SPSS对主成分回归实验报告要点.pdf
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1、第 1 页 多元统计分析分析实验报告 2012 年月日 学院经贸学院姓名学号 实验 名称 实验成绩 一、实验目的 (一)利用SPSS对主成分回归进行计算机实现. (二)要求熟练软件操作步骤,重点掌握对软件处理结果的解释. 二、实验内容 以教材例题7.2 为实验对象,应用软件对例题进行操作练习,以掌握多元统计分析方法的应用 三、实验步骤 (以文字列出软件操作过程并附上操作截图) 1、数据文件的输入或建立:( 文件名以学号或姓名命名) 将表 7.2 数据输入spss:点击“文件”下“新建”“数据”见图1: 图 1 点击左下角“变量视图”首先定义变量名称及类型:见图2: 图 2: 然后点击“数据视图
2、”进行数据输入(图3) : 第 2 页 图 3 完成数据输入 2、具体操作分析过程: (1)首先做因变量Y与自变量 X1-X3 的普通线性回归: 在变量视图下点击“分析”菜单,选择“回归”- “线性”(图 4) : 图 4 将因变量Y调入“因变量”栏,将x1-x3 调入“自变量”栏(图5) : 然后选择相关要输出的结果:点击右上角 “统计量 (s) ” : “回归系数” 下选择 “估计”; “残差” 下选择 “D.W ” ; 在右上角选择输出“模型拟合度”、 “部分相关和偏相关”“共线性诊断” (后两项是做多重共线性检验)。选完 后点击“继续” (见图 6)如果需要对因变量与残差进行图形分析则
3、需要在“绘制”下选择相关项目(图7) , 一般不需要则继续如果需要将相关结果如因变量预测值、残差等保存则点击“保存”(图8) ,选择要保存的 项目如果是逐步回归法或者设置不带常数项的回归模型则点击“选项”(图 9) 其他选项按软件默认。最后点击“确定”,运行线性回归,输出相关结果(见表1-3 ) 第 3 页 图 5 图 6 图 7 第 4 页 图 8 图 9 回归分析输出结果: 第 5 页 表1 模型汇总 b 模型 R R 方调整 R 方 标准估计的误 差Durbin-Watson 1 .996 a .992 .988 .48887 2.740 a. 预测变量 : (常量 ), x3, x2,
4、 x1。 b. 因变量 : y 表2 Anova b 模型平方和df 均方F Sig. 1 回归204.776 3 68.259 285.610 .000 a 残差1.673 7 .239 总计206.449 10 a. 预测变量 : (常量 ), x3, x2, x1。 b. 因变量 : y 表3 系数 a 模型非标准化系数标准系数 t Sig. 相关性共线 B 标准 误差试用版零阶偏部分容差 1 ( 常量 ) -10.128 1.212 -8.355 .000 x1 -.051 .070 -.339 -.731 .488 .965 -.266 -.025 .0 x2 .587 .095 .
5、213 6.203 .000 .251 .920 .211 .9 x3 .287 .102 1.303 2.807 .026 .972 .728 .095 .0 a. 因变量 : y 由表可知,回归模型拟合优度达到99.2%,方差分析也显示线性回归方程整体显著(F=285.61, Sig.=0.000)但是回归系数估计结果中, x1的系数为 -0.051与一般经济理论矛盾且不显著(t检验值 -0.731,检验的p值0.488),经多重共线性诊断( x1与x3的VIF 值高达180以上)表明自变量存在共 线性。运用主成分分析做多重共线性处理: (2)自变量 x1-x3的主成分分析: 由于spss
6、 没有独立的主成分分析模块,需要在因子分析里完成,因此需要特别注意: 在数据窗口下选择“分析”“降维” “因子分析”(见图 10); 在弹出的窗口中将 x1-x3调入“变量”(见图 11); 然后点击“描述”,选择要输出的统计量(见图12):选中“统计量”下的两个项目(输出变 量描述统计和初始分析结果) ; 在 “相关矩阵”一般要选择输出“系数”、 “显著性水平” 、 “KMO ” (做主成分分析和因子分析的适用性检验,也就是检验变量之间的相关系数是否足够大可以做因 子分析)选完后点击“继续”进行下一步;点击“抽取”(见图13):在“方法”下默认“主 成分”;“分析”下,默认“相关性矩阵”(含
7、义是要对变量做标准化处理,然后基于标准化后 第 6 页 的协差阵也就是相关阵进行分解做因子分析或主成分分析),如果不需要对变量做标准化处理就 选“协方差矩阵”;“输出”中的两项都选,要求输出没有旋转的因子解(主成分分析必选项) 和碎石图(用图形决定提取的主成分或因子的个数);“抽取“下,默认的是基于特征值(大于 1表示提取的因子或主成分至少代表1个单位标准差的变量信息,因为标准化后的变量方差为1, 因子或者主成分作为提取的综合变量应该至少代表1个变量的信息),也可以自选提取的因子个 数(即第二项),本例中做主成分回归,选择提取全部可能的3个主成分,所以自选个数填3。选 完后点击“继续”进行下一
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