应用统计spss分析报告.doc

肖浩鑫学号:学生姓名:一、实验项目名称:实验报告(三)二、实验目的和要求(一)变量间关系的度量:包括绘制散点图,相关系数计算及显着性检验;(二)一元线性回归:包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显着性检验,利用回归方程进行估计和预测;(三)多元线性回归:包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显着性检验等,多重共线性问题与自变量选择,哑变量回归;三、实验内容12家企业,所得产量与生产费用的数据如下:(万元)企业编号产量(台)企业编号产量(台)生产费用(万元)16584401307117042100215081673155501169180140410551251751156515013018578615412140(1)绘制产量与生产费用的散点图,判断二者之间的关系形态。(2)计算产量与生产费用之间的线性相关系数,并对相关系数的显着性进行检验(?),并说明二者之间的关系强度。年的人均国内生产总值(GDP)和人均消费水平的统计数据:(元)地区人均消费水平(元)GDP人均732622460北京4490辽宁1122611546上海3454723964851江西22085444河南1608贵州266220354549陕西)绘制散点图,并计算相关系数,说明二者之间的关系。1(.并解释回归GDP作自变量,人均消费水平作因变量,利用最小二乘法求出估计的回归方程,(2)人均系数的实际意义。)计算判定系数和估计标准误差,并解释其意义。(3)(4)检验回归方程线性关系的显着性(?元,预测其人均消费水平。(5)如果某地区的人均GDP为5000的置信区间和预测区间。GDP为5000元时,人均消费水平95%(6)求人均10家航空公司,对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查,数据如下:(次)航空公司编号航班正点率(%)2115828536847459367271228189125101)用航班正点率作自变量,顾客投诉次数作因变量,估计回归方程,并解释回归系数的意义。(?)。(2)检验回归系数的显着性(80%,估计顾客的投诉次数。(3)如果航班正点率为年的有关12)对销售量(y)的影响,收集了过去某汽车生产商欲了解广告费用(。通过计算得到下面的有关结果:方差分析表dfSSMSFSignificanceF变差来源回归——残差——11总计—?参数估计表标准误差CoefficientsP-valuetStatInterceptXVariable1(1)完成上面的方差分析表。(2)汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的?(3)销售量与广告费用之间的相关系数是多少?(4)写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。=)。a)检验线性关系的显着性(5(.随机抽取家超市,(1)用广告费支出作自变量?,销售额为因变量?,求出估计的回归方程。(2)检验广告费支出与销售额之间的线性关系是否显着(a=)。(3)绘制关于?的残差图,你觉得关于误差项?的假定被满足了吗?(4)你是选用这个模型,还是另寻找一个该更好的模型?,每月的销售额是广告费用的函数,并想通过广告费用对月销售额作出估计。下面是近8个月的销售额与广告费用数据月销售收入y(万元)电视广告费用(万元)报纸广告费用(万元)9690959295949494(1)用电视广告费用作自变量,月销售额作因变量,建立估计的回归方程。(2)用电视广告费用和报纸广告费用作自变量,月销售额作因变量,建立估计的回归方程,并说明回归系数的意义。xxy)?度温?mm量雨降?kg收获量()?1()2?(6225025834503310454500136750105147200110161157500178250120建立早稻收获量对春季降雨量和春季温度的二元线性回归方程,并对回归模型的线性关,你认为模型中是否存在多重共线性?系和回归系数进行检验=)a()、房产的评估价x1?y)与地产的评估价值((栋住宅20x3?)建立一个模型,以便对销售价格作出合理预测。为此,收集了值(x2?)和使用面积(的房地产评估数据如下:房地产编号销售价格y(元/㎡)地产估价(万元)房产估价(万元)使用面积(㎡)596449768901187309280900485022780112605550395031441265062004100039592214051165018007283912064500850273289