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spss多元线性回归.pdf

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实战之多元线性回归 数据预处理 数据预处理包括的内容非常广泛，包括数据清理和描述性数据汇总，数据集成和变换，数据 归约，数据离散化等。本次实习主要涉及的数据预处理只包括数据清理和描述性数据汇总。 一般意义的数据预处理包括缺失值填写和噪声数据的处理。于此我们只对数据做缺失值填 充，但是依然将其统称数据清理。 数据导入与定义 单击“打开数据文档”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS 中，如图1-1所示。 图1-1导入数据 导入过程中，各个字段的值都被转化为字符串型（String），我们需要手动将相应的字段转 回数值型。单击菜单栏的“”-->“”将所选的变量改为数值 型。如图1-2所示： 图1-2定义变量数据类型 数据清理 数据清理包括缺失值的填写和还需要使用SPSS分析工具来检查各个变量的数据完整性。 单击“”-->“”，将检查所输入的数据的缺失值个数以及百 分比等。如图1-3所示： 图1-3缺失值分析 能源数据缺失值分析结果如表1-1所示： 单变量统计 缺失极值数目a N均值标准差计数百分比低高 能源消费总量300.001 煤炭消费量300.002 焦炭消费量300.002 原油消费量28201 汽油消费量300.001 煤油消费量28204 柴油消费量300.002 燃料油消费量300.003 天然气消费量300.002 电力消费量300.003 原煤产量26402 焦炭产量29102 原油产量181200 燃料油产量25503 汽油产量26402 煤油产量201000 柴油产量26401 天然气产量201003 电力产量300.000 表2-1能源消耗量与产量数据缺失值分析 表1-1能源消耗量与产量数据缺失值分析 SPSS提供了填充缺失值的工具，点击菜单栏“”-->“”，即可 以使用软件提供的几种填充缺失值工具，包括序列均值，临近点中值，临近点中位数等。结 合本次实习数据的具体情况，我们不使用SPSS软件提供的替换缺失值工具，主要是手动 将缺失值用零值来代替。 描述性数据汇总 描述性数据汇总技术用来获得数据的典型性质，我们关心数据的中心趋势和离中趋势，根据 这些统计值，可以初步得到数据的噪声和离群点。中心趋势的量度值包括：均值（mean）， 中位数（median），众数（mode）等。离中趋势量度包括四分位数（quartiles），方差 （variance）等。 SPSS提供了详尽的数据描述工具，单击菜单栏的 “”-->“”-->“”，将弹出如图2-4所示的对话框， 我们将所有变量都选取到，然后在选项中勾选上所希望描述的数据特征，包括均值，标准差， 方差，最大最小值等。由于本次数据的单位不尽相同，我们需要将数据标准化，同时勾选上 “将标准化得分另存为变量”。 图1-4描述性数据汇总 得到如表1-2所示的描述性数据汇总。 N极小值极大值均值标准差方差 能源消费总量3091126164.412 煤炭消费量3033229001.378 焦炭消费量30195461 原油消费量3005555 汽油消费量3018771 煤油消费量300262 柴油消费量30271368 燃料油消费量3001574 天然气消费量301106 电力消费量30983004 原煤产量30058142 焦炭产量3009202 原油产量2904341 燃料油产量300497 汽油产量3001032 煤油产量300219 柴油产量3001911 天然气产量300164 电力产量30972536 有效的N（列表状态）29 表1-2描述性数据汇总 标准化后得到的数据值，以下的回归分析将使用标准化数据。如图1-5所示： 图1-5数据标准化 我们还可以通过描述性分析中的“”来得到各个变量的众数，均值等，还 可以根据这些量绘制直方图。我们选取个别变量（能源消费总量）的直方图，可以看到我们 因变量基本符合正态分布。如图1-6所示： 图1-6能源消费总量 回归分析 我们本次实验主要考察地区能源消费总额（因变量）与煤炭消费量、焦炭消费量、原油消 费量、原煤产量、焦炭产量、原油产量之间的关系。以下的回归分析所涉及只包括以上几个 变量，并使用标准化之后的数据。 参数设置 •单击菜单栏 “”-->“”-->“”，将弹出如 图1-7所示的对话框，将通过选择因变量和自变量来构建线性回归模型。因变量：标 准化能源消费总额；自变量：标准化煤炭消费量、标准化焦炭消费量、标准化原油消 费量、标准化原煤产量、标准化焦