SPSS多元线性回归分析实施报告实例操作步骤.pdf

-SPSS统计分析多元线性回归分析法操作与分析实验目的：引入1998~2008年**市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究**房价的变动因素。实验变量：以年份、商品房平均售价〔元/平米〕、**市城市人口密度(人/平公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。实验法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入E*cel数据文件1.opendatadocument——opendata——open；2.Openinge*celdatasource——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear，Dependent〔因变量〕选择商品房平均售价，Independents〔自变量〕选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选RegressionCoefficients〔回归系数〕选项组中的Estimates；勾选Residuals〔残差〕选项组中的Durbin-Watson、Casewisediagnostics默认；接着选择Modelfit、Collinearitydiagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED〔标准化预测值〕作为纵轴变量，选择DEPENDNT〔因变量〕作为横轴变量；勾选选项组中的StandardizedResidualPlots〔标准化残差图〕中的Histogram、Normalprobabilityplot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选PredictedVaniues〔预测值〕和Residuals〔残差〕选项组中的Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：.z.-1.引入/剔除变量表VariablesEntered/RemovedaModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1城市人口密度(人/平公里).Stepwise(Criteria:Probability-of-F-to-enter<=.050,Probability-of-F-to-remove>=.100).2城市居民人均可支配收入(元).Stepwise(Criteria:Probability-of-F-to-enter<=.050,Probability-of-F-to-remove>=.100).a.DependentVariable:商品房平均售价〔元/平米〕该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人/平公里)，第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。2.模型汇总ModelSummarycStd.ErroroftheModelRRSquareAdjustedRSquareEstimateDurbin-Watson11.000a1.0001.00035.21.000b1.0001.00028.3512.845a.Predictors:(Constant),城市人口密度(人/平公里)b.Predictors:(Constant),城市人口密度(人/平公里),城市居民人均可支配收入(元)c.DependentVariable:商品房平均售价〔元/平米〕该表显示模型的拟合情况。从表中可以看出，模型的复相关系数〔R〕为1.000，判定系数〔RSquare〕为1.000，调整判定系数〔AdjustedRSquare〕为1.000，估计值的标准误差〔Std.ErroroftheEstimate〕为28.351，Durbin-Watson检验统计量为2.845，当DW≈2时说明残差独立。3.差分析表ANOVAcModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression38305583.506138305583.50630938.620.000aResidual11143.03991238.115Total38316726.545102Regression38310296.528219155148.26423832..000b.z.-Residual6430.0188803.752Total38316726.54510a.Predictors:(Constant),城市人口密度(人/平公里)b.Predictors:(Constant),城市人口密度(人/平公里),城市居民人均可支配收入(元)c.DependentVa