SPSS回归分析作业.docx
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SPSS回归分析作业
由ModelSummary和ANOVA表可知，相关系数R为0.867，决定系数R2为0.751，校正决定系数为0.727。
从系数的t检验可以看出，该模型的回归系数都通过检验。
所以，剔除gz变量，建立关于资产评估增值率的三元线性回归方程为：
pg=0.376+0.063fz+0.600bc-0.040gm
b更为有效实用，因为所有的回归系数都通过了t检验，并且b模型估计的标准误较小。
2、
数据文件“房产销售”提供了20件房地产的销售价格和评估的数据（美元）：
y----销售价格；x1----地产评估价值；x2----房产评估价值；x3----面积（平方英尺）。
a.建立适当的关于销售价格的多元线性回归模型.
b.利用模型预测地产评估价值为2000，房产评估价值为12000，面积为1100的销售价格，并给出预测值的95%的置信区间。
c.通过对模型的统计检验说明预测值的可信度。
解：
a.SPSS数据如下
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
B
Std.Error
Beta
1
（Constant）
1475.648
5742.859
.257
.800
地产价值
.814
.512
.193
1.589
.132
房产价值
.821
.211
.557
3.890
.001
面积
13.509
6.583
.277
2.052
.057
a.DependentVariable:
销售价格
由图表所知，地产价值的sig值过高，所以地产价值对销售价格的影响不显著。
把地产价值剔除后，所得的数据如下：
ModelSummaryb
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
1
.939a
.881
.867
8262.430
a.Predictors:
（Constant）,面积,房产价值
b.DependentVariable:
销售价格
ANOVAb
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
8.623E9
2
4.311E9
63.153
.000a
Residual
1.161E9
17
6.827E7
Total
9.783E9
19
a.Predictors:
（Constant）,面积,房产价值
b.DependentVariable:
销售价格
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
95%ConfidenceIntervalforB
B
Std.Error
Beta
LowerBound
UpperBound
1
（Constant）
105.382
5927.158
.018
.986
-12399.827
12610.592
房产价值
.961
.200
.651
4.797
.000
.538
1.384
面积
16.348
6.615
.336
2.472
.024
2.392
30.304
a.DependentVariable:
销售价格
ResidualsStatisticsa
Minimum
Maximum
Mean
Std.Deviation
N
PredictedValue
21387.19
1.06E5
5.67E4
21303.096
20
Residual
-1.582E4
1.387E4
.000
7815.476
20
Std.PredictedValue
-1.656
2.330
.000
1.000
20
Std.Residual
-1.915
1.679
.000
.946
20
a.DependentVariable:
销售价格
由Coefficients表所知，回归方程为：
y=105.382+0.961x2+16.348x3
b.
解：
通常先做enter，然后做逐步
（1）对原数据进行回归分析，得到回归方程为：
y=105.382+0.961x2+16.348x3
（2）地产评估价值为2000，房产评估价值为12000，面积为1100的销售价格的95%的置信区间为：
（21468.99197，37776.93332）。
（3）该模型的AdjustedRSquare=0.867，也就是这两个自变量可以解释86.7%的因变量变差，应该说是预测的可信度比较高；并且残差符合正态性、独立性和方差齐次性，模型成立，即有95%的可能性b的预测值在区间21468.99197-37776.93332内。
3、
大多数公司都提供了β估计值，以反映证券的系统风险。
一种股票的β值所测量的是这种股票的回报率与整个市场平均回报率之间的关系。
这个指标的名称就来自简单线性回归中的斜率参数β。
在这种回归中，因变量是股票回报率（Y）。
而自变量则是市场回报率（X）。
值大于1的股票被称为“攻击性”证券，因为它们的回报率变动（向上或向下）得比整个市场的回报率快。
相反，β值小于1的股票被称为“防御性”证券，因为它们的回报率变动的比市场回报率慢。
值接近1的股票被称为“中性”证券，因为它们的回报率反映市场回报率。
下面表中的数据是随机抽选的7个月内某只特定的股票的月回报率及整个市场的回报率。
试对这些数据完成简单线性回归分析。
根据你的分析结果，你认为这只股票是属于攻击性，防御性，还是中性的股票？
月股票回报率Y市场回报率X
112.07.2
2–1.30.0
32.52.1
418.611.9
59.05.3
6–3.8–1.2
7–10.0–4.7
解：
SPSS数据如下：
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
B
Std.Error
Beta
1
（Constant）
-1.329
.323
-4.109
.009
X
1.762
.054
.998
32.539
.000
a.DependentVariable:
Y
得到回归方程：
y=1.762x-1.329。
β值为线性回归斜率参数1.762>1，所以，该股票属于“攻击性股票”。
4、
参考上题。
股票的β值是否依赖于计算回报率的时间长度？
因为有些经济商号用的是按月数据计算的β值，另一些经济商号则用按年数据计算的β值，所以这个问题对投资者来说很重要。
H.莱维分别研究了三类股票的时间长度（月）和平均β值。
将时间长度从一个月逐步增加到30个月，莱维计算了1946---1975年间144只股票的回报率。
根据他所得的β值，这144只股票中有38只攻击性股票，38只防御性股票，以及68只中性股票。
下表中给出的这三类股票对不同时间水平的平均β值。
A、对于攻击性股票、防御性股票和中性股票三种情况，分别求表达平均β值Y与时间长度X之间关系的最小二乘简单线性回归方程。
B、对每一类股票检验假设：
时间长度是平均β值的有效线性预测器，检验时用α=0.05。
C、对每一类股票，构造直线斜率的95%置信区间，哪只股票的β值随时间长度的增大而线性增大？
时间长度X，月
β值，Y
攻击性股票防御性股票中性股票
1
3
6
9
12
15
18
24
30
1.370.500.98
1.420.440.95
1.530.410.94
1.690.391.00
1.830.400.98
1.670.381.00
1.780.391.02
1.860.351.14
1.830.331.22
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
95%ConfidenceIntervalforB
B
Std.Error
Beta
LowerBound
UpperBound
1
（Constant）
1.451
.059
24.392
.000
1.310
1.591
x
.016
.004
.856
4.377
.003
.007
.025
a.DependentVariable:
y
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
95%ConfidenceIntervalforB
B
Std.Error
Beta
LowerBound
UpperBound
1
（Constant）
.459
.013
34.178
.000
.428
.491
x
-.005
.001
-.901
-5.488
.001
-.007
-.003
a.DependentVariable:
y
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
95%ConfidenceIntervalforB
B
Std.Error
Beta
LowerBound
UpperBound
1
（Constant）
.911
.025
37.083
.000
.853
.969
x
.009
.002
.906
5.672
.001
.005
.012
a.DependentVariable:
y
5
个人计算机（PC机）正以非凡的技术在发展，PC机的零售价格也是这样。
由于购买时间和机器特点不同，一台PC机的零售价格可能发生戏剧性的变化。
不久前收集了一批IBMPC机和IBMPC兼容机的零售价格数据，共有N=60，见数据文件“计算机价格”。
这些数据被用来拟合多元回归
E（Y）=β0+β1x1+β2x2
其中：
Y=零售价格（美元）
x1=微处理器速度（兆赫）
a、试写出最小二乘预测方程。
b、此模型是否适合于预测？
用α=0.10进行检验。
c、构造β1的90%置信区间，并对此区间作出解释。
d、本模型中的CPU芯片（x2）是否是价格（Y）的有效预测器？
用α=0.10进行预测。
ModelSummaryb
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
1
.610a
.373
.350
962.967
a.Predictors:
（Constant）,芯片,速度
b.DependentVariable:
价格y
ModelSummaryb
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
1
.610a
.373
.350
962.967
a.Predictors:
（Constant）,芯片,速度
b.DependentVariable:
价格y
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
95%ConfidenceIntervalforB
B
Std.Error
Beta
LowerBound
UpperBound
1
（Constant）
-68.509
1461.468
-.047
.963
-2996.181
2859.162
速度
108.237
21.198
.582
5.106
.000
65.772
150.702
芯片
2.486
4.174
.068
.596
.554
-5.876
10.848
a.DependentVariable:
价格y
6、
在工厂中，准确估计完成一项作业所需的工时数对于诸如决定雇佣工人的数量，确定向客户报价的最后期限，或者作出与预算有关的成本分析决策等决策管理来说是极端重要的。
一名锅炉筒制造商想预测在一些在未来预测项目中装配锅炉筒所需的工时数。
为了用回归方法实现此目标，他收集了35个锅炉的项目数据（数据文件“锅炉”）。
除工时（Y）外，被测量的变量有锅炉工作容量（X1=磅/小时），锅炉设计压力（X2=磅/平方英寸），锅炉的类型（X3=1，如在生产领域装配；X3=0，如在使用领域装配），以及炉筒类型（X4=1，蒸汽炉筒；X4=0，液体炉筒）。
A、试检验假设：
锅炉容量（X1）与工时数（Y）之间有正线性关系。
B、试检验假设：
锅炉压力（X3）与工时数（Y）之间有正线性关系。
C、构造β1的95%置信区间并对结果做出解释。
D、构造β3的95%置信区间。
Correlations
工时y
容量x1
工时y
PearsonCorrelation
1
.827**
Sig.（2-tailed）
.000
N
35
35
容量x1
PearsonCorrelation
.827**
1
Sig.（2-tailed）
.000
N
35
35
**.Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.
Correlations
工时y
压力x2
工时y
PearsonCorrelation
1
.657**
Sig.（2-tailed）
.000
N
35
35
压力x2
PearsonCorrelation
.657**
1
Sig.（2-tailed）
.000
N
35
35
**.Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
95%ConfidenceIntervalforB
B
Std.Error
Beta
LowerBound
UpperBound
1
（Constant）
-3727.268
1227.784
-3.036
.005
-6234.737
-1219.800
容量x1
.009
.001
.903
9.491
.000
.007
.011
压力x2
1.898
.661
.388
2.873
.007
.549
3.247
炉类型x3
3410.104
926.871
.531
3.679
.001
1517.180
5303.027
筒类型x4
2118.726
314.805
.392
6.730
.000
1475.809
2761.644
a.DependentVariable:
工时y
7
Cushman&Wakefield股份有限公司，采集了美国市场上办公用房的空闲率和租金率的数据。
对于18个选取的销售地区，这些地区的中心商业区的综合空闲率（%）和平均租金率（美元/平方英尺）的数据（TheWallJournalAlmanac1988）见文件“办公用房”。
a.用水平轴表示空闲率，对这些数据画出散点图。
b.这两个变量之间显出什么关系吗？
c.求出在办公用房的综合空闲率已知时，能用来预测平均租金率的估计的回归方程。
d.在0.05显著水平下检验关系的显著性。
e.估计的回归方程对数据的拟合好吗？
请解释。
f.在一个综合空闲率是25%的中心商业区，预测该市场的期望租金率。
g.在劳德代尔堡的中心商业区，综合空闲率是11.3%,预测劳德代尔堡的期望租金率。
Correlations
综合空闲
平均租金
综合空闲
PearsonCorrelation
1
-.659**
Sig.（2-tailed）
.003
N
18
18
平均租金
PearsonCorrelation
-.659**
1
Sig.（2-tailed）
.003
N
18
18
**.Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
95%ConfidenceIntervalforB
B
Std.Error
Beta
LowerBound
UpperBound
1
（Constant）
37.075
3.528
10.510
.000
29.596
44.553
综合空闲
-.779
.222
-.659
-3.504
.003
-1.251
-.308
a.DependentVariable:
平均租金
VariablesEntered/Removedb
Model
VariablesEntered
VariablesRemoved
Method
1
综合空闲a
.
Enter
a.Allrequestedvariablesentered.
b.DependentVariable:
平均租金
ModelSummaryb
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
Durbin-Watson
1
.659a
.434
.399
4.88474
2.456
a.Predictors:
（Constant）,综合空闲
b.DependentVariable:
平均租金
ANOVAb
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
292.914
1
292.914
12.276
.003a
Residual
381.771
16
23.861
Total
674.685
17
a.Predictors:
（Constant）,综合空闲
b.DependentVariable:
平均租金
ResidualsStatisticsa
Minimum
Maximum
Mean
Std.Deviation
N
PredictedValue
19.3099
32.3998
25.3917
4.15093
18
Std.PredictedValue
-1.465
1.688
.000
1.000
18
StandardErrorofPredictedValue
1.157
2.308
1.590
.361
18
AdjustedPredictedValue
19.2299
32.0616
25.4049
4.20352
18
Residual
-6.36692
8.37020
.00000
4.73890
18
Std.Residual
-1.303
1.714
.000
.970
18
Stud.Residual
-1.342
1.798
-.001
1.016
18
DeletedResidual
-6.74506
9.21847
-.01321
5.19557
18
Stud.DeletedResidual
-1.379
1.949
.013
1.052
18
Mahal.Distance
.009
2.850
.944
.873
18
Cook'sDistance
.000
.164
.047
.048
18
CenteredLeverageValue
.001
.168
.056
.051
升级会员 