SPSS190实战之多元线性回归.docxVIP

线性回归数据来自于国泰安数据服务中心的经济研究数据库。网址：/p/sq/。数据名称为：全国各地区能源消耗量与产量，该数据的年度标识为2006年，地区包括我国30个省，直辖市，自治区（西藏地区无数据）。1.1 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。1 _3 E$ H1 R8 }( K$ T$ J3 M1.1.1 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。4 d??r+ o1 l, I3 ~! }? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?图1-1 导入数据4 K??p; }1 a. E O, y8 ? k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：. l7 K7 M) m0 A# d o$ `) L??G K, x4 ?, D |% E图1-2 定义变量数据类型; x+ l+ a V5 ]0 k, Y5 t1.1.2 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：5 o??^2 p7 _$ a- `2 |: V9 b7 J: k$ J6 t7 @1 c$ r2 W# u Y8 ?/ V! O* e7 Q图1-3缺失值分析2 `) O$ D! \% T能源数据缺失值分析结果如表1-1所示：1 @! ` E$ D??M??}? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???单变量统计$ [ n# ]. M* E c: b; a- \6 O??d- r7 Z/ oN# D3 r5 |# l) ~- K2 Z, I均值) K5 Y. q+ |* k标准差 X* x3 r: B6 z: c; q. Z: k. R5 W缺失, T8 ?! m??F: F! H. d6 W! `极值数目a+ u7 n1 n, p, Q2 \计数9 v L2 k- U??L百分比??`) n1 a4 q. v. ~/ I U7 J; u, ?低1 H2 w9 d4 n: C% D6 Z0 J高% O; h$ F6 D }3 I7 z??N能源消费总量 E: F??~% P8 ]0 i$ N30! H$ F* Q2 Y1 \$ G9638.50! n: S0 v) f3 y z! B8 H6175.924??t% a9 Y, ?2 X% h: u Z06 ]* k- `4 l2 a I0 W( o.0* h* h5 f e* W7 M W U- f/ G0; x d+ q/ x4 F7 v9 j: G1! L _ L f+ D: }( _煤炭消费量4 P6 u- O1 n; m5 j+ ?30! E# F2 D! _2 Q) ?: |* n% T1 o9728.99 _/ d) ? V7 ?0 h6 q3 S7472.2590 q, a* i- }! \/ z3 ]0( h2 A/ S* d0 [ B* B. \+ V8 e.09 K, q1 u) `% S5 V9 ?; L08 e3 r |( O4 k! K% x# W* G2: v; ]# o! p??@6 |) K焦炭消费量( R/ b2 ^( ~/ f! h??_+ z, Z301 ` w C+ l I8 J. U( ^( {+ ?874.61% B: e! c0 W9 x1053.008. H, S0 F5 }# Z6 s! _7 u) t4 ] i0/ k; O$ k4 G4 S s4 ~ i4 H.0! P/ q8 A X% ` f00 F* W* e4 Z0 w2 f3 k??T! k7 b+ ? @??x/ H原油消费量( `; t3 V; Y- g9 x# K6 ]4 I* m28 g1 F U: p9 F??\6 I1177.51- n5 }6 z8 r, O0 l1282.744, a- O ?: @ ] `8 I24 {, H7 J( X B g e7 J/ j5 e6.73 Y% _% {: m/ M- e: d, A0; n5 k$ x3 g. Z/ R1; o??H8 M3 o- U K9 o4