工商管理专业spss课程期末报告

工商管理专业spss课程期末报告内容摘要：

他部分过程省略 结果如下表 3到 表 7： Variables Entered/Removedb Model Variables Entered Variables Removed Method 1 食品 , 居住 , 衣着a . Enter 表 2 相关关系矩阵 SPSS 课程期末报告 工商管理 10042020201324 8。 如表 4 所示：给出了模型整体拟合效果的概述，模型的拟合优度系数为，反映了因变量于自变量之间具有高度显著的线性关系。 表里还显示了 R平方以及经调整的 R 值估计标准误差，另外表中还给出了杜宾 瓦特森检验值DW=，杜宾 瓦特森检验统计量 DW 是一个用于检验一阶变量自回归形式的序列相关问题的统计量， DW在数值 2到 4之间的附近说明模型变量无序列相关。 如表 5所示：给出了方差分析表，我们可以看到模型的设定检验 F 统计量的值为 ，显著性水平的 P值为。 a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: 家庭设备用品及服务 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate DurbinWatson 1 .982a .965 .860 .61895 a. Predictors: (Constant), 食品 , 居住 , 衣着 b. Dependent Variable: 家庭设备用品及服务 ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 3 .237a Residual .383 1 .383 表 3 变量进入、剔除信息表 表 4 模型概述表 SPSS 课程期末报告 工商管理 10042020201324 9。 如表 6所示：给出了回归系数表和变量显著性检验的 T值，我们发现，变量居住的 T 值太小，没有达到显著性水平，因此我们要将这个变量剔除，从这里我们也可以看出模型虽然通过了设定检验，但很有可能不能通过，变量的显著性检验。 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .715 .605 居住 .000 .002 .904 衣着 .640 .283 食品 .441 .206 .278 a. Dependent Variable: 家庭设备用品及服务 如表 7所示：给出了残差分析表，表中显示了预测值、残差、标准化预测值、标准化残 差的最小值、最大值、均值、标准差及样本容量等，根据概率的 3 西格玛原则，标准化残差的绝对值最大为 ，小于 3，说明样本数据中没有奇异值。 Residuals Statisticsa Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 5 Residual .40125 .00000 .30947 5 Total 4 a. Predictors: (Constant), 食品 , 居住 , 衣着 b. Dependent Variable: 家庭设备用品及服务 表 5 方差 分析表 表 6 回归系数分析表 SPSS 课程期末报告 工商管理 10042020201324 10。 Std. Predicted Value .000 5 Std. Residual .648 .000 .500 5 a. Dependent Variable: 家庭设备用品及服务 图 1 所示，给出了模型的直方图，由于我们在模型中始终假设残差服从正态分布，因此我们可以从这张图中直观地看出回归后的实际残差是否符合我们的假设，从回归残差的直方图于附于图上的正态分布曲线相比较，可以认为残差的分布不是明显地服从正态分布。 尽管这样也不能盲目的否定残差服从正态分布的假设，因为我们用了进行分析的样本太小，样本容量 仅为 5。 表 7 残差统计表 SPSS 课程期末报告 工商管理 10042020201324 11。 从上面系列表的分析结果看，我们的模型需要剔除居住这个变量，用本次实验中的方法和。