SPSS對主成分回歸試驗報告

1、多元統(tǒng)計分析分析實驗報告2012 年月日學(xué)院經(jīng)貿(mào)學(xué)院姓名學(xué)號實驗實驗成績名稱一、實驗?zāi)康模ㄒ唬├?SPSS 對主成分回歸進(jìn)行計算機(jī)實現(xiàn).（二）要求熟練軟件操作步驟，重點掌握對軟件處理結(jié)果的解釋.二、實驗內(nèi)容以教材例題 7.2 為實驗對象，應(yīng)用軟件對例題進(jìn)行操作練習(xí)，以掌握多元統(tǒng)計分析方法的應(yīng)用三、實驗步驟（以文字列出軟件操作過程并附上操作截圖）1、數(shù)據(jù)文件的輸入或建立：（文件名以學(xué)號或姓名命名）將表 7.2 數(shù)據(jù)車入 spss:點擊“文件”下“新建”一一“數(shù)據(jù)”見圖 1:圖 1T 忡 FGiE，TEfflM 好曲邙皿分析舊直語 MUJn對魏即也南口附用劭*啕地打開但）打抨送售率由 11盅以麻

2、目君通通國部談出谿熏會圈竿皿！1：H 盤的 11旃率J-ZxlZr2Zs3FAC1JFAC7.1FAC3J關(guān)團(tuán)匕降 71二.150972麗 1-153319-I.J1952-1OT5563 睦M4i4.a1&.4-111305.48507-13C6Sl2064i1.1460055SO5切219D-FB371-,1317?-SOI43,樂匕出-7BE7I-7XE與汴的蜉.13.SIM-63B3712127-623E-.&1424-.63000K 皚3 母不斷收鼻932.11S.0.胸Qd.3339S1-37009.EflOZ?-1.307091是易出現(xiàn)朝 R|*R：Ja37.7小

3、-13STO-tPSKl-33313-劃審1 手祥文并蟀記才只密145.02?726031-.727BH30066.UTSKP.25434-7443631型11.狗檢造由l.曲麗由*131-11G3.335.11O5CL32dEXPE10353I3665J110：fM閑的士.T=j&a3rff-lt：n164.32?.E1243&61.001411190421256491.24972LDimi國砂孫”廊 63t31iIRfm4GTBE1350359TO313-1EH4 制1+止外則Ct日 JT 差察品砂例 A*!AfTMJBH邑打印CbkP1 卜近屆用的朝 J:迎望卬的文坤也1

4、P 椅 MStSbSgPrawns 黃:爆點擊左下角“變量視圖”首先定義變量名稱及類型：見圖 2:圖 2:然后點擊“數(shù)據(jù)視圖”進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入（圖 3）:圖 3完成數(shù)據(jù)輸入2、具體操作分析過程：（1）首先做因變量 Y 與自變量 X1-X3 的普通線性回歸：在變量視圖下點擊“分析”菜單，選擇“回歸”-“線性”（圖 4）:圖 4將因變量 Y 調(diào)入“因變量”欄，將 x1-x3 調(diào)入“自變量”欄（圖 5）:然后選擇相關(guān)要輸出的結(jié)果：點擊右上角“統(tǒng)計量（s）”：“回歸系數(shù)”下選擇“估計”；“殘差”下選擇“D.W;在右上角選擇輸出“模型擬合度”、 “部分相關(guān)和偏相關(guān)”“共線性診斷” （后兩項是做多重共線性檢驗

5、） 。 選完后點擊“繼續(xù)”（見圖 6）如果需要對因變量與殘差進(jìn)行圖形分析則需要在“繪制”下選擇相關(guān)項目（圖 7）,一般不需要則繼續(xù)如果需要將相關(guān)結(jié)果如因變量預(yù)測值、殘差等保存則點擊“保存”（圖 8）,選擇要保存的項目如果是逐步回歸法或者設(shè)置不帶常數(shù)項的回歸模型則點擊“選項”（圖 9）其他選項按軟件默認(rèn)。最后點擊“確定”，運行線性回歸，輸出相關(guān)結(jié)果（見表 1-3）圖 5圖 6能繼沖回日二盤存-頸測值-II恭mto調(diào)節(jié)他n均值瑛w值的SE.0距禺MMa好啟nutiis距離(H)匚ICook距富8I：杠桿值便-通則區(qū)間n均值頌單值置焙區(qū)1百3名-軍臣倏討Ij包曜茶敷統(tǒng)計由)創(chuàng)建新數(shù)據(jù)集冏數(shù)據(jù)集名稱:

6、II(京A新數(shù)假中件皿文件也)枸模型信息輸出到XML文件|靦”.IJH詼TUNNJ1口口步元實踐保|吃日元統(tǒng)計江一|的噴卸一回歸分析輸出結(jié)果:-躺差未標(biāo)隹化E.1_.學(xué)生化自i冊除U_j學(xué)生比己相除后-彩哨抗過量0DfBeta(P)標(biāo)健優(yōu)DiBetaPfFim標(biāo)唯化口用!E貯協(xié)方差比率凹表1模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn)估計的誤差Durbin-Watson1.996a.992.988.488872.740a.預(yù)測變量：（常量）,x3,x2,x1b.因變量：yo表2Anovab模型平方和df均方FSig.1 回歸204.776368.259285.610.000a殘差1.6737.239總

7、計206.44910a.預(yù)測變量：（常量）,x3,x2,x1ob.因變量：y表3系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.相關(guān)性線羞B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版零階偏部分容:1（常量）x1-10.128-.0511.212.070-.339-8.355-.731.000.488.965-.266-.025.0 x2.587.095.2136.203.000.251.920.211.9x3.287.1021.3032.807.026.972.728.095.0a.因變量：y由表可知，回歸模型擬合優(yōu)度達(dá)到99.2%,方差分析也顯示線性回歸方程整體顯著（F=285.61,Sig.=0.000）但是回歸系數(shù)估計結(jié)果中

8、，x1的系數(shù)為-0.051與一般經(jīng)濟(jì)理論矛盾且不顯著（t檢驗值-0.731,檢驗的p值0.488）,經(jīng)多重共線性診斷（x1與x3的VIF值高達(dá)180以上）表明自變量存在共線性。運用主成分分析做多重共線性處理：（2）自變量x1-x3的主成分分析：由于sps般有獨立的主成分分析模塊，需要在因子分析里完成，因此需要特別注意：在數(shù)據(jù)窗口下選擇“分析”一“降維”一“因子分析”（見圖10）;在彈出的窗口中將x1-x3調(diào)入“變量”（見圖11）;然后點擊“描述”，選擇要輸出的統(tǒng)計量（見圖12）:選中“統(tǒng)計量”下的兩個項目（輸出變量描述統(tǒng)計和初始分析結(jié)果）；在“相關(guān)矩陣”一般要選擇輸出“系數(shù)”、”顯著性水平”、

9、“KMO”（做主成分分析和因子分析的適用性檢驗，也就是檢驗變量之間的相關(guān)系數(shù)是否足夠大可以做因子分析）選完后點擊“繼續(xù)”進(jìn)行下一步；點擊“抽取”（見圖13）:在“方法”下默認(rèn)“主成分”；“分析”下，默認(rèn)“相關(guān)性矩陣”（含義是要對變量做標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后基于標(biāo)準(zhǔn)化后的協(xié)差陣也就是相關(guān)陣進(jìn)行分解做因子分析或主成分分析） ， 如果不需要對變量做標(biāo)準(zhǔn)化處理就選“協(xié)方差矩陣”；“輸出”中的兩項都選，要求輸出沒有旋轉(zhuǎn)的因子解（主成分分析必選項）和碎石圖（用圖形決定提取的主成分或因子的個數(shù)）；“抽取”下，默認(rèn)的是基于特征值（大于1表示提取的因子或主成分至少代表1個單位標(biāo)準(zhǔn)差的變量信息，因為標(biāo)準(zhǔn)化后的變量方差為

10、1,因子或者主成分作為提取的綜合變量應(yīng)該至少代表1個變量的信息），也可以自選提取的因子個數(shù)（即第二項），本例中做主成分回歸， 選擇提取全部可能的3個主成分， 所以自選個數(shù)填3。 選完后點擊“繼續(xù)”進(jìn)行下一步； 點擊“旋轉(zhuǎn)” （圖14）,按默認(rèn)的“方法”下不旋轉(zhuǎn)（注意，主成分分析不能旋轉(zhuǎn)?。┢渌挥眠x，點擊“繼續(xù)”進(jìn)行下一步；點擊“得分”，計算不旋轉(zhuǎn)的初始因子得分（圖15）,選中“保存為變量”，“方法”下按默認(rèn)，其他不修改，點擊“繼續(xù)”進(jìn)行下一步。“選項”下可以不選按默認(rèn)（選項里主要針對缺失值和系數(shù)顯示格式，不影響分析結(jié)果）最后點擊“確定”，運行因子分析。圖10圖11統(tǒng)葉量畫 I 基巍量曾施姓l

11、iaiAiHiiianiiHBainimmiiuiiillaBilV原帽分析落果中相共矩旺財系敏但)二I逆模型時W 顯著性水平囹 再生但)行列式),反映象*KM。和日artlett的球尾度檢制CK)船潴取消電助圖 13圖 14圖 12由運行結(jié)果計算主成分:表 4、描述統(tǒng)計量均值標(biāo)準(zhǔn)差分析 Nx1194.590929.9995211x23.30001.6492411x3139.736420.6344011表 5、相關(guān)矩陣x1x2x3相關(guān) x11.000.026.997x2.0261.000.036x3.997.0361.000Sig.（單側(cè)）x1.470.000 x2.470.459x3.000

12、.459表 6、KMO 和 Bartlett 的檢驗取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.492Bartlett 的球形度檢驗近似卡方42.687df3Sig.000表 7、解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入合計方差的累積合計方差的累積11.99966.63866.6381.99966.63866.6382.99833.27299.910.99833.27299.9103.003.090100.000.003.090100.000提取方法：主成份分析。表 8、成份矩陣成份123圖 15x1.999-.036.037x2.062.998.000 x3.999-.026

13、-.037提取方法：主成份。a,已提取了 3 個成份由表5、6可知適合做主成分或因子分析（KMO檢驗通過），表7知前兩個主成分（初始因子）貢獻(xiàn)率已達(dá)99.91%,提取前兩個主成分用于分析。由表8（初始因子載荷陣）和表7可計算前兩個特征向量，用表8前兩列分別除以前兩個特征值的平方根得前兩個主成分表達(dá)式：F1=0.7066X1*+0.0439X2*+0.7066X3*（式1）F2=-0.0360X1*+0.9990X2*-0.0260X3*（式2）其中X1*-X3*表示為標(biāo)準(zhǔn)化變量（這是因為在進(jìn)行主成分分析時是以標(biāo)準(zhǔn)化變量進(jìn)行分析的，是從相關(guān)陣出發(fā)分析的，見圖13的選項）。由于主成分互不相關(guān)， 可

14、以用提取的主成分代替自變量進(jìn)行回歸分析， 因此需要計算主成分得分來代替自變量X1-X3。主成分的計算：依據(jù)式1和2中兩個主成分的表達(dá)式，對各自變量標(biāo)準(zhǔn)化后帶入就可以計算出每個樣品的主成分得分。但是在sps升，由因子分析提取時是用主成分法提取的，根據(jù)初始因子與主成分的關(guān)系，未旋轉(zhuǎn)的初始因子等于主成分除以特征根的平方根，因此主成分得分等于因子得分乘以特征根的平方根， 因此可以由因子得分計算主成分得分。 前面在因子分析選項中保存了因子得分（見圖15）,因此計算兩個主成分得分：點擊“轉(zhuǎn)換”一“計算變量”（圖16）:在彈出的窗口分別定義主成分51=第一因子得分*第一特征根的平方根（圖17）和F2=第二因

15、子得分*第二特征根的平方根。（3）主成分回歸過程：要做主成分回歸，需要用標(biāo)準(zhǔn)化的因變量（因為自變量經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理做主成分分析，因變量需要對應(yīng)做標(biāo)準(zhǔn)化）與主成分做回歸，對因變量Y做標(biāo)準(zhǔn)化處理，點擊“分析”一“描述統(tǒng)計”一“描述”（見圖18）,在彈出窗口中將Y調(diào)入變量，并選中“將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量”（圖19）后確定完成Y的標(biāo)準(zhǔn)化。點擊“分析”-“回歸”-“線性”（圖20）在彈出窗口（圖21）中將Zscore（y）調(diào)入因變量，F(xiàn)1和F2調(diào)入自變量，其他選項同前面圖6-9,然后點擊“確定”運行主成分回歸，相關(guān)輸出結(jié)果見表9圖164計算變量自替變量自替變量數(shù)字袤達(dá)式數(shù)字袤達(dá)式: :FAC1_1*SQR

16、T(1.999)類型與標(biāo)簽與夕Zscore(x1)dZ$core(x2)2x2eZscoreOS)Zx33Zscorefy)四REGRfactorscore.REGRfactorscore.REGRfactorscore函數(shù)函數(shù)組組：全部菖術(shù)CDF與李中心與李中心CDF轉(zhuǎn)領(lǐng)當(dāng)前日期時間當(dāng)前日期時間日期運算日期制肆函數(shù)和特殊變量0:Rv.NormalRv.PareloSQRT(numexpr).數(shù)值.返回 num 日期的正平方根，mjme 沖 r 宓須為非也數(shù)口Rv.PDissonRv.TRv.UnifoFmRv.WeibullSd(可選的個案選擇條件端貼舊重置j,取清特助Sig.FSinSqr

17、t主成分回歸結(jié)果:表 9、模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn)估計的誤差1.994a.988.985.12104901a.預(yù)測變量：（常量），F(xiàn)1,F2Jrflit鍬曲十I-TJJS!Sf,區(qū)蠹一廣工ALJJVX卜回?V整哲年13rE_tl萼用M1巾奔戊小段/七1-1b鵬后:涮總俱金更*”F、珀M2i2瓢?丁4B一新1姐國杷0無sIh有步1首國、愉人|3白m呂rxidtawii*壬無6古置園、軸具4r*tfn63 鈾 3 上羌三吉步知馬、柏人II6乙iirfir.i項出F 巖更I皆、事人ER*附即審,；白標(biāo)業(yè)建!11.百TtiSl、”.*76行3*mFAC1J修官硒ME1I*貼雌J時西咐國圖弁

18、小平方13將韋13軍百./1SIKX產(chǎn)才量的、粕k|9FACZJkr-NH手，UJQ詠.齊有ZSt2|%輸入13Wrp國商斥13有issi、審人H1A或存融卡媼）回EJMt耐麗t也由弓蚓*“鄧廉工，步隼日皿1*尿|好宣函+玄酬州I量雜甘梅u*y用的小二篇更會UJl.tU-i段在弓aXXTREU白仇痛或-EI力!濟(jì)事力:口電MbfKPlQtfBtCStfl圖 20圖 21史廊，17工片IIM聿，Tg儒由丫FigUjam分行制BHWiffiht警謝|!孑營口廿Wft*g陽表 10、Anovab模型平方和df均方FSig.1 回歸9.88324.941337.230.000a殘差.1178.015總計10.00010a.預(yù)測變量：（常量），F(xiàn)1,F2b.因變量:Zscore（y）表 11、系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.共線性統(tǒng)計量B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版容差VIF1（常量）-3.043E-16.036.0001.000F2.191.038.1914.993.0011.0001.00