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主成分回归分析.doc
如何利用SPSS进行主成分回归实例分析 主成分回归分析数据编辑、定义格式 x1 x2 x3 x4 x5 Y 15.57 2463 472.92 18 4.45 566.52 44.02 2048 1339.75 9.5 6.92 696.82 20.42 3940 620.25 12.8 4.28 1033.15 18.74 6505 568.33 36.7 3.9 1603.62 49.2 5723 1497.6 35.7 5.5 1611.37 44.92 11520 1365.83 24 4.6 1613.27 55.48 5779 1687 43.3 5.62 1854.17 59.28 5969 1639.92 46.7 5.15 2160.55 94.39 8461 2872.33 78.7 6.18 2305.58 128.02 20106 3655.08 180.5 6.15 3503.93 96 13313 2912 60.9 5.88 3571.89 131.42 10771 3921 103.7 4.88 3741.4 127.21 15543 3865.67 126.8 5.5 4026.52 252.9 36194 7684.1 157.7 7 10343.81 409.2 34703 12446.33 169.4 10.78 11732.17 463.7 39204 14098.4 331.4 7.05 15414.94 510.22 86533 15524 371.6 6.35 18854.45 第一步，进行一般的线性回归分析： 首先给出各个变量的平均值，标准差，膨胀系数VIF，以便进行多重共线性诊断。 变量 平均值 标准差 膨胀系数VIF x1 148.27588 161.03858 9597.57076 x2 18163.23529 21278.11055 7.94059 x3 4480.61824 4906.64206 8933.08650 x4 106.31765 107.95415 23.29386 x5 5.89353 1.58407 4.27984 y 4978.48000 5560.53359 然后给出各个变量之间的相关系数(右上角为显著水平) 。 x1 x2 x3 x4 x5 y x1 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00318 0.00000 x2 0.90738 1.00000 0.00000 0.00000 0.07228 0.00000 x3 0.99990 0.90715 1.00000 0.00000 0.00318 0.00000 x4 0.93569 0.91047 0.93317 1.00000 0.06135 0.00000 x5 0.67120 0.44665 0.67111 0.46286 1.00000 0.01497 y 0.98565 0.94517 0.98599 0.94036 0.57858 1.00000 以及一般线性回归模型分析结果： 方差分析表 方差来源 平方和 df 均方 F值 显著水平 回 归 490177488.12165 562433 237.79008 0.00000 剩 余 4535052.36735 11 412277.48794 总 的 494712540.48900 1678056 相关系数R=0.995406，决定系数RR=0.990833，调整相关R=0.993311 变量x 回归系数 标准系数 偏相关 标准误 t值 显著水平 b0 1962.94803 1071.36166 1.83220 0.09184 b1 -15.85167 -0.45908 -0.04888 97.65299 -0.16233 0.87375 b2 0.05593 0.21403 0.62148 0.02126 2.63099 0.02194 b3 1.58962 1.40269 0.15318 3.09208 0.51409 0.61652 b4 -4.21867 -0.08190 -0.17452 7.17656 -0.58784 0.56754 b5 -394.31413 -0.11233 -0.49331 209.63954 -1.88091
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