【正文】 obabilityofFtoenter = .050, ProbabilityofFtoremove = .100). a. Dependent Variable: y 解析： 以上為逐步回歸每一步進(jìn)入或剔除回歸模型中的變量情況。 由以上 SPSS 的操作方法可以知道 SPSS 中有很多的統(tǒng)計方法，適合專業(yè)的統(tǒng)計人員對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計整理得出自己想要的結(jié)果。通過以上兩個案例分析，我們可以看出，不能只靠肉眼的觀察和直觀的選擇就對變量進(jìn)行判斷，需要通過一系列的檢驗方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行對比研究，才能得出最優(yōu)的方程式。 第四章 總結(jié) 及建議 SPSS 是世界上最早采用圖形菜單驅(qū)動界面的統(tǒng)計 軟件 ，其最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結(jié)果美觀漂亮，是 “統(tǒng)計產(chǎn)品與服務(wù)解決方案” 軟件 。 逐步回歸分析是指在多元線性回歸分析中，利用求解求逆緊奏 變換法和雙檢驗法，來研究和建立最優(yōu)回歸方程的并用于地理分析和地理決策的多元線性回歸分析。 （ 2）計算偏相關(guān)系數(shù) ：下面是用 SPSS 作出 人均國內(nèi)生產(chǎn)總值 1x 、 經(jīng)濟(jì)活動人口 2x 、 全社會固定資產(chǎn)投資 3x 、 我國的 進(jìn)出口總額 4x 與財政收入 y 的偏相關(guān)系數(shù)： 表一： 表二： Correlations Control Variables y x1 x2 amp。包括就業(yè)人員和失業(yè)人員。 綜上： 從以上的偏相關(guān)系數(shù)來看，如果 我國網(wǎng)絡(luò)普及度和居民消費(fèi)水平 保持不變， 淘寶注冊人數(shù)與淘寶交易額之間存在顯著相關(guān)， 當(dāng)淘寶交易額和居民消費(fèi)水平的保持不變時，我國網(wǎng)絡(luò)普及度和淘寶交易額之間存在顯著負(fù)相關(guān)，當(dāng)淘寶注冊人數(shù)和我國網(wǎng)絡(luò)普及度的保持不變時，我國居民消費(fèi)水平和淘寶交易額的也存在顯著相關(guān)，當(dāng)我國居民消費(fèi)水平和淘寶交易額保持不變時，淘寶注冊人數(shù)和我國網(wǎng)絡(luò)普及度之間存在顯著相關(guān)，當(dāng)我國網(wǎng)絡(luò)普及度和淘寶交易額保持不變時，我國居民消費(fèi)水平和淘寶注冊人數(shù)存在顯著負(fù)相關(guān)。即淘寶網(wǎng)注冊人數(shù) 1x 、我國網(wǎng)絡(luò)普及度 2x 、我國居民消費(fèi)水平 3x 與淘寶交易總額 y存在正相關(guān)關(guān)系。同時淘寶的注冊人數(shù)也展現(xiàn)了人們對網(wǎng)絡(luò)購物的認(rèn)可度，換言之也就是說接受了網(wǎng)絡(luò)購物并會在網(wǎng)上進(jìn)行消費(fèi)，是對網(wǎng)絡(luò)購物很大程度上的支持。 在點 )( 1 ?? txxx ? 點上的預(yù)測值為 ppp xy ?? 在選模型中參數(shù) 2,?? 的估計： 121()1 [ ( ) ]()p p p pp p p p ppX X X YY I X X X X Yn R X???????????? 在 ? ????????? ? ),(),()( 11 tppqp xxxxxxx ?? 上的預(yù)測值為 ppp xy ?~~ ?? 在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，統(tǒng)計學(xué)廣泛吸收和融合相關(guān)學(xué)科的新理論，不斷開發(fā)應(yīng)用新技術(shù)和新方法，深化和豐富了統(tǒng)計學(xué)傳統(tǒng)領(lǐng)域的理論與方法，并拓展了新的領(lǐng)域。 通過 SPSS 軟件 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法進(jìn)行 總結(jié) ，找出 SPSS 對于數(shù)據(jù)處理和分析的 優(yōu) 缺 點，最后得在 對變量的選取和軟件的操作 提出建議。 第一章 自變量的選擇 在多元線性回歸模型中，自變量的選擇實質(zhì)上就是模型的選擇。 SPSS 軟件作為 當(dāng)今國際上運(yùn)用廣泛的統(tǒng)計分析軟件 ,因其具有自動統(tǒng)計繪圖、數(shù)據(jù)的深入分析、易學(xué)易用、功能齊全等特點 ,在各個領(lǐng)域得到了迅速普及 ,并成為各行業(yè)管理組織提高管理水平、形成科學(xué)決策的重要手段。 原始數(shù)據(jù)如下： 由于數(shù)據(jù) 之間單位的 不同，為了消除量綱的影響，把數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行處理，得到如下標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)（所有取值保留了兩位小數(shù)）： 7 散點圖 對 y 與各個變量作出散點圖 （ 1） 淘寶注冊人數(shù) 1x 與 y的相關(guān)性散點圖： （ 2） 網(wǎng)絡(luò)普及度與淘寶網(wǎng)交易總額的相關(guān)性檢驗： （ 3） 我國居民消費(fèi)水平與淘寶交易的相關(guān)性檢驗： 8 由以上三個散點圖可知， 其所有的點均落在了左上至右下的一條直線上，表明了數(shù)據(jù)之間存在顯著 相關(guān)關(guān)系。 x2 y Correlation .810 Significance (2tailed) . .051 df 0 4 x3 Correlation .810 Significance (2tailed) .051 . df 4 0 解析：由上可知， 我國居民消費(fèi)水平和淘寶交易額的偏相關(guān)系數(shù)為 。影響公式可以近似為： 321 1 3 8 2 9 . 7 0 9 xxxy ????? 即：淘寶注冊人數(shù)增加就可使得淘寶網(wǎng)的交易額增加。 （ 1）本案例中計算的是 因變量 y 與自變量 1x ， 2x ， 3x ， 4x 之間相關(guān)的密切程度。 4 個回歸系數(shù) 中可以看出 4x 的 顯著性水平 大 于 ， 即自變量 4x 對因變量 y的顯著性不明顯。 解析：上表為回歸方程系數(shù)表，根據(jù)多元回歸模型： 443322110 xxxxy ????? ????? 通過 SPSS 作出的逐步回歸得到以上的結(jié)果，在統(tǒng)計顯著水平 ?? ，則 T 檢驗值為t= 下，三個變量及常數(shù)項的 t檢驗的絕對值分別為 ,， ,其絕對值均大于 t=，說明三個因子自變量的顯著性水平高。 由以上 案例中可以看到，多元回歸分析中變量的選擇不能靠簡單的自行篩選就可以，有時候?qū)τ谝恍┳兞康暮Y選都通過檢驗，并不能代表你在選擇數(shù)據(jù)上有多高明，而 26 是需要通過相關(guān)性分析，計算復(fù)相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)來了解你所選的變量之間的相關(guān)關(guān)系誰更大一些。從而可以看出所選的變量是否符合要求。 該值可以通過最優(yōu)方程式得出，比如 2020 年的值為 ????????y 由上結(jié)果 可以看出 誤差較小，其誤差 百分比在 %20? 以內(nèi)的占比比較大，說明模擬效果還可以。 t檢驗 ： 在給 定的 ?? ，自由度 n=132=11 的臨界值時，查表得 ? 可以看出常數(shù)項及自變量 1x ， 2x ， 3x 的參數(shù)對應(yīng)的 t 統(tǒng)計量的絕對值均大于 ，這說明 5%的顯著性水平下，斜率系數(shù)均顯著不為 0，表明 人均國內(nèi)生產(chǎn)總值 1x 、 經(jīng)濟(jì)活動人口 2x 、 全社會固定資產(chǎn)投資 3x 等變量聯(lián)合起來對 我國的財政收入 y有顯著的影響。 y與 2x 的相關(guān)系數(shù)為 0，表示呈一定的線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)檢驗對應(yīng)的概率 P值為 ，小于顯著性水平 ，說明 經(jīng)濟(jì)活動人口與我國財政收入 之間相關(guān)性顯著。這兩個自變量之間存在著相對嚴(yán)密的關(guān)系。 y x1 Correlation .584 Significance (2tailed) . .224 df 0 4 x2 Correlation .584 Significance (2tailed) .224 . df 4 0 解析：由上可知， 淘寶注冊人數(shù)和我國網(wǎng)絡(luò)普及度的偏相關(guān)系數(shù)為 。 計算相關(guān)系數(shù) （ 1） 復(fù)相關(guān)系數(shù) r 是用來衡量回歸直線對于觀察值配合的密切程度，即用來衡量 因變量 y與自變量 1x ， 2x ， 3x 之間相關(guān)的密切程度。特別是在管理決策方面 ,管理 者對客觀現(xiàn)實的準(zhǔn)確把握對于決策起著至關(guān)重要的作用 ,他們花費(fèi)大量人力、物力、財力收集統(tǒng)計數(shù)據(jù) ,但是由于沒有進(jìn)行深度分析而浪費(fèi) ,或者僅僅利用 SPSS 軟件進(jìn)行簡單分析而未進(jìn)行深度開發(fā) ,致使所得信息有限、各信息間的關(guān)系不明確 ,最終導(dǎo)致管理者的判斷出現(xiàn)偏差。 現(xiàn)從 txxx , 21 ? 這 t個變量中選 t? 變量，不妨設(shè) txxx ?, 21 ? ，那么對全模型中的參數(shù) ? 和結(jié)構(gòu)矩陣 X 可作如下的分塊（記： 1???tp ）： ? ??? qp ??? , ， ? ?qp XXX ?? 4 我們稱下面的回歸模型為選模型： ??? ?? ),0(~ 2npp INXY ?? ?? 其中： Y 是 1?n 的觀測值， p? 是 1?p 未知參數(shù)向量， pX 是 pn? 結(jié)構(gòu)矩陣，并假定 pX的秩為 p 。一組數(shù)據(jù)是對于淘寶交易額的 未來發(fā)展趨勢的研究，一組數(shù)據(jù)時對于我國財政收入的研究。 為了討 論方便起見，先引入幾個記號： 全模型中參數(shù) 2,?? 的估計： 1? ( ) 39。在中商情報局里獲得我國近網(wǎng)絡(luò)普及度等數(shù)據(jù)并從國家統(tǒng)計年鑒中選取統(tǒng)計指標(biāo)居民消費(fèi)水平。 y 與 3x 的相關(guān)系數(shù)為 0，表示呈一定的線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)檢驗對應(yīng)的概率 P 值為 ，小于顯著性水平 ，說明淘寶交易額與居民消費(fèi)水平之間相關(guān)性顯著。 ⑥消除 我國網(wǎng)絡(luò)普及度和淘寶交易額的影響后，我國居民消費(fèi)水平和淘寶注冊人數(shù)的偏相關(guān)系數(shù)： Correlations 11 Control Variables x3 x1 y amp。 人均國內(nèi)生產(chǎn)總值 1x 是指國內(nèi)生產(chǎn)總值的絕對值與該年平均人口的比值，是衡量一個國家或地區(qū)每個居民對該國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)或創(chuàng)造價值的指標(biāo)。 綜上所述 通過 SPSS 得出的相關(guān)系數(shù)的矩陣得到 為 ： ?1yxr 1 ?2yxr ?3yxr ?4yxr 由以上數(shù)據(jù)可以看出，各列之間存在正相關(guān)關(guān)系。 未剔除不顯著變量時的回歸方程為： 4321 0 1 4 8 3 . 2 0 5 xxxxy ????? 22 由上可知自變量進(jìn)出口總額未通過檢驗，因此對數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸的處理。 從上面的操作可以看出變量通過初步的選取是不夠的 ,需要對所選自變量進(jìn)行檢驗 ,然后剔除未通過檢驗的變量 ,所以在案例二較案例一的區(qū)別在于多了一個逐步回歸分析。實驗中通過對數(shù)據(jù)的 檢驗可以看出其計算結(jié)果的誤差系數(shù)較低。 SPSS 從簡單的統(tǒng)計描述到復(fù)雜的多 因素統(tǒng)計分析方