spss多元線性回歸分析(編輯修改稿)
2025-07-22 23:57 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 油消費量3005555汽油消費量3018771煤油消費量300262柴油消費量30271368燃料油消費量3001574天然氣消費量301106電力消費量30983004原煤產(chǎn)量30058142焦炭產(chǎn)量3009202原油產(chǎn)量2904341燃料油產(chǎn)量300497汽油產(chǎn)量3001032煤油產(chǎn)量300219柴油產(chǎn)量3001911天然氣產(chǎn)量300164電力產(chǎn)量30972536有效的 N （列表狀態(tài)）29表12 描述性數(shù)據(jù)匯總標(biāo)準(zhǔn)化后得到的數(shù)據(jù)值，以下的回歸分析將使用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。如圖15所示：圖15 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化我們還可以通過描述性分析中的“ ”來得到各個變量的眾數(shù)，均值等，還可以根據(jù)這些量繪制直方圖。我們選取個別變量（能源消費總量）的直方圖，可以看到我們因變量基本符合正態(tài)分布。如圖16所示：圖16能源消費總量回歸分析我們本次實驗主要考察地區(qū)能源消費總額（因變量）與煤炭消費量、焦炭消費量、原油消費量、原煤產(chǎn)量、焦炭產(chǎn)量、原油產(chǎn)量之間的關(guān)系。以下的回歸分析所涉及只包括以上幾個變量，并使用標(biāo)準(zhǔn)化之后的數(shù)據(jù)。參數(shù)設(shè)置1.單擊菜單欄“ ”“ ”“ ”，將彈出如圖17所示的對話框，將通過選擇因變量和自變量來構(gòu)建線性回歸模型。因變量：標(biāo)準(zhǔn)化能源消費總額；自變量：標(biāo)準(zhǔn)化煤炭消費量、標(biāo)準(zhǔn)化焦炭消費量、標(biāo)準(zhǔn)化原油消費量、標(biāo)準(zhǔn)化原煤產(chǎn)量、標(biāo)準(zhǔn)化焦炭產(chǎn)量、標(biāo)準(zhǔn)化原油產(chǎn)量。自變量方法選擇：進入，個案標(biāo)簽使用地名，不使用權(quán)重最小二乘法回歸分析—即WLS權(quán)重為空。圖17選擇線性回歸變量
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