(5)回歸系數(shù)的檢驗(yàn)：p=2.17E-09Va,回歸系數(shù)不等于0,顯著回歸直線的檢驗(yàn)：p=2.17E-09Va

16、,回歸直線顯著系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1（常量）29.3994.8076.116.002廣告支出費(fèi)用1.547.463.8313.339.021a.因變量：銷售額回歸方程估計(jì)是：y=29.399+1.547x（2） F檢驗(yàn)Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸691.7231691.72311.147.021a殘差310.277562.055總計(jì)1002.0006a.預(yù)測(cè)變量：（常量），廣告支出費(fèi)用b.因變量：銷售額Sig=0.0210.05顯著t檢驗(yàn)系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1（常量）29.3994.8076.116.002廣

17、告支出費(fèi)用1.547.463.8313.339.021c.因變量：銷售額Sig=0.0020.05顯著散點(diǎn)圖因變量:制售頷20回歸刪除的(PK案)羹I50r1tt10203040殘差不全相等(4)應(yīng)考慮其他模型，可考慮對(duì)數(shù)曲線模型：y=b0+b1ln(x)=22.471+11.5761n(x)6、 (1)系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1(常量)88.6381.58256.016.000電視廣告費(fèi)用1.604.478.8083.357.015a.因變量：月銷售收入估計(jì)的回歸方程：y=88.64+1.6x、系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版（常量）83

18、.2301.57452.882.000電視廣告費(fèi)用2.290.3041.1537.532.001報(bào)紙廣告費(fèi)用1.301.321.6214.057.010a.因變量：月銷售收入估計(jì)的回歸方程：y=83.23+2.29x1+1.301x2回歸系數(shù)的意義：報(bào)紙廣告費(fèi)用不變的情況下，電視廣告費(fèi)用每增加1萬元，月銷售額增加2.29萬元；電視廣告費(fèi)用不變的情況下，報(bào)紙廣告費(fèi)用每增加1萬元，月銷售額增加1.301萬元。（3）不相同，（1）中表示電視廣告費(fèi)用每增加1萬元，月銷售額增加1.6萬元；（2）中表示電視廣告費(fèi)用每增加1萬元，月銷售額增加2.29萬元（4） （1）中的含義為電視廣告費(fèi)用對(duì)月銷售額達(dá)到的影

19、響程度，（2）中的含義為電視廣告費(fèi)用和報(bào)紙廣告費(fèi)用對(duì)月銷售額達(dá)到的影響程度7、系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1（常量）-.591505.004-.001.999降雨量22.3869.601.4152.332.080溫度327.67298.798.5903.317.029a.因變量：收獲量Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸殘差總計(jì)273384.74324668346.186228.444.000aa.預(yù)測(cè)變量：（常量），溫度，降雨量。b.因變量：收獲量估計(jì)的回歸方程：y=-0.591+22.386x1+327.672x2回歸線性顯著降雨量的回歸系數(shù)不顯著，溫度的顯著x1與x2的相關(guān)系數(shù)rx1x2=0.965,存在多重共線性8、系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1（常量）895.020535.8331.670.112房產(chǎn)估計(jì)1.