SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与及分析

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多元线性回归分析方法操作与及分析

实验目的：

引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。

实验变量：

以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。

实验方法：多元线性回归分析法

软件：spss19.0

操作过程：

第一步：导入Excel数据文件

1.open data document——open data——open；

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2. Opening excel data source——OK.

第二步：

1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method选择Stepwise.

进入如下界面：

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2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的

Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.

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3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.

4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals （残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.

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5.点击右侧Options，默认，点击Continue. 文案大全

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6.返回主对话框，单击OK.

输出结果分析：

1.引入/剔除变量表

Variables Entered/Removed a

Model Variables Entered Variables

Removed Method 1 城市人口密度 (人/平方公里) . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-t

o-enter <= .050,

Probability-of-F-t

o-remove >= .100

).

2 城市居民人均可支配收入(元) . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-t

o-enter <= .050,

Probability-of-F-t

o-remove >= .100

).

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该表显示模型最先引入变量城市人口密度 (人/平方公里)，第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。

2. 模型汇总

Model Summary c

Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Wat son

1 1.000a 1.000 1.000 35.187

2 1.000b 1.000 1.000 28.351 2.845 a. Predictors: (Constant), 城市人口密度 (人/平方公里)

b. Predictors: (Constant), 城市人口密度 (人/平方公里), 城市居民人均可支配收入(元)

c. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）

该表显示模型的拟合情况。从表中可以看出，模型的复相关系数（R ）为1.000，判定系数（R Square ）为1.000，调整判定系数（Adjusted R Square ）为1.000，估计值的标准误差（Std. Error of the Estimate ）为28.351，Durbin-Watson 检验统计量为2.845，当DW ≈2时说明残差独立。

3. 方差分析表

ANOVA c

Model Sum of Squares df Mean

Square F Sig. 1 Regressi on 38305583.506 1 38305583.506 30938.620

.000a

Residual 11143.039 9 1238.115

a. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）

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文案大全Total 38316726.

545

10

2 Regressi

on 38310296.

528

2 19155148.

264

23832.1

56

.000b

Residual 6430.018 8 803.752

Total 38316726.

545

10

a. Predictors: (Constant), 城市人口密度(人/平方公里)

b. Predictors: (Constant), 城市人口密度(人/平方公里), 城市居

民人均可支配收入(元)

c. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）

该表显示各模型的方差分析结果。从表中可以看出，模型的F统计量的观察值为23832.156，概率p值为0.000，在显著性水平为0.05的情形下，可以认为：商品房平均售价（元/平方米）与城市人口密度(人/平方公里),和城市居民人均可支配收入(元)之间有线性关系。

4.回归系数

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/vmme.html