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利用SPSS进行Logistic回归分析

利用SPSS进行Logistic回归分析
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实验7相关及回归分析SPSS应用

实验7 相关与回归分析 7.1实验目的 熟练掌握一元线性回归分析的SPSS应用技能,掌握一元非线性回归分析的SPSS应用技能,对实验结果做出解释。 7.2相关知识(略) 7.3实验内容 7.3.1一元线性回归分析的SPSS实验 7.3.2一元非线性回归分析的SPSS实验 7.4实验要求 7.4.1准备实验数据 1.线性回归分析数据 (The Wall 美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》 Street Journal Almanac 1999)上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉 的次数的数据,见表7-1所示。 表7-1 美国航空公司航空正点率与乘客投诉次数资料 2.非线性回归分析数据 1992~2013年某国保费收入与国内生产总值的数据,试研究保费收入与国内生产

总值的关系的数据,见表7-2所示。 表7-2 1992~2013年某国保费收入与国内生产总值数据 单位:万元 7.4.2完成一元线性回归分析的SPSS 实验,对实验结果作出简要分析。 7.4.3完成一元非线性回归分析的SPSS 实验,对实验结果作出简要分析。 7.5实验步骤 7.5.1 完成一元线性回归分析的SPSS 实验步骤 1.运用SPSS 绘制散点图散点图。 第一步:在excel 中输入数据 图7-1 第二步:将excel 数据导入spss 单击打开数据文档按钮(或选择菜单文件→打开)→选择文件航空公司航班

正点率与投诉率.xls 图7-2 第三步:选择菜单图形→旧对话框→散点/点状,在散点图/点图对话框中, 选择简单分布按钮 图7-3 第三步:在简单散点图对话框中,将候选变量框中的投诉率添加到Y轴,航班正点率添加到X轴,点击确定:

相关分析与回归分析SPSS实现

相关分析与回归分析 一、试验目标与要求 本试验项目的目的是学习并使用SPSS 软件进行相关分析和回归分析,具体包括: (1) 皮尔逊pearson 简单相关系数的计算与分析 (2) 学会在SPSS 上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5) 要求试验前,了解回归分析的如下内容。 ? 参数α、β的估计 ? 回归模型的检验方法:回归系数β的显著性检验(t -检验);回归 方程显著性检验(F -检验)。 二、试验原理 1.相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson 简单相关系数。 2.回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系,要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是,在相关分析的基础上,对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定,确立一个合适的数据模型,以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数,建立回归模型,对参数和模型进行检验和判断,并进行预测等。 线性回归数学模型如下: i ik k i i i x x x y εββββ+++++= 22110 在模型中,回归系数是未知的,可以在已有样本的基础上,使用最小二乘法对回归系数进行估计,得到如下的样本回归函数: i ik k i i i e x x x y +++++=ββββ????22110 回归模型中的参数估计出来之后,还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷,则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段,重新选择被解释变量

SPSS软件应用于相关分析与回归分析

实验五 SPSS软件应用于 相关分析与回归分析 学院:动物科技学院 班级:动科101 姓名:李貌 学号:2010020407

实验五SPSS软件应用于相关分析与回归分析 一、实验目的: 1、理解线性相关分析和回归分析的意义及应用并对有关数据进行分析。 2、熟悉SPSS软件应用于相关分析和回归分析的操作和步骤。 3、进一步掌握运用SPSS软件处理数据和分析数据的能力。 二、实验内容: 玉米在盐胁迫后的萎焉程度(R)与根中蛋白(R)、叶中蛋白(L)、脯氨酸(pro)之间关系如下,试进行变量间的相关分析、回归分析。 萎焉度(Y)/% 根中蛋白(R)/% 叶中蛋白(L)/% 脯氨酸(pro)/% 0.9300 0.79 0.98 0.093 0.9547 0.99 1.02 0.105 0.9661 0.91 1.58 0.119 0.9678 1.01 1.47 0.155 0.9725 1.14 1.89 0.234 0.9735 1.36 1.32 0.251 0.9856 1.36 1.76 0.217 1.0032 1.19 2.61 0.271 1.0045 1.21 2.33 0.227 1.0075 1.06 2.88 0.270 1.0186 1.58 2.40 0.282 1.0201 1.30 2.40 0.557 1.0245 1.81 2.37 0.650 1.0260 1.88 2.59 0.622 1.0283 1.46 3.10 0.611 1.0364 1.68 3.36 0.657 三、实验步骤: (一、线性回归分析) 1、启动SPSS,进行变量定义和数据录入,如(图1、2)。

相关分析和一元线性回归分析SPSS报告

用下面的数据做相关分析和一元线性回归分析: 选用普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量做相关分析和一元线性回归分析。 一、相关分析 1.作散点图

普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关图 从散点图可以看出:普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关性很大。 2.求普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系 数

把要求的两个相关变量移至变量中,因为都是定距数据,选择相关系数中的Pearson,点击确定,可以得到下面的结果:

Correlations 普通高等学校毕业生数(万人)高等学校发表科技论文数量(篇) 普通高等学校毕业生数(万人)Pearson Correlation1.998** Sig. (2-tailed).000 N1414 高等学校发表科技论文数量(篇)Pearson Correlation.998**1 Sig. (2-tailed).000 N1414 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 两相关变量的Pearson相关系数=0.0998,表示呈高度正相关;相关系数检验对应的概率P值=0.000,小于显著性水平0.05,应拒绝原假设(两变量之间不具有相关性),即毕业生人数好发表科技论文数之间的相关性显著。 3.求两变量之间的相关性 选择相关系数中的全部,点击确定:

Correlations (万人)(篇) Kendall's tau_b(万人)Correlation Coefficient 1.000 1.000** Sig. (2-tailed).. N1414 (篇)Correlation Coefficient 1.000** 1.000 Sig. (2-tailed).. N1414 Spearman's rho(万人)Correlation Coefficient 1.000 1.000** Sig. (2-tailed).. N1414 (篇)Correlation Coefficient 1.000** 1.000 Sig. (2-tailed).. N1414 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 注解:两相关变量(毕业生数和发表论文数)的Kendall相关系数=1.000,呈正相关;无相关系数检验对应的概率P值,应接受原假设(两变量之间不具有相关性),即毕业生数与发表论文数之间相关性不显著。 两相关变量(毕业生数和发表论文数)的Spearman相关系数=1.000,呈正相关;无相关系数检验对应的概率P值,应接受原假设(两变量之间不具有相关性),即毕业生数与发表论文数之间相关性不显著。 4.普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系数

相关分析和回归分析SPSS实现

相关分析和回归分析 S P S S实现 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-

相关分析与回归分析 一、试验目标与要求 本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析与回归分析,具体包括: (1)皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析 (2)学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3)学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4)学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5)要求试验前,了解回归分析的如下内容。 参数α、β的估计 回归模型的检验方法:回归系数β的显着性检验(t-检验);回归 方程显着性检验(F-检验)。 二、试验原理 1.相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。 2.回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系,要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是,在相关分析的基础上,对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定,确立一个合适的数据模型,以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数,建立回归模型,对参数与模型进行检验与判断,并进行预测等。 线性回归数学模型如下: 在模型中,回归系数是未知的,可以在已有样本的基础上,使用最小二乘法对回归系数进行估计,得到如下的样本回归函数: 回归模型中的参数估计出来之后,还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷,则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段,重新选择被解释变量与解释变量及其函数形式,或者对数据进行加工整理之后再次估计参数。回归模型的检验包括一级检验与二级检验。一级检验又叫统计学检验,它是利用统计学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性,具体又可以分为拟与优度

第六章 spss相关分析和回归分析

第六章 SPSS相关分析与回归分析 6.1 相关分析和回归分析概述 客观事物之间的关系大致可归纳为两大类,即 ●函数关系:指两事物之间的一种一一对应的关系,如商品的销售额和销售量之间的 关系。 ●相关关系(统计关系):指两事物之间的一种非一一对应的关系,例如家庭收入和 支出、子女身高和父母身高之间的关系等。相关关系又分为线性相关和非线性相关。 相关分析和回归分析都是分析客观事物之间相关关系的数量分析方法。 6.2 相关分析 相关分析通过图形和数值两种方式,有效地揭示事物之间相关关系的强弱程度和形式。 6.2.1 散点图 它将数据以点的的形式画在直角坐标系上,通过观察散点图能够直观的发现变量间的相关关系及他们的强弱程度和方向。 6.2.2 相关系数 利用相关系数进行变量间线性关系的分析通常需要完成以下两个步骤: 第一,计算样本相关系数r; ●相关系数r的取值在-1~+1之间 ●R>0表示两变量存在正的线性相关关系;r<0表示两变量存在负的线性相关关 系 ●R=1表示两变量存在完全正相关;r=-1表示两变量存在完全负相关;r=0表 示两变量不相关 ●|r|>0.8表示两变量有较强的线性关系;|r|<0.3表示两变量之间的线性关系较 弱 第二,对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断。 对不同类型的变量应采用不同的相关系数来度量,常用的相关系数主要有Pearson简单相关系数、Spearman等级相关系数和Kendall τ相关系数等。 6.2.2.1 Pearson简单相关系数(适用于两个变量都是数值型的数据) Pearson简单相关系数的检验统计量为: 6.2.2.2 Spearman等级相关系数 Spearman等级相关系数用来度量定序变量间的线性相关关系,设计思想与Pearson简 x y,而是利单相关系数相同,只是数据为非定距的,故计算时并不直接采用原始数据(,) i i

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