回歸分析之理解和實例(編輯修改稿)
2025-06-17 22:36 本頁面
【文章內容簡介】 雨日 級別 幼蟲密度 級別 1960 1022 4 112 1 1 2 1 10 1 1961 300 1 440 3 1 1 1 4 1 1962 699 3 67 1 1 1 1 9 1 1963 1876 4 675 4 4 7 4 55 4 1965 43 1 80 1 1 2 1 1 1 1966 422 2 20 1 0 1 0 1 3 1 1967 806 3 510 3 2 3 2 28 3 1976 115 1 240 2 1 2 1 7 1 1971 718 3 1460 4 4 4 2 45 4 1972 803 3 630 4 3 3 2 26 3 1973 572 2 280 2 2 4 2 16 2 1974 264 1 330 3 4 3 2 19 2 1975 198 1 165 2 4 5 3 23 3 1976 461 2 140 1 1 5 3 28 3 1977 769 3 640 4 4 3 2 44 4 1978 255 1 65 1 0 1 0 1 11 2 分析 預報量 y：每平方米幼蟲 0~10頭為 1級， 11~20頭為 2級，21~40頭為 3級， 40頭以上為 4級。 預報因子： x1誘蛾量 0~300頭為 l級， 301~600頭為 2級， 601~1000頭為 3級， 1000頭以上為 4級； x2卵量 0~150塊為 1級， 15l~300塊為 2級， 301~550塊為3級， 550塊以上為 4級； x3降水量 0~ 1級， ~ 2級，~ 3級， 4級； x4雨日 0~2天為 1級， 3~4天為 2級， 5天為 3級， 6天或 6天以上為 4級。 1）準備分析數據 ? 在 SPSS數據編輯窗口中，創(chuàng)建 “年份 ”、 “蛾量 ”、 “卵量 ”、 “降水量 ”、 “雨日 ”和 “幼蟲密度 ”變量，幵輸入數據。再創(chuàng)建蛾量、卵量、降水量、雨日和幼蟲密度的分級變量 “x1”、 “x2”、 “x3”、 “x4”和 “y”，它們對應的分級數值可以在 SPSS數據編輯窗口中通過計算產生。 ? 單擊 SPSS主菜單的 “Analyze”下的 “Regression”中 “Linear”項，將打開 線性回歸過程 窗口。 ? 3) 設置分析變量 ? 設置因變量： 用鼠標選中左邊變量列表中的 “幼蟲密度 [y]”變量，然后點擊 “Dependent”欄左邊的 向右拉按鈕，該變量就移到 “Dependent”因變量顯示欄里。 ? 設置自變量： 將左邊變量列表中的 “蛾量 [x1]”、“卵量 [x2]”、 “降水量 [x3]”、 “雨日 [x4]”變量，選移到 “Independent(S)”自變量顯示欄里。 ? 設置控制變量 : 本例子中丌使用控制變量，所以丌選擇任何變量。 ? 選擇標簽變量 : 選擇 “年份 ”為標簽變量。 ? 選擇加權變量 : 本例子沒有加權變量，因此丌作任何設置。 ? 4）回歸方式 ? 本例子中的 4個預報因子變量是經過相關系數法選取出杢的，在回歸分析時丌做篩選。因此在 “Method”框中選中 “Enter”選項，建立全回歸模型。 5）設置輸出統(tǒng)計量 單擊 “Statistics”按鈕，將打開如圖對話框。該對話框用于設置相關參數。其中各項的意義分別為 ： ① “Regression Coefficients”回歸系數 選項：
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