spss多元回歸分析案例-資料下載頁
2025-08-04 18:43本頁面
【正文】 12a. Predictors: (Constant), X1b. Predictors: (Constant), X1, X2c. Dependent Variable: Y?方差分析表，四個模型都給出了方差分析的結果，這個表格可以檢驗是否所有偏回歸系數(shù)全為0。表10：參數(shù)檢驗CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant).000X1.000.0002(Constant).996.000X1.000.000X2.565.132.220.001a. Dependent Variable: Y參數(shù)的檢驗，這個表格給出了對偏回歸系數(shù)和標準偏回歸系數(shù)的檢驗，偏回歸系數(shù)用于不同模型的比較，標準偏回歸系數(shù)用于同一個模型的不同系數(shù)的檢驗，其值越大表明對因變量的影響越大。綜上可得：模型2為最優(yōu)模型。得出回歸方程Y=++ε(二)、異方差的檢驗輸出殘差圖：如圖1從圖1看出，e2并不隨x的增大而變化，表明模型不存在異方差。(3) 、自相關檢驗用DW檢驗由輸出結果表8得：DW= ，查表得DL= ，DU=，4DU=DW4DU=，因此誤差項之間不存在自相關性。（四）、統(tǒng)計檢驗：由表8相關系數(shù)R=，判定系數(shù)=，調整的判定系數(shù)=，回歸估計的標準誤差S=0。9673。說明樣本的回歸效果比較好。：由表9F=。查表得，置信度為95%，自由度為1,，F(xiàn)值遠遠大于臨界值，則說明模型顯著。由表10，β0，β1，,。查表得。說明回歸方程對各個變量均有顯著影響。（五）、模型結果因為最終進入模型的兩個變量間不存在共線問題，各解釋變量無異方差，DW檢驗顯示各誤差項之間不存在自相關性。Y =++ε 三、經濟意義檢驗模型估計結果表明：在假定其他解釋變量不變的情況下，；在假定其他解釋變量不變的情況下，人口增長率每提高1個千分點，；:單純的課本內容，并不能滿足學生的需要，通過補充，達到內容的完善 教育之通病是教用腦的人不用手，不教用手的人用腦，所以一無所能。教育革命的對策是手腦聯(lián)盟，結果是手與腦的力量都可以大到不可思議。.
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