spss中多元回歸分析實例電子版本

1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。spss中多元回歸分析實例-SPSS中多元回歸分析實例在大多數(shù)的實際問題中，影響因變量的因素不是一個而是多個，我們稱這類回問題為多元回歸分析?？梢越⒁蜃兞縴與各自變量xj(j=1,2,3,n)之間的多元線性回歸模型：Y=b0+b1x1+b2x2+.+bkxk+e其中：b0是回歸常數(shù)；bk(k=1,2,3,n)是回歸參數(shù)；e是隨機誤差。多元回歸在病蟲預(yù)報中的應(yīng)用實例:某地區(qū)病蟲測報站用相關(guān)系數(shù)法選取了以下4個預(yù)報因子；x1為最多連續(xù)10天誘蛾量(頭)；x2為4月上、中旬百束小谷草把累計落卵量(塊)；x3

2、為4月中旬降水量(毫米)，x4為4月中旬雨日(天)；預(yù)報一代粘蟲幼蟲發(fā)生量y（頭/m2）。分級別數(shù)值列成表2-1。預(yù)報量y：每平方米幼蟲010頭為1級，1120頭為2級，2140頭為3級，40頭以上為4級。預(yù)報因子：x1誘蛾量0300頭為l級，301600頭為2級，6011000頭為3級，1000頭以上為4級；x2卵量0150塊為1級，15l300塊為2級，301550塊為3級，550塊以上為4級；x3降水量010.0毫米為1級，10.113.2毫米為2級，13.317.0毫米為3級，17.0毫米以上為4級；x4雨日02天為1級，34天為2級，5天為3級，6天或6天以上為4級。數(shù)據(jù)保存在“DA

3、TA6-5.SAV”文件中。準(zhǔn)備分析數(shù)據(jù)在SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口中，創(chuàng)建“年份”、“蛾量”、“卵量”、“降水量”、“雨日”和“幼蟲密度”變量，并輸入數(shù)據(jù)。再創(chuàng)建蛾量、卵量、降水量、雨日和幼蟲密度的分級變量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它們對應(yīng)的分級數(shù)值可以在SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口中通過計算產(chǎn)生。編輯后的數(shù)據(jù)顯示如圖2-1。圖2-1或者打開已存在的數(shù)據(jù)文件“DATA6-5.SAV”。啟動線性回歸過程單擊SPSS主菜單的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”項，將打開如圖2-2所示的線性回歸過程窗口。3)設(shè)置分析變量設(shè)置因變量：用鼠標(biāo)選中左邊變量列表中的“幼

4、蟲密度y”變量，然后點擊“Dependent”欄左邊的向右拉按鈕，該變量就移到“Dependent”因變量顯示欄里。設(shè)置自變量：將左邊變量列表中的“蛾量x1”、“卵量x2”、“降水量x3”、“雨日x4”變量，選移到“Independent(S)”自變量顯示欄里。設(shè)置控制變量:本例子中不使用控制變量，所以不選擇任何變量。選擇標(biāo)簽變量:選擇“年份”為標(biāo)簽變量。選擇加權(quán)變量:本例子沒有加權(quán)變量，因此不作任何設(shè)置。4）回歸方式本例子中的4個預(yù)報因子變量是經(jīng)過相關(guān)系數(shù)法選取出來的，在回歸分析時不做篩選。因此在“Method”框中選中“Enter”選項，建立全回歸模型。5）設(shè)置輸出統(tǒng)計量單擊“Statistics”按鈕，將打開如圖2-3所示的對話框。該對話框用于設(shè)置相關(guān)參數(shù)。其中各項的意義分別為：8）其它選項在主對話框里單擊“Options”按鈕，將打開如圖2-6所示的對話框。多元回歸分析法可綜合多個預(yù)報因子的作用，作出預(yù)報，在統(tǒng)計預(yù)報中是一種應(yīng)用較為普遍的方法。在實際運用中，采取將預(yù)報因子和預(yù)報量按一定標(biāo)準(zhǔn)