的应用统计spss分析报告报告材料

1、学生姓名：肖浩鑫学号：31407371一、实验项目名称：实验报告（三）二、实验目的和要求（一）变量间关系的度量：包括绘制散点图，相关系数计算及显著性检验；（二）一元线性回归：包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评 价及显著性检验，利用回归方程进行估计和预测；（三）多元线性回归：包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评 价及显著性检验等，多重共线性问题与自变量选择，哑变量回归；三、实验内容1.从某一行业中随机抽取 12家企业，所得产量与生产费用的数据如下:企业编号产量（台）生产费用（万元）企业编号产量（台）生产费用（万元）14013078416524215081001703501559116167455140101251805651501113017567815412140185（1）绘制产量与生产费用的散点图，判断二者之间的关系形态。（2）计算产量与生产费用之间的线性相关系数，并对相关系数的显著性进行检验（二-），并说明二者之间的关系强度。2.下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP ）和人均消费水平的统计数据:地区人均GDP（元）人均消费水平（

2、元）北京224607326辽宁112264490上海3454711546江西48512396河南54442208贵州26621608陕西45492035（1）绘制散点图，并计算相关系数，说明二者之间的关系。（2）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解 释回归系数的实际意义。（3）计算判定系数和估计标准误差，并解释其意义。（4）检验回归方程线性关系的显著性（亠X（5）如果某地区的人均 GDP为5000元，预测其人均消费水平。（6）求人均GDP为5000元时，人均消费水平 95%的置信区间和预测区间。3.随机抽取10家航空公司，对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查，数据如下:航空公司编号航班正点率（%投诉次数（次）181.821276.658376.685475.768573.874672.293771.272870.8122991.4181068.5125（1）用航班正点率作自变量，顾客投诉次数作因变量，估计回归方程，并解释回归系数的意义。（2）检验回归系数的显著性（二I .）。（3）如果航班正点率为 80%，估计顾客的投诉次数。4.某

3、汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量（y）的影响，收集了过去12年的有关 数据。通过计算得到下面的有关结果：方差分析表变差来源dfSSMSFSigni fica nee F回归2.17E-09残差40158.07一一总计111642866.67一一参数估计表Coefficie nts标准误差t StatP-valueIn tercept363.689162.455295.8231910.000168X Variable 11.4202110.07109119.977492.17E-09（1）完成上面的方差分析表。（2）汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的?(3) 销售量与广告费用之间的相关系数是多少？(4) 写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。(5) 检验线性关系的显著性(a= 0.05)。5.随机抽取7家超市，得到其广告费支出和销售额数据如下超市广告费支岀/万元销售额/万元A119B232C444D640E1052JF1453G2054(1) 用广告费支出作自变量 ：，销售额为因变量，求出估计的回归方程。(2) 检验广告费支出与销售额之间的线性关系是否显著(a

4、= 0.05)。(3) 绘制关于；的残差图，你觉得关于误差项F的假定被满足了吗？(4) 你是选用这个模型，还是另寻找一个该更好的模型？6. 一家电气销售公司的管理人员认为，每月的销售额是广告费用的函数，并想通过广告费用对月销售额作出估计。下面是近 8个月的销售额与广告费用数据月销售收入y (万元)r.电视广告费用八1(万元)Y.报纸广告费用儿2(万元)965.01.5902.02.0954.01.5922.52.5953.03.3943.52.3942.54.2943.02.57.某农场通过试验取得早稻收获量与春季降雨量和春季温度的数据如下收获量y （ kg）降雨量X1（mm温度X2“ )2250256345033845004510675010513720011014750011516825012017建立早稻收获量对春季降雨量和春季温度的二元线性回归方程，并对回归模型的线性关 系和回归系数进行检验（a= 0.05），你认为模型中是否存在多重共线性？8. 一家房地产评估公司想对某城市的房地产销售价格（y）与地产的评估价值 （x1 ）、房产的评估价值（x2 ）和使用面积（x3 ）建立一个

5、模型，以便对销售价格作出合理预测。为此，收集了20栋住宅的房地产评估数据如下：房地产编号销售价格y （元/就）地产估价（万元）房产估价则（万元）使用面积兀（就）168905964497187302485090027809280355509503144112604620010003959126505116501800728322140645008502732912073800800298689908830023004775180309590081039121204010475090029351725011405073040121080012400080031681529013970020005851245501445508002345115101540908002089117301680001050562519600175600400208613440183700450226198801950003403595107602022401505789620用SPSS进行逐步回归，确定估计方程，并给出销售价格的预测值及 95%的置信区间和预测区间。9.为分析某行业中的薪水有无性别歧视，从该行业

6、中随机抽取15名员工，有关的数据如下月薪y （元）工龄*1性别（1=男, 0=女）则15483.2116293.8110112.7012293.4017463.6115284.1110183.8011903.4015513.319853.2016103.51143229|112153.309902.8015853.51进行回归并对结果进行分析。四、实验数据记录与分析（基本要求：1.根据题号顺序记录软件输出结果并分析；2.结果可来自对SPSS或Excel进行操作的输出，二选一即可。）1 、 （ 1 ）19Q.0Q-180.00-170.00-160.00150.00-140.00-130.00-40.0060 00QQ.Q0100.00120.00140 00由图可知，产量与生产费用呈正线性相关（2）相关性产量生产费用产量Pearson相关性1.920 *显著性（双侧）.000N1212生产费用Pearson相关性.920 *1显著性（双侧）.000N1212*.在.01水平（双侧）上显著相关。产量与生产费用之间的线性相关系数为0.0920，显著相关2 、 （人均翱水乎1 20 Oij

7、00-WDOO.OO-8000.00-6000.00-4M0.00-2000.00-ooo-0.0010000.0030000.0040000.00200DQ.Q0人均GDP相关性人均GDP人均消费水平人均GDPPearson相关性1.998 *显著性（双侧）.000N77人均消费水平Pearson相关性.998 *1显著性（双侧）.000N77*.在.01水平（双侧）上显著相关。人均GDP与人均消费水平呈正线性相关，相关系数为0.998系数模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1（常量）734.693139.5405.265.003人均GDP.309.008.99836.492.000a.因变量：人均消费水平回归方程：y=734.693+0.309x含义：人均GD每增加1元，人均消费就增加0.309元(3)模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1a.998.996.996247.30347a.预测变量：（常量）,人均GDP人均GD对人均消费的影响达到99.6%（4）F检验Anovab模型平方和df均方FSig.1回归8.144E718.144E71331.692.000 a残差305795.034561159.007总计8.175E76a. 预测变量：（常量）,人均GDPb. 因变量：人均消费水平t检验系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)734.693139.5405.265

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