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资源描述
利用spss进行一元线性回归上机指导:王莉Case1:降水&纬度Case1数据说明:n53个台站的年降水量、年蒸发量、纬度和海拔数据n在本例中,把降水量P作为因变量,纬度作为自变量Case1目的:n分析降水量和纬度之间的数量关系Case1操作要点:n做散点图,查看两因素之间是否线性相关n如果线性相关,接着做线性回归分析,揭示其数量关系n对回归方程做显著性检验n打开spss的数据编辑器,编辑变量视图注意:因为我们的数据中“台站名”最多是5个汉字,所以字符串宽度最小 为10才能全部显示。 step1:建立数据文件n编辑数据视图,将excel数据复制粘贴到spss中step1:建立数据文件n从菜单上依次点选:图形旧对话框散点/点状n定义简单分布,设置Y为年降水量,X为纬度n由散点图发现,降水量与纬度之间线性相关step2:做散点图step2:做散点图n给散点图添加趋势线的方法: 双击输出结果中的散点图 在“图表编辑器”的菜单中依次点击“元素”“总计拟合线”,由此“ 属性”中加载了“拟合线” 拟合方法选择“线性”,置信区间可以选95%个体,应用n从菜单上依次点选:分析回归线性n设置:因变量为“年降水量”,自变量为“纬度”n“方法”:选择默认的“进入”,即自变量一次全部进入的方法。n“统计量”: 勾选“模型拟合度”,在结果中会输出“模型汇总”表 勾选“估计”,则会输出“系数”表n“绘制”:在这一项设置中也可以做散点图n“保存”: 注意:在保存中被选中的项目,都将在数据编辑窗口显示。 在本例中我们勾选95%的置信区间单值,未标准化残差n“选项”:只需要在选择方法为逐步回归后,才需要打开step3:线性回归分析【统计量】按钮n“回归系数”复选框组:定义回归系数的输出情况 勾选“估计”可输出回归系数B及其标准误差,t值和p值 勾选“误差条图的表征”则输出每个回归系数的95%可信区间 勾选“协方差矩阵”则会输出各个自变量的相关矩阵和方差、协方差矩阵。n“残差”复选框组: 用于选择输出残差诊断的信息,可选的有Durbin-Watson残差序列相关 性检验、个案诊断。 n“模型拟合度”复选框: 模型拟合过程中进入、退出的变量的列表,以及一些有关拟合优度的检 验:R,R2和调整的R2, 标准误及方差分析表。 n“R方变化”复选框: 显示模型拟合过程中R2、F值和p值的改变情况。 n“描述性”复选框: 提供一些变量描述,如有效例数、均数、标准差等,同时还给出一个自 变量间的相关矩阵。 n“部分相关和偏相关性”复选框: 显示自变量间的相关、部分相关和偏相关系数。 n“共线性诊断”复选框: 给出一些用于共线性诊断的统计量,如特征根(Eigenvalues)、方差 膨胀因子(VIF)等。n以上各项在默认情况下只有“估计”和“模型拟合度”复选框被选中。n用于选择需要绘制的回归分析诊断或预测图。 可绘制的有标准化残差的直方图和正态分布图,应变量、预测值 和各自变量残差间两两的散点图等。n许多时候我们需要将回归分析的结果存储起来,然后用得到的残差、 预测值等做进一步的分析,保存按钮就是用来存储中间结果的。 可以存储的有:预测值系列、残差系列、距离(Distances)系列、预测 值可信区间系列、波动统计量系列。下方的按钮可以让我们选择将这些 新变量存储到一个新的SPSS数据文件或XML中。【绘制】按钮【保存】按钮 注意:选项按钮只需要在选择方法为逐步回归后,才需要打开 “步进方法标准”单选钮组:设置纳入和排除标准,可按P值或F值 来设置。 “在等式中包含常量”复选框:用于决定是否在模型中包括常数项 ,默认选中。 “缺失值”单选钮组:用于选择对缺失值的处理方式,可以是不分 析任一选入的变量有缺失值的记录(按列表排除个案)而无论该 缺失变量最终是否进入模型;不分析具体进入某变量时有缺失值 的记录(按对排除个案);将缺失值用该变量的均数代替(使用 均值替代)。【选项】按钮n【输入/移去的变量】 此表是拟合过程中变量输入/移去模型的情况记录,由于我们只引入了一 个自变量,所以只出现了一个模型1(在多元回归中就会依次出现多个回 归模型),该模型中“纬度”为进入的变量,没有移出的变量,具体的输入 /移去方法为“输入”。step4step4:线性回归结果:线性回归结果n【模型汇总】 此表为所拟合模型的情况汇总,显示在模型1中: 相关系数R=0.904 拟合优度R方=0.816 调整后的拟合优度=0.813 标准估计的误差=92.98256nR方(拟合优度):是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形 成的散点与回归曲线的接近程度,数值介于0和1之间,这个数值越大 说明回归的越好,也就是散点越集中于回归线上。step4step4:线性回归结果:线性回归结果n【Anova】 (analysisofvariance方差分析) 此表是所用模型的检验结果,一个标准的方差分析表。 Sig.(significant )值是回归关系的显著性系数,sig.是F值的实际显著 性概率即P值。当sig. 0.05,说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学意义 ,应该换一个模型来进行回归。 由表可见所用的回归模型F统计量值=226.725 ,P值为0.000,因此我 们用的这个回归模型是有统计学意义的,可以继续看下面系数分别检验 的结果。 由于这里我们所用的回归模型只有一个自变量,因此模型的检验就等价 与系数的检验,在多元回归中这两者是不同的。 step4step4:线性回归结果:线性回归结果n【系数】 此表给出了包括常数项在内的所有系数的检验结果,用的是t检验 ,同时还会给出标化/未标化系数。可见常数项和“纬度”都是有统 计学意义的。 由此得到年降水量与纬度之间的一元回归方程为:nY=-82.188X+3395.584step4step4:线性回归结果:线性回归结果Case2:气温&降雨量Case2数据说明:n伦敦12个月的平均气温、降雨量数据n在本例中,把降雨量作为因变量,平均气温作为自变量Case2目的:n分析平均气温和降雨量之间的数量关系Case2习题要求:n做散点图,查看两因素之间是否线性相关n如果线性相关,接着做线性回归分析,揭示其数量关系n对回归方程做显著性检验,写出结论n给这个例子的目的是,看大家是否真的理解做散点图的意 义n当散点图都不呈现线性关系,那有多少同学接着就做了一 元线性回归?根本就没有在脑子里思考一下它究竟是不是 一元线性关系。n希望大家在以后的软件学习中,要问自己做每一步操作的 意义何在,不要机械的不思考的动手nCase3:大家用case1的数据,分析一下年蒸发量与纬度 的关系。Case2:气温&降雨量
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