《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章).doc
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1、统计分析与SPSS得应用(第五版)(薛薇)课后练习答案第9章SPSS得线性回归分析1、利用第2章第9题得数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量与被解释变量,利用SPSS提供得绘制散点图功能进行一元线性回归分析。请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩得散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二与第三条分别针对男生样本与女生样本,并对各回归直线得拟与效果进行评价。选择fore与phy两门成绩体系散点图步骤:图形旧对话框散点图简单散点图定义将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex导入设置标记确定。接下来在SPSS输出查瞧器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择“
2、元素”菜单选择总计拟合线选择线性应用再选择元素菜单点击子组拟合线选择线性应用。分析:如上图所示,通过散点图,被解释变量y(即:fore)与解释变量phy有一定得线性关系。但回归直线得拟合效果都不就是很好。2、请说明线性回归分析与相关分析得关系就是怎样得?相关分析就是回归分析得基础与前提,回归分析则就是相关分析得深入与继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关得具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化得相关程度。只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关得具体形式才有意义。如果在没有对变量之间就是否相关以及相关方向与程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很
3、容易造成“虚假回归”。与此同时,相关分析只研究变量之间相关得方向与程度,不能推断变量之间相互关系得具体形式,也无法从一个变量得变化来推测另一个变量得变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析与回归分析结合起来,才能达到研究与分析得目得。线性回归分析就是相关性回归分析得一种,研究得就是一个变量得增加或减少会不会引起另一个变量得增加或减少。3、 请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验?一般需要对哪些方面进行检验?检验其可信程度并找出哪些变量得影响显著、哪些不显著。主要包括回归方程得拟合优度检验、显著性检验、回归系数得显著性检验、残差分析等。线性回归方程能够较好地反映被解释变量与解释变量之
4、间得统计关系得前提就是被解释变量与解释变量之间确实存在显著得线性关系。 回归方程得显著性检验正就是要检验被解释变量与解释变量之间得线性关系就是否显著,用线性模型来描述她们之间得关系就是否恰当。一般包括回归系数得检验,残差分析等。4、 请说明SPSS多元线性回归分析中提供了哪几种解释变量筛选策略?向前、向后、逐步。5、先收集到若干年粮食总产量以及播种面积、使用化肥量、农业劳动人数等数据,请利用建立多元线性回归方程,分析影响粮食总产量得主要因素。数据文件名为“粮食总产量、sav”。方法:采用“前进“回归策略。步骤:分析回归线性将粮食总产量导入因变量、其余变量导入自变量方法项选“前进”确定。 如下图
5、:(也可向后、或逐步)已输入/除去变量a模型已输入变量已除去变量方法1施用化肥量(kg/公顷)、向前(准则:Ftoenter 得概率 = 、050)2风灾面积比例(%)、向前(准则:Ftoenter 得概率 = 、050)3年份、向前(准则:Ftoenter 得概率 = 、050)4总播种面积(万公顷)、向前(准则:Ftoenter 得概率 = 、050)a、 因变量:粮食总产量(y万吨)模型摘要模型RR 平方调整后得 R 平方标准估算得错误1、960a、922、9192203、301542、975b、950、9471785、901953、984c、969、9661428、736174、994
6、d、989、987885、05221a、 预测变量:(常量),施用化肥量(kg/公顷)b、 预测变量:(常量),施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%)c、 预测变量:(常量),施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%), 年份d、 预测变量:(常量),施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%), 年份, 总播种面积(万公顷)ANOVAa模型平方与自由度均方F显著性1回归1887863315、61611887863315、616388、886、000b残差160199743、070334854537、669总计2048063058、686342回归1946000793、42229
7、73000396、711305、069、000c残差102062265、263323189445、789总计2048063058、686343回归1984783160、3293661594386、776324、106、000d残差63279898、356312041287、044总计2048063058、686344回归2024563536、0114506140884、003646、150、000e残差23499522、67530783317、423总计2048063058、68634a、 因变量:粮食总产量(y万吨)b、 预测变量:(常量),施用化肥量(kg/公顷)c、 预测变量:(常量),
8、施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%)d、 预测变量:(常量),施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%), 年份e、 预测变量:(常量),施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%), 年份, 总播种面积(万公顷)系数a模型非标准化系数标准系数t显著性B标准错误贝塔1(常量)17930、148504、30835、554、000施用化肥量(kg/公顷)179、2879、092、96019、720、0002(常量)20462、336720、31728、407、000施用化肥量(kg/公顷)193、7018、1061、03723、897、000风灾面积比例(%)327、22276、6
9、43、1854、269、0003(常量)460006、046110231、4784、173、000施用化肥量(kg/公顷)137、66714、399、7379、561、000风灾面积比例(%)293、43961、803、1664、748、000年份244、92056、190、3234、359、0004(常量)512023、30768673、5797、456、000施用化肥量(kg/公顷)139、9448、925、74915、680、000风灾面积比例(%)302、32438、305、1717、893、000年份253、11534、827、3347、268、000总播种面积(万公顷)2、451、
10、344、1417、126、000a、 因变量:粮食总产量(y万吨)结论:如上4个表所示,影响程度中大到小依次就是:施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%), 年份, 总播种面积(万公顷)。(排除农业劳动者人数(百万人)与粮食播种面积(万公顷)对粮食总产量得影响) 剔除农业劳动者人数(百万人)与粮食播种面积(万公顷)后:步骤:分析回归线性将粮食总产量导入因变量、其余4个变量(施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%), 年份, 总播种面积(万公顷)导入自变量方法项选“输入”确定。 如下图:系数a模型非标准化系数标准系数t显著性B标准错误贝塔1(常量)512023、30768673、57
11、97、456、000年份253、11534、827、3347、268、000总播种面积(万公顷)2、451、344、1417、126、000施用化肥量(kg/公顷)139、9448、925、74915、680、000风灾面积比例(%)302、32438、305、1717、893、000a、 因变量:粮食总产量(y万吨)粮食总产量回归方程:Y=7、893X1+15、68X2+7、126X3+7、268X47、4566、一家产品销售公司在30个地区设有销售分公司。为研究产品销售量(y)与该公司得销售价格(x1)、各地区得年人均收入(x2)、广告费用(x3)之间得关系,搜集到30个地区得有关数据。进
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