实验报告四.SPSS一元线性相关回归分析预测.pdfVIP

广东金融学院实验报告 课程名称：市场调查与预测 实验编号 实验四：SPSS 一元线性相关回归分析预测 系 别 工商管理系 及实验名称 姓 名 马秀文 学 号 111521216 班 级 市场营销2 班 实验地点 实验中心 实验日期 2013/12/9 实验时数 4 指导教师 周刺天 同组其他成员 无 成 绩 一、实验目的及要求 利用SPSS 进行回归分析。 二、实验环境及相关情况（包含使用软件、实验设备、主要仪器及材料等） 通过实验教学中心的教学环境发布相关练习资料。 软件运行环境：操作系统WindowsXP ，办公自动化软件，SPSS 统计分析软件包。 硬件设备：实验室的个人电脑。 三、实验内容及步骤（包含简要的实验步骤流程） 为了了解某地母亲身高x 与女儿身高Y 的相关关系，随机测得10 对母女的身高 （见文 件“母女身高.sav”）。利用SPSS 软件，完成以下任务： 1.画出x、Y 散点图，观察因变量与自变量之间关系是否有线性特点； 2.试对x 与Y 进行一元线性回归分析，列出一元线性回归预测模型； 3.预测当母亲身高为161cm 时女儿的身高？ 第 1 页 共 7 页 简要的实验步骤： 1. （1）在数据编辑窗口中打开 “母女身高.sav”。 （2）选择菜单： 【图形】→ 【旧对话框】→ 【散点/点状】 （3）出现对话框，点击 【简单分布】按钮。 （4）将变量“女儿身高”、“母亲身高”依次选入Y 轴与X 轴，单击 【确定】按钮即 可。 2. （1）在数据编辑窗口中打开 “母女身高.sav”。 （2）选择菜单： 【分析】→ 【回归】→ 【线性】 （3）这时将出现对话框，在左侧变量框中选择“女儿身高”，单击右向按钮，选入 右侧上方的“因变量”框中，作为模型的被解释变量。再选择“母亲身高”， 单击右向按钮，选入右侧下方的“自变量”框中，作为模型的解释变量。 （4）单击 【统计量】按钮，弹出“线性回归：统计量”对话框。在“回归系数”框 中选择“估计”。 （5）单击【继续】按钮回到线性回归分析对话框。单击 【绘制】按钮，打开“线性 回归分析：图形”对话框。从左边变量框中选择变量决定绘制何种散点图，这 里分别把因变量（DEPENDNT）和标准化残差（ZRESID）选为Y 和X 轴来进行绘 图，通过观察残差图我们可以验证回归模型是否符合经典回归模型的基本假 设。 （6）单击【继续】按钮，回到线性回归分析对话框。单击 【保存】按钮，打开“线 性回归分析：保存”对话框。选择此对话框的选项，可决定将预测值、残差或 其他诊断结果值作为新变量保存于当前工作文件或是保存到新文件。在“预测 值”框中选择“标准化”和“未标准化”的预测值。 （7）单击【继续】按钮，回到线性回归分析对话框。单击 【选项】按钮，打开“线 性回归分析：选项”对话框，如下图所示。按图所示进行选择。 （8）以上全部设置完毕后单击【继续】按钮，回到线性回归分析对话框。然后单击 【确定】按钮，进入计算分析，计算机运行完毕后得到结果。 3. 根据上题得出的公式：将x=161 代入y=34.995798+x*0.781513 中，直接计算结果。 第 2 页 共 7 页 四、实验结果（包括程序或图表 （截图）、结论陈述、数据记录及分析等，可附页） 1.由散点图可以看出，自变量与因变量有线性特点，即母亲身高和女儿身高有线性特点， 且大致呈正相关的关系。 2.由表系数可以得出其一元线性回归预测模型为: 女儿身高=34.995798+母亲身高*0.781513，即Y=34.995798+x*0.781513