实验四 回归分析和因子分析实验.doc

1 实验四回归分析和因子分析实验一、实验目的?掌握相关分析的基本概念、相关系数及其检验和偏相关分析。?学****利用 SPSS 进行因子分析。二、实验内容 (1)两变量的相关分析假设对 10户居民家庭的月可支配收入和消费支出进行调查,得到的原始资料如表 1-1 所示: 单位:百元表 1-1 居民家庭的月可支配收入和消费支出情况编号 123456789 10 消费支出 20 15 40 30 42 60 65 70 53 78 可支配收入 25 18 60 45 62 88 92 99 75 98 试分析消费支出与可支配收入之间的关系? 输入数据得出分析图表 2 相关性消费支出可支配收入消费支出 Pearson 相关性 1 .988 显著性(双侧) .000 N 10 10 可支配收入 Pearson 1 显著性(双侧) .000 N 10 10 **. 水平(双侧)上显著相关。输出的结果分析:消费支出与可支配收入的相关系数高达 ,但t 统计量的值的显著性概率 p=<, 相关系数是显著异于 0 的。说明居民可支配收入与消费支出相关。(3 )实验报告已知全国以及各地区的供水情况如表 1-2 所示,试用一元回归分析方法,根据供水管道长度变化,来分析全年供水总量的变化情况? 表 1-2 供水管道长度与全年供水总量地区供水管道长度(公里) 全年供水总量(万平方米) 全国 4752548 北京 128823 天津 64537 河北 160132 山西 77525 内蒙古 59276 辽宁 280510 吉林 159570 黑龙江 153387 上海 308309 江苏 380395 3 浙江 235535 安徽 204128 福建 118512 江西 143240 山东 259782 河南 185092 湖北 257787 湖南 262691 广东 568949 广西 134412 海南 20241 重庆 71077 四川 165632 贵州 45198 云南 52742 西藏 5363 陕西 73580 甘肃 62127 青海 14390 宁夏 22921 新疆 76685 资料来源: 2004 年《中国统计年鉴》输入数据 4 得出分析图表模型汇总模型 R R方调整 R方标准估计的误差 1 .998 a .995 .995 :(常量),供水管道长度。 5 Anova b 模型平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 1 .000 a 残差 30 总计 31 :(常量),供水管道长度。