spss線性回歸分析ppt課件(參考版)
2025-01-17 04:41本頁(yè)面
【正文】 如果小于 ，可認(rèn)為共線性嚴(yán)重。 其他變量不知道有無(wú)影響，需要用逐步法進(jìn)行篩選 。 s O cc u p a t ion a l P r e s t ig e S cor e (1 9 8 0 )908070605040302022Regression Standardized Residual432101234例 2： ? 請(qǐng)分析 SPSS自帶數(shù)據(jù)文件 量擠壓（ extrusn）、附加 (addition)、光澤 (gloss)、不透明度 (opacity)對(duì)變量拉扯強(qiáng)度 (tear_res)的大小有無(wú)影響？已知擠壓對(duì)拉扯強(qiáng)度的大小有影響。 s O c c upa ti o na l P r e sti g e Sc o r e ( 1 9 8 0 )Frequency160140120100806040200S t d . D e v = 1 . 0 2 M e a n = . 0 1N = 1 4 1 3 . 0 0Sc a tte r p l o tD e p e nde nt V a r i a b l e : R 39。s O c c u p a t i o n a lP r e s t i g e S c o r e ( 1 9 8 0 )a . R e s i dua l s S t a t i s t i c sa7 . 7 4 6 5 . 2 6 4 2 . 8 1 8 . 0 6 7 1 4 1 3 3 9 . 9 3 3 4 . 9 2 . 1 2 1 1 . 0 6 2 1 4 1 3 4 . 9 9 3 2 . 7 7 6 . 2 5 7 1 . 0 8 9 1 4 1 3 3 . 6 9 7 3 . 2 3 4 . 0 1 1 1 . 0 2 4 1 4 1 3P r e d i c t e d V a l u eR e s i d u a lS t d . P r e d i c t e d V a l u eS t d . R e s i d u a lM i n i m u m M a x i m u m M e a n S t d . D e v i a t i o n ND e p e n d e n t V a r i a b l e : R 39。s O c c u p a t i o n a l P r e s t i g e S c o r e ( 1 9 8 0 )c . C a s e w i s e D i a gn os t i c sa 3 . 6 9 7 223 . 2 0 9 733 . 2 3 4 68C a s e N u m b e r6 3 48 6 01 2 0 1S t d . R e s i d u a lR 39。s F e d e r a l I n c o m e T a xH ig h e s t Y e a r S c h o o lC o m p l e t e d , F a t h e rH ig h e s t Y e a r S c h o o lC o m p l e t e d , M o t h e rH ig h e s t Y e a r S c h o o lC o m p l e t e d , S p o u s eR 39。s O c c u p a t i o n a l P r e s t i g e S c o r e ( 1 9 8 0 )c . C oe f f i c i e nt sa7 . 1 4 2 3 . 1 2 8 2 . 2 8 3 . 0 2 32 . 7 3 2 . 2 2 3 . 5 5 9 1 2 . 2 3 3 . 0 0 02 . 0 6 1 3 . 9 4 3 . 5 2 3 . 6 0 22 . 8 1 3 . 2 2 6 . 5 7 5 1 2 . 4 7 4 . 0 0 0. 0 9 0 . 0 4 3 . 0 9 7 2 . 0 9 8 . 0 3 7( C o n s t a n t )H ig h e s t Y e a r o fS c h o o l C o m p l e t e d( C o n s t a n t )H ig h e s t Y e a r o fS c h o o l C o m p l e t e dA g e o f R e s p o n d e n tM o d e l12B S t d . E r r o rU n s t a n d a r d i z e dC o e f f ic i e n t sB e t aS t a n d a r d iz e dC o e f f ic i e n t st S i g .D e p e n d e n t V a r i a b l e : R 39。s O c c u p a t i o n a lP r e s t i g e S c o r e ( 1 9 8 0 )a . M od e l S um m a r yc. 5 5 9a. 3 1 2 . 3 1 0 1 0 . 8 5 5 . 3 1 2 1 4 9 . 6 5 0 1 3 3 0 . 0 0 0. 5 6 7b. 3 2 1 . 3 1 7 1 0 . 7 9 9 . 0 0 9 4 . 4 0 3 1 3 2 9 . 0 3 7 1 . 9 5 5M o d e l12R R S q u a r eA d j u s t e dR S q u a r eS t d . E r r o r o ft h e E s t i m a t eR S q u a r eC h a n g e F C h a n g e d f 1 d f 2 S i g . F C h a n g eC h a n g e S t a t i s t ic sD u r b i n Wa t s o nP r e d i c t o r s : ( C o n s t a n t ) , H i g h e s t Y e a r o f S c h o o l C o m p l e t e da . P r e d i c t o r s : ( C o n s t a n t ) , H i g h e s t Y e a r o f S c h o o l C o m p l e t e d , A g e o f R e s p o n d e n tb . D e p e n d e n t V a r i a b l e : R 39。sO c c u p a t i o n a l
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