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1、
(1)
系数a非标准化系数标准系数a.因变量:y操作:分析-回归-线性,因变量y,
系数a
非标准化系数
标准系数
a.因变量:y
模型
1
(常量)
B
209.875
标准误差
67.350
试用版
t
3.116
Sig.
.010
x1
.292
.089
.356
3.286
.007
x2
-87.647
12.443
-.763
-7.044
.000
(2)
对回归方程的显著性检验:
SSR/p
采用P值法做检验,提出原假设H0:β1=β2=0,构造统计量F=SSE/(n-p-1),p是自变量个
Anovab预测变量:(常量),x2,x1。因变量:y数此时是2,n是样本个数1
Anovab
预测变量:(常量),x2,x1。
因变量:y
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
46788.618
2
23394.309
42.155
.000a
残差
6104.596
11
554.963
总计
52893.214
13
从上图最后两列看出,在显著性水平α=0.05的条件下,p值=sigα,从而拒绝原假设,即在显著性水平α=0.05的条件下,认为y与x1,x2有显著的线性关系。
对回归系数的显著性检验:
采用P值法做检验,提出原假设H:β
0
SSEn
SSE
n?p?1
?
tβ
t
??cii=0(i=1,2),构造统计量i?
??
c
ii
i
~t(n?p?1),
其中?? 。
模型
1
(常量)
B
209.875
标准误差
67.350
试用版
t
3.116
Sig.
.010
x1
.292
.089
.356
3.286
.007
x2
-87.647
12.443
-.763
-7.044
.000
系数a非标准化系数标准系数a.因变量:y从上图最后两列看出,在显著性水平α=0.05的条件下,ti(i=1,2)值(即看p值=sigα),从而拒绝原假设,即在显著性水平α=0.05的条件下,认为
系数a
非标准化系数
标准系数
a.因变量:y
(3)
操作:分析-回归-线性,因变量y,自变量x1,x2-统计量-回归系数-置信区间、估计。得到βi的
系数a1a.因变量
系数a1
a.因变量:y
非标准化系数
标准系数
B
的95.0%
置信区间
模型
B
标准误差
试用版
t
Sig.
下限
上限
1
(常量)
209.875
67.350
3.116
.010
61.639
358.111
x1
.292
.089
.356
3.286
.007
.096
.488
x2
-87.647
12.443
-.763
-7.044
.000
-115.034
-60.261
β1的置信水平为0.95的置信区间是(0.096,0.488);β2的置信水平为0.95的置信区间是
(-115.034,-60.261);
R2
(4)回归方程的复相关系数
SSR
SST=0.885,比较接近1,说明回归方程拟合效果较好。
模型汇总
模型汇总
模型
1
R
.941a
标准估计的误
R方 调整R方 差
.885 .864 23.55766
a.预测变量:(常量),x2,x1。
(5)
操作:先把待预测的数据输入表格,分析-回归-线性,因变量y,自变量x1,x2,保存-预测值、
Anovab预测变量:(常量),x。因变量:y残差项选择“未标准化”-预测区间(“均值”)。得到E(y)的点估计值是
Anovab
预测变量:(常量),x。
因变量:y
3、
(1)
操作:分析-回归-线性,因变量y,自变量x,确定。得方程y=0.004x-0.831。
模型汇总
模型汇总
模型
1
R
.839a
标准估计的误
R方 调整R方 差
.705 .699 1.57720
a.预测变量:(常量),x。
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
302.633
1
302.633
121.658
.000a
残差
126.866
51
2.488
总计
429.499
52
系数
系数a
模型
B
标准
误差
试用版
t
Sig.
1
(常量)
-.831
.442
-1.882
.065
x
.004
.000
.839
11.030
.000
非标准化系数标准系数a.因变量:y
非标准化系数
标准系数
a.因变量:y
?
诊断该问题是否存在异方差性,两种方法等级相关系数法。
残差图法:分析-回归-线性,因变量y,自变量x
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