实验四回归和因子实验解答.doc

实验四 回归分析和因子分析实验 一、实验目的 掌握相关分析的基本概念、相关系数及其检验和偏相关分析。 学习利用SPSS进行因子分析。 二、实验内容 1．回归分析实验 （1）两变量的相关分析 假设对10户居民家庭的月可支配收入和消费支出进行调查，得到的原始资料如表1-1所示： 单位：百元 表1-1 居民家庭的月可支配收入和消费支出情况 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 消费支出 20 15 40 30 42 60 65 70 53 78 可支配收入 25 18 60 45 62 88 92 99 75 98 试分析消费支出与可支配收入之间的关系？ 输入数据 得出分析图表 相关性 消费支出 可支配收入 消费支出 Pearson 相关性 1 .988** 显著性（双侧） .000 N 10 10 可支配收入 Pearson 相关性 .988** 1 显著性（双侧） .000 N 10 10 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 输出的结果分析：消费支出与可支配收入的相关系数高达0.988，但t统计量的值的显著性概率p=0.0000.05,相关系数是显著异于0的。说明居民可支配收入与消费支出相关。 （3）实验报告 已知全国以及各地区的供水情况如表1-2所示，试用一元回归分析方法，根据供水管道长度变化，来分析全年供水总量的变化情况？ 表1-2 供水管道长度与全年供水总量 地区 供水管道长度（公里） 全年供水总量（万平方米） 全国 333288.8 4752548 北京 15896.0 128823 天津 6822.0 64537 河北 10771.2 160132 山西 5669.3 77525 内蒙古 5635.5 59276 辽宁 21999.0 280510 吉林 6384.9 159570 黑龙江 9065.9 153387 上海 22098.8 308309 江苏 36632.4 380395 浙江 24126.9 235535 安徽 7389.4 204128 福建 6270.4 118512 江西 5094.7 143240 山东 26073.9 259782 河南 11405.6 185092 湖北 15668.6 257787 湖南 9341.8 262691 广东 35728.8 568949 广西 6923.1 134412 海南 1726.7 20241 重庆 6082.7 71077 四川 12251.3 165632 贵州 3275.3 45198 云南 5208.5 52742 西藏 364.9 5363 陕西 4270.0 73580 甘肃 5010.0 62127 青海 893.0 14390 宁夏 1538.2 22921 新疆 3670.2 76685 资料来源：2004年《中国统计年鉴》 输入数据 得出分析图表 模型汇总 模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差 1 .998a .995 .995 58314.742 a. 预测变量: (常量), 供水管道长度。 Anovab 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 2.085E13 1 2.085E13 6130.970 .000a 残差 1.020E11 30 3.401E9 总计 2.095E13 31 a. 预测变量: (常量), 供水管道长度。 b. 因变量: 全年供水总量 系数a 模型 非标准化系数 B 标准 误差 1 (常量) 1486.758 10977.983 供水管道长度 14.188 .181 系数a 模型 标准系数 t Sig. B 的 95.0% 置信区间 试用版 下限 上限 1 (常量) .135 .893 -20933.273 23906.790 供水管道长度 .998 78.301 .000 13.818 14.558 a. 因变量: 全年供水总量 分析结果： 方程：供水管道长度=B1+B2*全年供水量+U 第四张表，表中常数项的t的显著性概率为0.8930.05,表示常数项与0没有显著性差异，表明常数项不应该出现在方程中。 全年供水量的t的显著性概率为0.0000.05，表示全年供水量的系数与0有显著性差异，全年供水量应当作为解释变量出现在方程中。 2.因子分析实验 （1）实验内容 下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标依次命名为X1至X7，请对该资料进行 ?X1 X2 X3 X4