spss在系統(tǒng)預(yù)測中的應(yīng)用(編輯修改稿)
2024-09-25 10:17 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 值看待。 （ 5）因子得分系數(shù) 表 135列出了采用回歸法估計(jì)的因子得分系數(shù)。同時在原數(shù)據(jù)瀏覽窗口中新增了變量 “ FAC1_1”，它表示不同年份的綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值。 2 曲 線 估 計(jì)結(jié) 果 （ 1）模型描述 表 136是 SPSS對曲線擬合結(jié)果的初步描述統(tǒng)計(jì)，例如自變量和因變量、估計(jì)方程的類型等。 （ 2）模型匯總及參數(shù)估計(jì) 表 137給出了樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行 Logistic回歸的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和相應(yīng)方程中的參數(shù)估計(jì)值。 模型的整體擬合優(yōu)度值 R2為 ， F統(tǒng)計(jì)量等于 ，概率 P值小于顯著性水平 ，說明該模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。得到估計(jì)方程如下： 11 1 0 0 0 0 .0 7 2 0 .2 8 7 xy ? ??（ 3）擬合曲線圖 最后給出的是實(shí)際數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖和 Logistic回歸方程的預(yù)測圖，這進(jìn)一步說明方程的擬合效果最好。 3 預(yù)測 私 車 保有量 （ 1）預(yù)測綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值 繪制綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量 “ FAC11”的時間序列圖 136看到，該變量的增長基本呈線性趨勢，于是可以采用線性回歸來估計(jì)該變量在 2020年的取值。 采用曲線估計(jì)中的線性回歸選項(xiàng)可以估計(jì)得到預(yù)測方程如下： 于是計(jì)算得到綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量在 2020的取值為 F A C 1_1= + t? （ 2）預(yù)測私車保有量 在計(jì)算得到綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量的預(yù)測值后，帶入 Logistic回歸模型，于是得到該地區(qū)在 2020的私車保有量為： 輛 11 1 0 0 0 0 .0 7 2 0 .2 8 7y ???? 第 14章 SPSS在社會學(xué)中的應(yīng)用 實(shí) 例提出：中 國傳統(tǒng) 文 化 了解程度研 究 某大學(xué)研究機(jī)構(gòu)對該校電氣、管理、電信、外語、人文幾個學(xué)院的同學(xué)進(jìn)行了調(diào)查，各個學(xué)院發(fā)放的問卷數(shù)參照各個學(xué)院的人數(shù)比例?？偣舶l(fā)放問卷 250余份，回收有效問卷 228份。 調(diào)查問卷設(shè)置了大學(xué)生對傳統(tǒng)文化了解程度的題目，例如 “ 佛教的來源是什么？ ” 、 “ 儒家的思想核心是什么？ ” 、 “ 《 清明上河圖 》 的作者是誰？ ” 等。由于篇幅有限，數(shù)據(jù)文件 14，同時也列出了被調(diào)查者性別、專業(yè)、年級等數(shù)據(jù)信息。請利用這些資料，分析以下問題： 分析大學(xué)生對中國傳統(tǒng)文化了解程度得分，并按了解程度對得分進(jìn)行合理的分類。 研究獲取文化來源對大學(xué)生傳統(tǒng)文化了解程度是否存在影響關(guān)系。 實(shí) 例的 SPSS軟 件操作 詳 解 1. 問題一操作詳解 對于問題一，首先可以采用描述性統(tǒng)計(jì)對被調(diào)查者的文化了解程度進(jìn)行分析，了解大學(xué)生整體的傳統(tǒng)文化了解程度；接著可以
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