一元线性回归的SPSS做法及结果

步骤：分析——回归——线性——将“不良贷款”放入因变量；“各项贷款余额”放入自变量——确定

模型汇总 模型 1 R .844 aR 方 .712 调整 R 方 标准 估计的误差 .699 1.9799 a. 预测变量: (常量), 各项贷款余额。 Anova 模型 1 回归 残差 总计 平方和 222.486 90.164 312.650 df 1 23 24 均方 222.486 3.920 F 56.754 Sig. .000 ab a. 预测变量: (常量), 各项贷款余额。 b. 因变量: 不良贷款 系数 非标准化系数 模型 1 (常量) 各项贷款余额 a. 因变量: 不良贷款 B -.830 .038 标准 误差 .723 .005 标准系数 试用版 t -1.147 .844 7.534 Sig. .263 .000 a

如果希望出预测值数据以及其置信区间估计以及预测区间估计的区间，步骤如下：

步骤：分析——回归——线性——将“不良贷款”放入因变量；“各项贷款余额”放入自变量——点击右边的“保存“——选择“预测值”下面的“非标准化”; “预测区间”下面的“均值”、“单值”——点击“继续”回到原来的对话框——确定

预测值以及置信区间估计以及预测区间估计的区间的数据如下：（等同于课本325页内容） PRE-1 1.7208 3.3882 5.7263 2.2324 6.7381 -0.2156 3.2404 6.1962 2.8122 1.9292 1.6033 4.1802 1.3911 5.7869 9.1557 2.1755 -0.2687 1.9557

LMCI-1 0.7335 2.5637 4.7403 1.3160 5.5743 -1.5735 2.4103 5.1330 1.9553 0.9727 0.5976 3.3516 0.3505 4.7916 7.4550 1.2521 -1.6382 1.0029 UMCI-1 2.7081 4.2126 6.7122 3.1487 7.9018 1.1422 4.0704 7.2593 3.6691 2.8858 2.6090 5.0087 2.4317 6.7822 10.8564 3.0990 1.1008 2.9086 LICI-1 -2.4924 -0.7898 1.5134 -1.9647 2.4801 -4.5307 -0.9387 1.9646 -1.3724 -2.2768 -2.6142 0.0014 -2.8348 1.5719 4.7208 -2.0231 -4.5874 -2.2495 UICI-1 5.9339 7.5661 9.9391 6.4295 10.9960 4.0994 7.4195 10.4277 6.9967 6.1353 5.8208 8.3590 5.6171 10.0019 13.5906 6.3742 4.0500 6.1609

0.1065 4.4530 13.1233 2.7970 3.3237 6.6054 3.0433 -1.1819 3.6100 10.4165 1.9389 2.4971 5.4673 2.2029 1.3949 5.2960 15.8301 3.6551 4.1504 7.7435 3.8838 -4.1872 0.2713 8.2139 -1.3878 -0.8547 2.3544 -1.1379 4.4002 8.6347 18.0328 6.9818 7.5022 10.8564 7.2245 以下内容不做要求，了解即可。

残差分析步骤：步骤：分析——回归——线性——将“不良贷款”放入因变量；“各项贷款余额”放入自变量——点击右边的“保存“——选择“预测值”下面的“非标准化”; “预测区间”下面的“均值”、“单值”； “残差”里面选择“未标准化”和“标准化”——点击“继续”回到原来的对话框——确定 RES-1 -0.82079 -2.28816 -0.92626 0.96763 1.06195 2.91563 -1.64037 6.30384

ZRE-1 -0.41455 -1.15567 -0.46782 0.48871 0.53635 1.47258 -0.82849 3.18384

-1.81216 0.67079 -1.30332 -0.18016 -0.59111 -2.28690 1.04427 0.82447 0.46868 -1.55574 0.89352 2.34700 -1.52331 -1.19700 -2.12374 0.59458 0.15668 -0.91526 0.33879 -0.65826 -0.09099 -0.29855 -1.15503 0.52742 0.41641 0.23671 -0.78575 0.45129 1.18538 -0.76937 -0.60456 -1.07262 0.30030 0.07913

3.532.52标准化残差1.510.500.0-0.5-1-1.5贷款余额

系列150.0100.0150.0200.0250.0300.0350.0400.0以上为标准化残差图，根据经验法则，约有95%数据落在【-2,2】之间。标准化残差的分布也近似服从正态分布，关于残差的假定成立，上述回归模型可用。

百度搜索“77cn”或“免费范文网”即可找到本站免费阅读全部范文。收藏本站方便下次阅读，免费范文网，提供经典小说教育文库一元线性回归的SPSS做法及结果在线全文阅读。