曲线回归估计的SPSS分析.doc

上机操作8 曲线回归估计的SPSS分析习题：落叶松林单位面积的蓄积量（V）和胸高断面积（D）的测定数据如下表，试建立V与D的经验回归方程，并且检验回归的显著性V(m3)465667658986103108121118D(m2)4.75.46.37.27.88.89.911.711.411.8一、定义变量，输入数据（1）定义变量：打开SPSS数据编辑器，点击“变量视图”，在名称列下输入“V”、“D”，改“类型”栏均为 “ 数字”， “小数”栏分别保留0位和1位2）输入数据：在“数据视图”模式下，在各名称列输入相应的数据，如图所示：二、分析过程分析→回归→曲线估计，将“V”添加到“因变量”中，将“D”添加到“变量”中，勾选模型中的“二次模型”、“复合”、“对数”、“立方模型”、“指数”、“幂”、“”、“Logistic”,→确定三、输出结果分析曲线拟合MODEL: MOD_1. Dependent variable.. V Method.. LOGARITH（对数曲线模型）Listwise Deletion of Missing DataMultiple R （负相关系数） .97210R Square（决定系数） .94498Adjusted R Square .93811Standard Error 6.59944 Analysis of Variance（方差分析）:DF（自由度） Sum of Squares Mean Square（均方）Regression（回归） 1 5984.4787 5984.4787Residuals（残差） 8 348.4213 43.5527F = 137.40787 Signif F = .0000 （小于0.05，具有极显著性）-------------------- Variables in the Equation （方程中的变量）--------------------Variable B（系数） SE B Beta T Sig T（T的显著性水平）D 78.152283 6.667083 .972102 11.722 .0000（小于0.05）(Constant) -77.682919 14.110257 -5.505 .0006（小于0.05）分析可知：蓄积量（V）与胸高段面积（D）的相关性为0.97210，它们的F检验Sig.<0.01，说明蓄积量（V）与胸高段面积（D）达到极显著水平，即蓄积量（V）与胸高段面积（D）的方程具有统计学意义。

胸高段面积（D）的T检验Sig.<0.01，说明胸高段面积（D）前的系数具有统计学意义其方程如下：V=78.152283*ln(D)-77.682919Dependent variable.. V Method.. INVERSE（逆函数曲线模型）Listwise Deletion of Missing DataMultiple R .95366R Square .90947Adjusted R Square .89815Standard Error 8.46548 Analysis of Variance: DF Sum of Squares Mean SquareRegression 1 5759.5849 5759.5849Residuals 8 573.3151 71.6644F = 80.36886 Signif F = .0000（显著性水平小于0.01）-------------------- Variables in the Equation --------------------Variable B SE B Beta T Sig TD -569.977773 63.579046 -.953662 -8.965 .0000(Constant) 159.789464 8.665961 18.439 .0000分析可知：蓄积量（V）与胸高段面积（D）的相关性为0.95366，它们的F检验Sig.<0.01，说明蓄积量（V）与胸高段面积（D）达到极显著水平，即蓄积量（V）与胸高段面积（D）的方程具有统计学意义。

胸高段面积（D）的T检验Sig.<0.01，说明胸高段面积（D）前的系数具有统计学意义其方程如下：V=159.789464-569.977773/DDependent variable.. V Method.. QUADRATI（二次多项式模型）Listwise Deletion of Missing DataMultiple R .97505R Square .95072Adjusted R Square .93664Standard Error 6.67687 Analysis of Variance: DF Sum of Squares Mean SquareRegression 2 6020.8357 3010.4178Residuals 7 312.0643 44.5806F = 67.52750 Signif F（显著性） = .0000-------------------- Variables in the Equation --------------------Variable B SE B Beta T Sig TD 14.508442 7.474354 1.443161 1.941 .0934D**2 -.278207 .437675 -.472589 -.636 .5452(Constant) -15.578067 29.716903 -.524 .6163分析可知：蓄积量（V）与胸高段面积（D）的相关性为0.97505，它们的F检验Sig.<0.01，说明蓄积量（V）与胸高段面积（D）达到极显著水平，即蓄积量（V）与胸高段面积（D）的方程具有统计学意义。

胸高段面积（D）的T检验Sig.＞0.01，说明胸高段面积（D）前的系数没有统计学意义Dependent variable.. V Method.. CUBIC（三次多项式模型）Listwise Deletion of Missing DataMultiple R .97515R Square .95093Adjusted R Square .93691Standard Error 6.66305 Analysis of Variance: DF Sum of Squares Mean SquareRegression 2 6022.1268 3011.0634Residuals 7 310.7732 44.3962F = 67.82259 Signif F = .0000-------------------- Variables in the Equation --------------------Variable B SE B Beta T Sig TD 12.406372 4.059461 1.234067 3.056 .0184D**3 -.011591 .017578 -.266263 -.659 .5307(Constant) -10.586244 21.491138 -.493 .6374--------------- Variables not in the Equation ---------------Variable Beta In Partial Min Toler T Sig TD**2 3.578697 .120283 5.544E-05 .297 .7766Notes:9 Tolerance limits reached; some dependent variables were not entered.分析可知：蓄积量（V）与胸高段面积（D）的相关性为0.97515，它们的F检验Sig.<0.01，说明蓄积量（V）与胸高段面积（D）达到极显著水平，即蓄积量（V）与胸高段面积（D）的方程具有统计学意义。

胸高段面积（D）、胸高段面积（D）的平方、胸高段面积（D）的三次方的T检验Sig.值都小于0.01，说明胸高段面积（D）前的系数没有统计学意义Dependent variable.. V Method.. COMPOUND（复合曲线模型）Listwise Deletion of Missing DataMultiple R .96404R Square .92937Adjusted R Square .92054Standard Error .09373 Analysis of Variance: DF Sum of Squares Mean SquareRegression 1 .92478543 .92478543Residuals 8 .07028292 .00878536。