spss多元回归模型.doc

《应用统计学》 学 号： 姓 名： 学 院： 班 级： 专 业： 运用软件进行多元线性回归模型分析 提取数据 输入变量 拟合优度(0.8﹤R2)较好 F检验统计量的观测值为33.980，对应的概率p值近似为0，依据该表可进行回归方程的显著性检验。 由于全部变量的回归系数显著性t检验的概率p值都大于显著性水平0.05，因此不应拒绝零假设，认为这些偏回归系数与0无显著差异。 这里采用向后筛选策略让spss自动完成解释变量的选择。 利用向后筛选策略共经过3步完成回归方程的建立，最终模型为第三个模型。最终保留在方程中的变量是年人均消费性支出，方程的DW检验值为1.320，残差存在一定程度的正自相关。 符合正态分布 均值为0，方差为常数2 总结:该模型中除t检验不符合规格外，其他分析都可以满足，而现实中，食物支出金额÷总支出金额x100%=恩格尔系数，也说明该模型存在缺陷。 - 0 -