实验7 相关与回归分析SPSS应用.doc

实验7 相关与回归分析 7.1实验目的 熟练掌握一元线性回归分析的SPSS应用技能，掌握一元非线性回归分析的SPSS应用技能，对实验结果做出解释。 7.2相关知识（略） 7.3实验内容 7.3.1一元线性回归分析的SPSS实验 7.3.2一元非线性回归分析的SPSS实验 7.4实验要求 7.4.1准备实验数据 1.线性回归分析数据 美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据，见表7-1所示。 表7-1 美国航空公司航空正点率与乘客投诉次数资料 航空公司名称 航班正点率（%） 投诉率（次/10万名乘客） 西南(Southwest)航空公司 81．8 0．21 大陆(Continental)航空公司 76．6 0．58 西北(Northwest)航空公司 76．6 0．85 美国(US Airways)航空公司 75．7 0．68 联合(United)航空公司 73．8 0．74 美洲(American)航空公司 72．2 0．93 德尔塔（Delta）航空公司 71．2 0．72 美国西部(Americawest)航空公司 70．8 1．22 环球(TWA)航空公司 68．5 1．25 2.非线性回归分析数据 1992～2013年某国保费收入与国内生产总值的数据，试研究保费收入与国内生产总值的关系的数据，见表7-2所示。 表7-2 1992～2013年某国保费收入与国内生产总值数据 单位：万元 年度 保费收入 国民生产总值 年度 保费收入 国民生产总值 1992 4.6 4517.8 2003 239.7 21662.5 1993 7.8 4860.3 2004 378 26651.9 1994 10.3 5301.8 2005 525 34560.5 1995 13.2 5957.4 2006 630 46670 1996 20 7206.7 2007 683 57494.9 1997 33.1 8989.1 2008 776 66850.5 1998 45.8 10201.4 2009 1080 73142.7 1999 71.04 11954.5 2010 1247.3 76967.2 2000 109.5 14922.3 2011 1393.22 80579.4 2001 142.6 16917.8 2012 1595.9 88228.1 2002 178.5 18598.4 2013 2109.36 94346.4 7.4.2完成一元线性回归分析的SPSS实验，对实验结果作出简要分析。 7.4.3完成一元非线性回归分析的SPSS实验，对实验结果作出简要分析。 7.5实验步骤 7.5.1 完成一元线性回归分析的SPSS实验步骤 1.运用SPSS绘制散点图散点图。 第一步：在excel中输入数据 图7-1 第二步：将excel数据导入spss 单击打开数据文档按钮（或选择菜单文件→打开）→选择文件航空公司航班正点率与投诉率.xls 图7-2 第三步：选择菜单图形→ 旧对话框→ 散点/点状，在散点图/点图对话框中，选择简单分布按钮 图7-3 第三步：在简单散点图对话框中，将候选变量框中的投诉率添加到Y轴，航班正点率添加到X轴，点击确定： 图7-4 第四步：运行得到： 图7-5 根据散点图初步判断航班正点率和投诉率呈线性关系 2．计算相关系数，明确变量之间存在的相关关系。 第一步：选择菜单分析（A）相关（C）→ 双变量相关（B），在双变量相关对话框中，将候选变量框中的航班正点率和投诉率添加到变量（V）框，点击确定： 图7-6 第二步：运行得到 表7-1 相关性 航班正点率（%） 投诉率（次/10万名乘客） 航班正点率（%） Pearson 相关性 1 -.883** 显著性（双侧） .002 N 9 9 投诉率（次/10万名乘客） Pearson 相关性 -.883** 1 显著性（双侧） .002 N 9 9 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 根据相关系数判断：航班正点率和投诉率的相关系数为-0.833，显著性水平P为0.002小于0.05，说明航班正点率和投诉率高度负相关。 3．拟合回归方程 第一步：选择菜单分析（A）→ 回归（R）→ 线性（L），将候选变量框中的投诉率添加到因变量框（D），航班正点率添加到自变量框（T），点击确定： 图7-7 第二步，运行得到 表7-2 系数a