應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)課程實(shí)驗(yàn)報(bào)告-資料下載頁
2024-10-08 11:44本頁面
【導(dǎo)讀】表，并導(dǎo)入數(shù)據(jù)。啟動(dòng)SPSS后，出現(xiàn)如圖1-1所示數(shù)據(jù)編輯窗口。由于目前還沒有輸入數(shù)據(jù)，因此顯示。的是一個(gè)空文件。定義變量即要定義變量名、變量類型、變量長(zhǎng)度(小數(shù)位。數(shù))、變量標(biāo)簽和變量的格式。SPSS默認(rèn)的變量為Var00001、Var00002等。用戶也可以根據(jù)自己的需要來命名變量。@、#、$等符號(hào)。變量最后一個(gè)字符不能是句號(hào)。變量名總長(zhǎng)度不能超過8個(gè)字符。變量命名必須唯一，不能有兩個(gè)相同的變量名。如定義數(shù)值寬度為9，小數(shù)位數(shù)為2，設(shè)置變量的長(zhǎng)度，當(dāng)變量為日期型時(shí)無效。時(shí)可借此對(duì)變量名的含義加以較為清晰地解釋。變量值標(biāo)簽是對(duì)變量的每一個(gè)可能取值的進(jìn)一步描述。例如，在統(tǒng)計(jì)中經(jīng)常用不同的數(shù)字代表被試的性別是男或女；加以說明和記錄。二個(gè)Value文本框內(nèi)輸入“male”；單擊Add按鈕；再重復(fù)這一過程完成變量值2的標(biāo)簽，對(duì)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)律性的初步考察，以盡可能地發(fā)現(xiàn)一些內(nèi)在的規(guī)律。
【正文】 性回歸采用相同的命令。區(qū)別在于，多元線性回歸在選擇自 變量時(shí)要選擇多個(gè)自變量。 曲線估計(jì) 第二部分：實(shí)驗(yàn)過程記錄 （可加頁）（包括實(shí)驗(yàn)步驟，實(shí)驗(yàn)過程發(fā)現(xiàn)的問題等） 多元線性回歸：以教材第六章案例討論題為例 定義變量、輸入數(shù)據(jù) 如圖。 單擊“確定”按鈕。 第三部分 實(shí)驗(yàn) 總結(jié) 一、 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析（包括數(shù)據(jù)處理結(jié)果、模型參數(shù)的含義、檢驗(yàn)結(jié)論、結(jié)果 分析 等） 實(shí)驗(yàn)所得結(jié)果如下： 輸入／移去的變量 a 模型 輸入的變量 移去的變量 方法 1 各項(xiàng)貸款余額 x1 . 步 進(jìn) （ 準(zhǔn) 則 : Ftoenter 的概率 = .050，F(xiàn)toremove 的概率 = .100）。 2 本年累計(jì)應(yīng)收貸款 x2 . 步 進(jìn) （ 準(zhǔn) 則 : Ftoenter 的概率 = .050，F(xiàn)toremove 的概率 = .100）。 a. 因變量 : 不良貸款 y 模型匯總 模型 R R 方 調(diào)整 R 方 標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差 1 .846a .715 .703 2 .873b .762 .740 a. 預(yù)測(cè)變量 : (常量 ), 各項(xiàng)貸款余額 x1。 b. 預(yù)測(cè)變量 : (常量 ), 各項(xiàng)貸款余額 x1, 本 年累計(jì)應(yīng)收貸款 x2。 Anovaa 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回歸 1 .000b 殘差 23 總計(jì) 24 2 回歸 2 .000c 殘差 22 總計(jì) 24 a. 因變量 : 不良貸款 y b. 預(yù)測(cè)變量 : (常量 ), 各項(xiàng)貸款余額 x1。 c. 預(yù)測(cè)變量 : (常量 ), 各項(xiàng)貸款余額 x1, 本年累計(jì)應(yīng)收貸款 x2。 系數(shù) a 模型 非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)系數(shù) t Sig. B 標(biāo)準(zhǔn) 誤差 試用版 1 (常量 ) .734 .365 各項(xiàng)貸款余額 x1 .038 .005 .846 .000 2 (常量 ) .759 .087 各項(xiàng)貸款余額 x1 .029 .006 .646 .000 本年累計(jì)應(yīng)收貸款 x2 .169 .081 .295 .049 a. 因變量 : 不良貸款 y 已排除的變量 a 模型 Beta In t Sig. 偏相關(guān) 共線性統(tǒng)計(jì)量 容差 1 本年累計(jì)應(yīng)收貸款 x2 .295b .049 .406 .541 貸款項(xiàng)目個(gè)數(shù) x3 .636 .277 本年固定資產(chǎn)投資額 x4 .052 .391 2 貸款項(xiàng)目個(gè)數(shù) x3 .645 .277 本年固定資產(chǎn)投資額 x4 .067 .386 a. 因變量 : 不良貸款 y b. 模型中的預(yù)測(cè)變量 : (常量 ), 各項(xiàng)貸款余額 x1。 c. 模型中的預(yù)測(cè)變量 : (常量 ), 各項(xiàng)貸款余額 x1, 本年累計(jì)應(yīng)收貸款 x2。 討論題： （ 1）繪制得到散點(diǎn)圖如下： 從以上四圖可以看到。貸款余額 x本年累計(jì)應(yīng)收貸款 x2 的點(diǎn)較為集中，可以用一條直線進(jìn)行擬合，說明它們和不良貸款之間是線性相關(guān)關(guān)系。但是可以看到它們也并不是密切集中到一條線的兩側(cè)而是比較分散，故線性相關(guān)強(qiáng)度應(yīng)該是中度。而貸款項(xiàng)目 x本年固定資產(chǎn)投資額 x4 的分布則更加 分散，可以認(rèn)為它們與不良貸款之間沒有線性相關(guān)關(guān)系。而實(shí)驗(yàn)中這兩個(gè)因素被剔除也證明了這一一點(diǎn)。 （ 2） 由系數(shù)表格可以得到線性回歸方程為： 21 ??? xxy ?；貧w系數(shù) 表示貸款余額 x1 對(duì)不良資產(chǎn)的影響程度，回歸系數(shù) 表示本年累計(jì)應(yīng)收貸款 x2 對(duì)不良資產(chǎn)的影響程度。 二、小結(jié)、建議及體會(huì) 操作比較簡(jiǎn)單， 但是分析結(jié)果比較繁雜，理解還要花一點(diǎn)時(shí)間， 得出的結(jié)論和線性回歸方程 能對(duì)所給的數(shù)據(jù)比較好地模擬， 從散點(diǎn)圖看出它與 模型的相關(guān)程度從而佐 證軟件的分析結(jié)果。
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