《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)

更新时间:2023-05-05 11:19:24 阅读：评论：0

《统计分析与SPSS的应用〔第五版〕》〔薛薇〕

课后练习答案

第9章SPSS的线性回归分析

1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。请绘制全部样本以与不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。

选择fore和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x导入设置标记→确定。

接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑

在图表编辑器中,选择"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有一定的线性关系。但回归直线的拟合效果都不是很好。

2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？

相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,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的相关程度。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的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以与相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成"虚假回归"。与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。

线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。

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的影响显著、哪些不显著。

主要包括回归方程的拟合优度检验、显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析等。

线性回归方程能够较好地反映被解释变量和解释变量之间的统计关系的前提是被解释变量和解释变量之间确实存在显著的线性关系。

回归方程的显著性检验正是要检验被解释变量和解释变量之间的线性关系是否显著,用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当。一般包括回归系数的检验,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与播种面积、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的主要因素。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：〔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：F-to-enter 的概率 <= .050〕
2	风灾面积比例<%>			.			向前〔准则：F-to-enter 的概率 <= .050〕
3	年份			.			向前〔准则：F-to-enter 的概率 <= .050〕
4	总播种面积<万公顷>			.			向前〔准则：F-to-enter 的概率 <= .050〕
a. 因变量：粮食总产量<y万吨>
模型摘要
模型	R		R 平方		调整后的 R 平方				标准估算的错误
1	.960a		.922		.919				2203.30154
2	.975b		.950		.947				1785.90195
3	.984c		.969		.966				1428.73617
4	.994d		.989		.987				885.05221
a. 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		平方和				自由度		均方		F	显著性
1	回归	1887863315.616				1		1887863315.616		388.886	.000b
	残差	160199743.070				33		4854537.669
	总计	2048063058.686				34

2	回归	1946000793.422		2	973000396.711			305.069		.000c
	残差	102062265.263		32	3189445.789
	总计	2048063058.686		34
3	回归	1984783160.329		3	661594386.776			324.106		.000d
	残差	63279898.356		31	2041287.044
	总计	2048063058.686		34
4	回归	2024563536.011		4	506140884.003			646.150		.000e
	残差	23499522.675		30	783317.423
	总计	2048063058.686		34
a. 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〕,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〕		17930.148			504.308			35.554		.000
	施用化肥量<kg/公顷>		179.287			9.092	.960		19.720		.000
2	〔常量〕		20462.336			720.317			28.407		.000
	施用化肥量<kg/公顷>		193.701			8.106	1.037		23.897		.000
	风灾面积比例<%>		-327.222			76.643	-.185		-4.269		.000

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