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2017-02-12 发布于重庆
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数据的回归分析.doc

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数据的回归分析

数据分析方法实验报告专业班级姓名组别同组实验人员信息与计算科学 01 实验日期 2014-11-14 周五5-8节指导老师刘劲光评分实验名称数据的回归分析实验目的熟悉变量间的回归模型并对变量进行预测实验步骤：实验步骤：用Excel软件编写实验数据，并保存安装SPSS并导入Excel保存的数据按照题目要求，计算相应的数据，和绘制相应的图形运行结果如下： Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.421 80.687 80.687 2.421 80.687 80.687 2 .534 17.809 98.496 3 .045 1.504 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Component Matrixa Component 1 x1 .775 x2 .943 x3 .964 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted. Total Variance Explained Component Initial Eigenvaluesa Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Raw 1 110.004 80.356 80.356 110.004 80.356 80.356 2 25.324 18.499 98.855 3 1.568 1.145 100.000 Rescaled 1 110.004 80.356 80.356 2.406 80.204 80.204 2 25.324 18.499 98.855 3 1.568 1.145 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. When analyzing a covariance matrix, the initial eigenvalues are the same across the raw and rescaled solution. Communalities Raw Rescaled Initial Extraction Initial Extraction x1 51.745 51.745 1.000 1.000 x2 23.456 23.456 1.000 1.000 x3 61.696 61.696 1.000 1.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Component Matrixa Raw Rescaled Component Component 1 2 3 1 2 3 x1 5.865 -4.165 .060 .815 -.579 .008 x2 4.419 1.678 1.056 .912 .347 .218 x3 7.489 2.272 -.670 .953 .289 -.085 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 3 components extracted. Total Variance Explained Component Initial Eigenvaluesa Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Raw 1 110.004 80.356 80.356 110.004 80.356 80.356 2 25.324 18.499 98.855 25.324 18.499 98.855 3 1.568