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    spss考试要点.docx

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    spss考试要点.docx

    总播种面积(万公顷)2.567.673.1423.813.001.3183.144施用化肥量(kg公顷)130.89911.640.71611.246.000.1099.202风灾面积比例(%)-240.27146.725135-5.142.000.6431.555农业劳动者人数(百万人)46.4209.330.3454.975.000.09210.918a.DependentVariable:粮食总产量(y万吨)表97(c)中各列数据项(从其次列起先)的含义依次为:偏回来系数,偏回来系数的标准误差、标准化偏回来系数、回来系数显著性检验中t检验统计量的观测值、对应的概率P-值、说明变量的容忍度和方差膨胀因子。依据表可以进行回来系数的显著性检验,写出回来方程和检测多重共线性。假如显著性水平位0.05,除年份以外,其他变量的回来系数显著性检验的概率都大于显著性水平a,因此不拒绝原假设,认为这些偏回来系数与0无显著差异,他们与被说明变量的线性关系是不显著的,不应当保留在方程中。由于该模型中保留J'一些不应当保留的变量,因此该模型目前是不行用的,;赢重新建模。同事,从容忍度和方差膨胀因子看,投入粮食总播种面积的年数与其他说明变量的多重共线性很严峻,在重新建模时可考虑剔除该变量。l-(d)CollinearityDiagnostics'ModelDimensionEigenvalueConditionIndexVarianceProportions(Constant)粮食播种面积(万公顷)总播种面积(万公顷)施用化肥量(kg公顷)风灾面积比例(%)农业劳动者人数(百万人)15.4031.000.00.00.00.00.00.0021.4713.385.00.00.00.10.00.001.3.1196.727.00.00,00.02.78.004.00532.885.00.01.00.84.15.60因此该说明变量与说明变量间的线性关系显著,建立线性模型是怡当的2-(c)Coefficients,Mode1UnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.CollinearityStatisticsBStd.ErrorBetaToleranceVIF(Constant)1粮食播种面积(万-24425.3576443.948-3.790.001公顷)289.762-.020-.379.707.1526.5873.813.001.3183.14411.246.000.1099.202-5.142.000.6431.5554.975.000.09210.918-4.335.0006.208.000.9721.029总播种面积(万公2.567.673.142顷)施用化肥量(k肥公130.89911.640.716顷)风灾面积比例(%)-240.27146.725135农业劳动者人数46.4209.330.345(百万人)-25376.41(Constant)35853.5212总播种面积(万公2.357.380.130顷)StandardizedResidualN36MeanOE-7NormalStd.Parameter.94112395DeviationAbsolute.100MostExtremePositive.100DiIierencesNegative-.070Ko1inogorov-SinirnovZ.600Asymp.Sig.(2-tailed).865a.TestdistributionisNormal.b.Calculatedfromdata.随着标准化顶料值的改变,残差点在。线四周随机分布,但残差的等方差性并不完全满意,方差好像有增大趋势。计算残差与预料值的等级相关系数为-0106,且检验并不显著,认为异方差现象并不明显。,4CorrelationsStandardizedPredictedValueStandardizedResidualCorreIation1.000-106Speannan'SStandardizedCoefficientrhoPredictedValueSig.(2-tailed).538N3636StandardizedCorrelationCoefficient-.1061.000ResidualSig.(2-tailed).538N3636另外,通过视察数据编辑窗口中的库克距离和杠杆值变量:的值,发觉没有明他的异样点。179页1ANOVA销售额SumofSquares(ifMeanSquareFSig.BetweenGroups405.5314101.38411.276.000WithinGroups269.737308.991Total675.27134表一是促销方式对销售额的单因素方差分析结果。可以看到:观测变量销售额的离差平方总额为405.534;假如仅考虑广告形式单个因素的影响,则销售额总变差中,不同广告形式可说明的变差为,403.534抽样误差引起的变差为269.737,它们的方差分别为101.384和方991,相除所得的F统计量的观测值为I1.276,对应的概率P-值近似为0.假如显著性水平a为0.05,由于概率P-值小显著性水平a,因此应拒绝原假设,认为不同广告形式对销售额产生了显著影响,不同广告形式对销售额的影响效应不会为0.ANOVA错售额SumofSquaresdfMeanSquareFSig.Between405.5344101.38411.276.000GroupsWithin269.737308.991GroupsTotal675.27134MultipleComparisonsDependentVariable:销售额1.SD(I)(J)组数组数MeanDifferencStd.ErrorSig.95%CnnfidenceIntervale(I-J)1.owerBoundUpperBound其次组-3.3000,1.6028.048-6.573-.027第.第三组.72861.6028.653-2.5454.002组第四组3.05711.6028.066-.2166.330第五组-6.7000,1.6028.000-9.973-3.427其次组第一组3.3000,1.6028.048.0276.573笫三组4.0286.1.6028.018,755第四组6.3571,1.6028.0003.084第五组-3.4000,1.6028.0426.673第一组72861.6028.653-4.002第三组其次组-4.0286,1.6028.018-7.302笫四组2.32861.6028.157945笫五组-7.4286,1.6028.000-10.702-4.155第一组-3.05711.6028.066-6.330.216第四其次组-6.3571,1.6028.000-9.630-3.084组第三组-2.32861.6028.157-5.602.945第五组-9.7571,1.6028.000-13.030-6.484第五组第一组6.7000,1.6028.0003.1279.973其次组3.100O-1.6028.042.1276.673第三组7.1286,1.6028.0004.15510.702笫四组9.7571.6028.0006.48413.030*.ThemeandifferenceissignificantaltheO.05level.

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