SPSS作业汇总(5)

上表为回归方程的显著性检验，其检验的概率值p近似为0，小于显著性水平（?=0.05），所以被解释变量与解释变量间的线性关系显著，建立线性模式是恰当的。

上表为模型最终结果，模型中包括国民收入、消费额、铁路客运量、民航航线里程、来华旅游入境人数，它们的回归系数的显著性检验的概率值分别为0.001，,0001,0.003,0.000,0.000，都小于显著性水平?（0.05）。所以认为最终模型中保留这些变量时恰当的。其回归方程为：

Y?468.868?0.351X1?0.554X2?0.007X3?20.861X4?0.436X5

（2）利用方差膨胀因子等、特征根、条件数指标判断是否存在多重共线性。

上表中最后一列为方差膨胀因子的检验结果，其中国民收入、消费额、民航航线里程和来华旅游入境人数都大于10，说明他们与其它解释变量之间存在这较强的多重共线性。

上表第二列为特征值的检验结果，可以看出国民收入的特征值为0.381远远大于其它解释变量的特征值，这说明解释变量之间存在着相当多的重叠信息，所以它们之间存在着较强的多重共线性。第三列为条件指数的检验结果，可以看出，除了国民收入外，其它的条件指数均大于10，且来华旅游入境人数的条件指数为262.018>100，所以它们之间也是存在着较强的多重共线性的。 （3）运用软件中的逐步回归拟合回归方程，对最终结果判断是否还存在多重共线性

上表为逐步回归的拟合优度检验。从第二列开始依次为被解释变量与解释变量的复相关系数、判定系数R、调整的判定系数R、回归方程的估计标准误差。其调整的判定系数均接近1，所以其拟合优度较高，但是模型2的R＝0.985>模型1的R＝0.978，所以认为模型2更能较高的拟合方程，所以模型2为最终的拟合回归方程。

2

2

22

上表为对其变量进行多重共线性的检验。模型1中，容忍度为1，表示多重共线性弱，方差膨胀因子为1，表示多重共线性强，两者矛盾；模型2中，容忍度为0.033，接近0，表示多重共线性强，而方差膨胀因子为30.748，表明多重共线性强，两者一致。

上表为剔除的解释变量的多重共线性检验，根据上面的分析可知，在每个模型中把它们剔除是正确的。

根据上面的分析可以得出使用逐步回归的回归方程为：

Y??299.019?0.083X1?17.314X4

操作五： 1． 聚类分析

对2007年江苏省的13个地市的国民经济进行了聚类分析，试探讨依据本文选取的若干主要经济指标进行的分类是否与传统上将江苏省划分为苏南、苏中和苏北三部分是否一致。结果供有关决策部门参考。

X1年末户籍人口（万人），X2城镇化率（%）；X3地区生产总值GDP（亿元）； X4第三产业占GDP的比重 (%)；X5城镇固定资产投资额（亿元）；X6社会消费品零售总额（亿元） X7城市居民人均可支配收入（元）；X8恩格尔系数（城市）（%）；X9农村居民人均纯收入（元） X10恩格尔系数（农村）（%） 地 区 苏州 无锡 常州 南京 镇江 南通 扬州 泰州 徐州 淮安 盐城 x 1x 2x 3x 47.4 9.1 18.6 11.0 24.5 35.1 35.3 33.2 36.0 36.2 34.8 34.1 x 5x 6x 7x 8 x9 9033 8020 7668 6905 6586 6469 5534 4828 5010 6092 x10 624.43 65.6 5700.85 461.74 67.4 3858.54 357.38 60.9 1881.28 617.17 76.8 3283.73 268.78 59.6 1206.69 766.13 48.6 2111.88 459.25 50.2 1311.89 500.70 47.6 1201.82 940.95 45.8 1679.56 618.18 765.23 534.00 39.9 1704.27 1250.05 21260 37.9 10475 1180.74 1134.75 20898 39.8 10026 748.89 363.73 633.94 438.35 347.73 769.59 409.56 394.91 470.06 610.85 331.36 736.54 418.90 321.07 543.01 249.08 269.40 433.74 19089 35.0 16775 38.7 16451 38.5 15057 37.9 14940 43.1 14875 34.9 13254 38.9 12164 38.9 13857 38.5 1443.40 1380.46 20317 35.3 35.7 37.6 38.0 37.4 39.4 37.9 38.9 38.1 39.0 43.7 43.2 41.7 连云港 482.23 40.5 809.79 43.7 1371.26 宿迁 531.53 34.1 542.00 32.0 256.18 158.87 9468 42.4 4783 46.0 采用层次聚类进行聚类。 依据题意将13个城市分为三类，下面为结果：

根据上面的文件结果和树状图可以知道苏州、无锡、常州和南京为第一类，扬州、泰州、徐州、盐城、镇江、南通为第二类，连云港、淮安和宿迁为第三类。 2． 判别分析

从世界国家或地区中选取13个典型的发达国家(I)、11个典型的中等发达国家(II)和9个典型的发展中国家(III)2005年的数据。然后运用判别分析方法，从定量的经济指标入手,建立各个国家和地区的判别模型, 从而为各国或地区政府部门制定经济政策提供帮助。在众多衡量经济水平的指标中采用下列指标：

x1:人均GDP(万美元)x2:万美元国内生产总值能耗(吨标准油) x3:城镇人口比重(%)x4:人口预期寿命(年)有关国家的具体数据如下：

国家 美国(I) 日本(I) 德国(I) 法国(I) 英国(I) 意大利(I) 加拿大(I) 荷兰(I) 新西兰(I) 西班牙(I) 澳大利亚(I) 葡萄牙(I) 希腊(I) 匈牙利(II) 韩国(II) 阿根廷(II) 科威特(II) 墨西哥(II) 斯洛文尼亚(II) 印度(III) 伊朗(III) 乌克兰(III) 泰国(III) 越南(III) 菲律宾(III) 尼日利亚(III) 埃及(III) x1 4.18 3.56 3.38 3.51 3.71 3.02 3.50 3.85 2.61 2.59 3.30 x2 1.17 x3 x4 1.89 80.8 77.4 66 81.8 1.24 73.4 78.5 1.29 76.7 80.2 1.05 89.7 78.5 1.05 67.6 80 2.4 80.1 79.8 1.3 80.2 78.7 1.57 86.2 79.2 1.29 76.7 80.4 1.81 88.2 79.9

1.76 1.46 58.0 78.0 2.22 1.26 60.0 79.0 1.09 2.52 66.0 73.0 1.64 2.70 80.8 78.0 0.47 3.47 91.0 75.0 3.19 3.48 98.0 78.0 0.82 2.09 76.0 74.0 1.78 2.03 50.0 78.0 0.07 0.28 0.28 0.06 0.12 0.08 0.12 6.64 28.7 63.5 8.46 66.9 71.1 5.67 33 70.5 0.18 16.63 67.8 68.2 9.66 27.4 70.3 4.53 62.7 70.8 9.25 46.2 43.7 6.26 48.1 67.4 6.84 42.6 70.2 印度尼西亚(III) 0.13

现知广东省和整个中国2005年数据如下：

x1 x2 x3 x4

广东 0.29 4.54 60.68 73.27

中国 0.17 7.65 40.4 71.5

要求：运用距离判别法和Bayes判别法，两者属于哪个层次。

下面对软件运行结果进行分析：

（1）、对判别函数的 Wilks ’Lambda 检验

根据上表显示的概率值，可以知道在显著性水平为0.05的情况下，两个判别函数的结果都是显著性的。 （2）、特征值

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