【導(dǎo)讀】的多元回歸數(shù)據(jù)的選取和操作方法有更深層次的了解。一組數(shù)據(jù)是對(duì)于淘寶交易額的未。來發(fā)展趨勢(shì)的研究，一組數(shù)據(jù)時(shí)對(duì)于我國(guó)財(cái)政收入的研究。本文通過兩個(gè)實(shí)證從不同程。通過SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法進(jìn)行總結(jié)，找出SPSS對(duì)。于數(shù)據(jù)處理和分析的優(yōu)缺點(diǎn)，最后得在對(duì)變量的選取和軟件的操作提出建議。

　　

【正文】 由上可以看出我國(guó)的進(jìn)出口總額 4x 被剔除。 其逐步回歸的順序?yàn)?1x ， 3x ， 2x . Model Summaryd Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .998a .996 .996 .15591 2 .999b .998 .998 .10954 3 .999 .999 .08259 a. Predictors: (Constant), x1 b. Predictors: (Constant), x1, x3 c. Predictors: (Constant), x1, x3, x2 d. Dependent Variable: y 解析：上表為逐步回歸每一步的回歸模型的統(tǒng)計(jì)量： R為相關(guān)系數(shù)， R Square相關(guān)系的平方，又叫判定系數(shù)，判定線性回歸的擬合程度：這里可以看到自變量 1x ， 2x ， 3x 的判定系數(shù)分別為 ,，這說明自變量與因變量之間的擬合程度很好。Adjusted R Square 是調(diào)整后的判定系數(shù)，其值與判定系數(shù)相同，最后一列是估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差， 分別為 ,，說明所選值之間的標(biāo)準(zhǔn)誤差很小。 ANOVAd Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1 .000a Residual .340 14 .024 24 Total 15 2 Regression 2 .000b Residual .156 13 .012 Total 15 3 Regression 3 .000c Residual .082 12 .007 Total 15 a. Predictors: (Constant), x1 b. Predictors: (Constant), x1, x3 c. Predictors: (Constant), x1, x3, x2 d. Dependent Variable: y 解析：上表為方差分析表，及逐步回歸每一步的回歸模型的方差分析，可以看出 其顯著性水平的概率均為 ，表明此回歸模型極顯著。 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(jì)顯著水平 ?? ，則 T 檢驗(yàn)值為t= 下，三個(gè)變量及常數(shù)項(xiàng)的 t檢驗(yàn)的絕對(duì)值分別為 ,， ,其絕對(duì)值均大于 t=，說明三個(gè)因子自變量的顯著性水平高?？傻玫降淖顑?yōu)回歸方程為： 231 4 4 8 4 7 xxxy ???? Trend 值為該區(qū)域中 2020 年到 2020 年的模擬值。 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。求得的逐步回歸模型效果比較顯著。 25 小結(jié) 通過 SPSS 操作最后 得到的 我國(guó)財(cái)政收入的 預(yù)測(cè)方程式： 231 4 4 8 4 7 xxxy ???? 再加上最后對(duì)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)可以得出 人均國(guó)內(nèi) 生產(chǎn)總值 1x 、 經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口 2x 、 全社會(huì)固定資產(chǎn)投資 3x 對(duì)財(cái)政收入 y有顯著的影響。 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(duì)所選自變量進(jìn)行檢驗(yàn) ,然后剔除未通過檢驗(yàn)的變量 ,所以在案例二較案例一的區(qū)別在于多了一個(gè)逐步回歸分析。 即：眾所周知 人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，經(jīng)濟(jì)活動(dòng) 人口，全社會(huì)固定投資都是逐年變化的 ，這里表現(xiàn)出的 經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口 為負(fù)指標(biāo)，隨著社會(huì)的發(fā)展，中國(guó)的發(fā)展更是越來越迅速，這三個(gè)自變量之間存在著相對(duì)嚴(yán)密的關(guān)系。 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(dòng)界面的統(tǒng)計(jì) 軟件 ，其最突出的特點(diǎn)就是操作界面極為友好，輸出結(jié)果美觀漂亮，是 “統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案” 軟件 。 除了數(shù)據(jù)錄入及部分命令程序等少數(shù) 的輸入工作需要鍵盤鍵，而對(duì)于那些 常見的統(tǒng)計(jì)方法， SPSS的命令語句 、子命令及選擇項(xiàng)的大部分都是由“對(duì)話框”的操作完成。所以不需要 花大量時(shí)間 來 記憶 這些大量的命令、過程或 選擇項(xiàng)。 SPSS 具有完整的數(shù)據(jù)輸入、編輯、統(tǒng)計(jì)分析、報(bào)表、圖形制作等功能， 自帶 11種類型 136個(gè)函數(shù)。 由以上 SPSS 的操作方法可以知道 SPSS 中有很多的統(tǒng)計(jì)方法，適合專業(yè)的統(tǒng)計(jì)人員對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理得出自己想要的結(jié)果。 SPSS 在得出的 趨勢(shì)線以及變量之間的線 性關(guān)系，需要自己用一元線性回歸的方法得出數(shù)據(jù)之間的系數(shù)，然后自己把方程寫在趨勢(shì)線旁邊。 SPSS 從簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)描述到復(fù)雜的多 因素統(tǒng)計(jì)分析方法，比如數(shù)據(jù)的探索性分析、統(tǒng)計(jì)描述、列聯(lián)表分析、二維相關(guān)、秩相關(guān)、偏相關(guān)、方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn)、多元回歸、生存分析、協(xié)方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、 Logistic 回歸等 都可以通過 SPSS 來實(shí)現(xiàn)。當(dāng)然我們?cè)跀?shù)據(jù)的分析中可以根據(jù) 自己的分析 數(shù)據(jù)的 需要 進(jìn)行 靈活選擇 自己用什么軟件比較方便 。 由 兩個(gè)案例分析中 的 操作中 對(duì)比可以看出 在對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果如果需要更精確 一點(diǎn)， 就 需要 通過對(duì)多元回歸分析的操作方法進(jìn)行對(duì)比可以知道， 采用逐步回歸分析的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，剔除沒有通過檢驗(yàn)的，對(duì)因變量影響不顯著的。 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(jiǎn)單的自行篩選就可以，有時(shí)候?qū)τ谝恍┳兞康暮Y選都通過檢驗(yàn)，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(jì)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。 同時(shí)也可以知道在變量的選擇中我們需要的是先選擇模型，到底是全回歸模型還是選模型，而若用選模型究竟應(yīng)該包含多少變量最適合，案例一我們用的是去全 模型進(jìn)行分析，案例二我們用得則是選模型，在用全模型還是選模型需要通過對(duì)變量進(jìn)行分析，而相關(guān)系數(shù)以及方差分析就是很好檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的方法。從而可以看出所選的變量是否符合要求。然后再通過回歸分析，看數(shù)據(jù)之間的 P值檢驗(yàn)，是否通過 P值檢驗(yàn)，如果兩個(gè)檢驗(yàn)均通過，說明說選定的變量在多元回歸分析中，自變量對(duì)因變量有顯著性影響，從而確定影響程度的大小，最后在通過檢驗(yàn)之后得到最優(yōu)方程式，這就是自變量與因變量之間的關(guān)聯(lián)方程式。該方程式預(yù)測(cè)了我國(guó)淘寶注冊(cè)人數(shù)，網(wǎng)絡(luò)普及度和居民消費(fèi)水平關(guān)于淘寶交易額的影響的預(yù)測(cè)方程式。實(shí)驗(yàn)中通過對(duì)數(shù)據(jù)的 檢驗(yàn)可以看出其計(jì)算結(jié)果的誤差系數(shù)較低。從案例分析二，我們還可以看到在選擇變量時(shí)當(dāng)存在為通過檢驗(yàn)，或者變量之間的偏相關(guān)系數(shù)大于復(fù)相關(guān)系數(shù)時(shí)的處理方法，這里我們研究的是當(dāng)自變量的 P值檢驗(yàn)或 t值檢驗(yàn)沒通過是，對(duì)于變量選取的處理方法，本文采用了一個(gè)簡(jiǎn)單的 SPSS 的操作方法，逐步回歸分析，通過軟件操作，逐步回歸分析會(huì)通過逐步的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，把關(guān)聯(lián)程度大的先檢驗(yàn)，逐步進(jìn)行最后直接剔除未通過檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)，在逐步回歸之前我們也得到一個(gè)預(yù)測(cè)方程式，很顯然，在解釋變量未通過檢驗(yàn)的情況下，所得到的預(yù)測(cè)方程式是完全沒有意義，其在 操作過程中更是方便簡(jiǎn)潔。通過以上兩個(gè)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(duì)變量進(jìn)行判斷，需要通過一系列的檢驗(yàn)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比研究，才能得出最優(yōu)的方程式。 27 參考文獻(xiàn) [1]魏和清 ,羅良清 .實(shí)用統(tǒng)計(jì)學(xué) .中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社 , [2]符啟勛 .實(shí)用統(tǒng)計(jì)學(xué) .國(guó)防工業(yè)出版社 , [3]王正 朋 .實(shí)用統(tǒng)計(jì)學(xué) .中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社 , [4]薛薇 .基于 SPSS 的數(shù)據(jù)分析 .對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社 ,2020 [5]馮力 .統(tǒng)計(jì) 學(xué)實(shí)驗(yàn) .東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 , [6]陳珍珍 .統(tǒng)計(jì)學(xué) .廈門大學(xué)出版社 , [7]阮桂海 .SPSS 實(shí)用教程 .北京大學(xué)出版社 .1999 [8]阮桂海 .數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析 SPSS 應(yīng)用教程 .北京大學(xué)出版社 ,2020 [9]何曉群 .現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析方法與應(yīng)用 .中國(guó)人民大學(xué)出版社 , [10]張海瑜 .SPSS 軟件在管理決策方面的應(yīng)用擴(kuò)展 .北京化工大學(xué) ,2020 [11]余建英 .數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與 SPSS 應(yīng)用 .北京 :人民郵電出版社 ,2020 [12]薛微 .基于 SPSS 的數(shù)據(jù)分析 [M].北京 :中國(guó)人民 大學(xué)出版社 ,2020 [13]吳世軍 .SPSS 在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用 [J].統(tǒng)計(jì)與決策 ,2020 [14]朱建平 ,殷瑞飛 .SPSS 在統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用 [M].清華大學(xué)出版社 ,2020 [15]詹世煌 ,方世榮 .統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo)論 .臺(tái)灣 :曉園出版社 . 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