spss曲线拟合和回归分析.doc
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曲线拟合与回归分析
1、有10个同类企业的生产性固定资产年平均价值和工业总产值资料如下：
企业编号
生产性固定资产价值(万元)
工业总产值（万元）
1
318
524
2
910
1019
3
200
638
4
409
815
5
415
913
6
502
928
7
314
605
8
1210
1516
9
1022
1219
10
1225
1624
合计
6525
9801
（1）说明两变量之间的相关方向；
（2）建立直线回归方程；
（3）计算估计标准误差；
（4）估计生产性固定资产（自变量）为1100万元时的总资产（因变量）的可能值。
解：由表格易知：工业总产值是随着生产性固定资产价值的增长而增长的，而知之间存在正向相关性。
用spss回归有：
（2）、可知：若用y表示工业总产值（万元），用x表示生产性固定资产，二者可用如下的表达式近似表示：
（3）、用spss回归知标准误差为80.216（万元）。
（4）、当固定资产为1100时，总产值可能是（0.896*1100+395.567-80.216~0.896*1100+395.567+80.216）即（1301.0~146.4）这个范围内的某个值。
另外，用MATLAP也可以得到相同的结果：
程序如下所示：
function [b,bint,r,rint,stats] = regression1
x = [318 910 200 409 415 502 314 1210 1022 1225];
y = [524 1019 638 815 913 928 605 1516 1219 1624];
X = [ones(size(x)), x];
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X,0.05);
display(b);
display(stats);
x1 = [300:10:1250];
y1 = b(1) + b(2)*x1;
figure;plot(x,y,ro,x1,y1,g-);
industry = ones(6,1);
construction = ones(6,1);
industry(1) =1022;
construction(1) = 1219;
for i = 1:5
industry(i+1) =industry(i) * 1.045;
construction(i+1) = b(1) + b(2)* construction(i+1);
end
display(industry);
display( construction);
end
运行结果如下所示：b =
395.5670
0.8958
stats =
1.0e+004 *
0.0001 0.0071 0.0000 1.6035
industry =
1.0e+003 *
1.0220
1.0680
1.1160
1.1663
1.2188
1.2736
construction =
1.0e+003 *
1.2190
0.3965
0.3965
0.3965
0.3965
0.3965
2、设某公司下属10个门市部有关资料如下：
门市部编号
职工平均销售额（万元）
流通费用水平（%）
销售利润率（%）
1
6
2.8
12.6
2
5
3.3
10.4
3
8
1.8
18.5
4
1
7.0
3.0
5
4
3.9
8.1
6
7
2.1
16.3
7
6
2.9
12.3
8
3
4.1
6.2
9
3
4.2
6.6
10
7
2.5
16.8
（1）、确定适宜的 回归模型；
（2）、计算有关指标，判断这三种经济现象之间的紧密程度。
解：用spss进行回归分析：
若用分别表示销售利润率、职工平均销售额和流通费用水平，则通过以上的分析结果可知；
并且由显著性水平可知：流通费用水平对销售利润率影响不大（0.131大于0.05），而职工平均销售额的显著性水平为0，说明它对销售利润率的影响很大。
第五章 方差分析与假设检验
1、（P75）为比较5种品牌的合成木板的耐久性，对每个品牌取4个样品作摩擦实验测量磨损量，得以下数据：
（1）、它们的耐久性有无明显差异？
（2）、有选择的作两品牌的比较，能得出什么结果？
解：（1）、用spss进行方差分析有：
A、B、C、D四种品牌的标准差相近，它们的耐久性没有明显的差异。
A、B、C、D四种品牌的标准差
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