整理spss中多元回归分析实例.docx

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整理spss中多元回归分析实例

SPSS中多元回归分析实例

在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。

可以建立因变量y与各自变量xj（j=1,2,3,…,n）之间的多元线性回归模型：

Y=b0+b1x1+b2x2+...+bkxk+e

其中：

b0是回归常数；bk（k=1,2,3,…,n）是回归参数；e是随机误差。

多元回归在病虫预报中的应用实例:

某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量（头）；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量（块）；x3为4月中旬降水量（毫米），x4为4月中旬雨日（天）；预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。

分级别数值列成表2-1。

预报量y：

每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。

预报因子：

x1诱蛾量0~300头为l级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0~150块为1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。

数据保存在“DATA6-5.SAV”文件中。

1）准备分析数据

在SPSS数据编辑窗口中，创建“年份”、“蛾量”、“卵量”、“降水量”、“雨日”和“幼虫密度”变量，并输入数据。

再创建蛾量、卵量、降水量、雨日和幼虫密度的分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。

编辑后的数据显示如图2-1。

图2-1

或者打开已存在的数据文件“DATA6-5.SAV”。

2）启动线性回归过程

单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开如图2-2所示的线性回归过程窗口。

3） 设置分析变量 

设置因变量：

用鼠标选中左边变量列表中的“幼虫密度[y]”变量，然后点击

“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。

设置自变量：

将左边变量列表中的“蛾量[x1]”、“卵量[x2]”、“降水量[x3]”、“雨日[x4]”变量，选移到“Independent（S）”自变量显示栏里。

设置控制变量:

 本例子中不使用控制变量，所以不选择任何变量。

 选择标签变量:

 选择“年份”为标签变量。

选择加权变量:

 本例子没有加权变量，因此不作任何设置。

 4）回归方式

本例子中的4个预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。

因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。

5）设置输出统计量 

单击“Statistics”按钮，将打开如图2-3所示的对话框。

该对话框用于设置相关参数。

其中各项的意义分别为：

（1）规划实施后实际产生的环境影响与环境影响评价文件预测可能产生的环境影响之间的比较分析和评估；

（6）生态保护措施能否有效预防和控制生态破坏。

疾病成本法和人力资本法是用于估算环境变化造成的健康损失成本的主要方法，或者说是通过评价反映在人体健康上的环境价值的方法。

大纲要求

（2）建设项目周围环境的现状。

8）其它选项 

专项规划中的指导性规划　环境影响篇章或说明在主对话框里单击“Options”按钮，将打开如图2-6所示的对话框。

直接市场评估法又称常规市场法、物理影响的市场评价法。

它是根据生产率的变动情况来评估环境质量变动所带来影响的方法。

（四）环境价值评价方法

环境的两个特点：

多元回归分析法可综合多个预报因子的作用，作出预报，在统计预报中是一种应用较为普遍的方法。

同建设项目安全评价相关但又有不同的还有：

《地质灾害防治管理办法》规定的地质灾害危险性评估，《地震安全性评价管理条例》中规定的地震安全性评价，《中华人民共和国职业病防治法》中规定的职业病危害预评价等。

在实际运用中，采取将预报因子和预报量按一定标准分为多级，用分级尺度代换较大的数字，更能揭示预报因子与预报量的关系，预报效果比采用数量值统计方法有明显的提高，在实际应用中具有一定的现实意义。