При проведении регрессионного анализа используем процедуру:

Analyze(Анализ)

Regression(Регрессия)

Linear (Линейный).

Появится диалоговое окно Linear Regression(Линейная Регрессия), в котором в поле для зависимой переменной переносим переменную натуральный логарифм ВРП на душу населения и присваиваем статус независимых переменным натуральный логарифм объема промышленной продукции на душу населения и натуральный логарифм объема строительных работ на душу населения. Затем, щелкнув на кнопку Save(Сохранение), вызовем диалоговое окно Linear Regression: Save,где в полях Predicted Value (Предсказанные Величины) и Residual (Остатки) ставим метки Unstandardized (Ненормализованное)

В табл. 2, 3, 4 сведены результаты регрессионного анализа, выполненного с помощью пакета анализа данных SPSS. При определении параметров модели использовали метод принудительного ввода предикторов.

Таблица 2

КАТЕГОРИИ: Главная Случайная страница Познавательное Новые статьи Контакты Заказать работу Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Сводка для модели (Model Summary) ⇐ Предыдущая12345Следующая ⇒ Построение уравнения регрессии Матрица корреляций Пирсона                             Натуральный логарифм объема промышл. продукции, душ. Натуральный логарифм объема строит. работ, душ. Натуральный логарифм ВРП на душу населения Натуральный логарифм объема промышл. продукции, душ. Pearson Correlation   ,658 ,835 Sig. (2-tailed) , ,000 ,000 N       Натуральный логарифм объема строит. работ, душ. Pearson Correlation ,658   ,800 Sig. (2-tailed) ,000 , ,000 N       Натуральный логарифм ВРП на душу населения Pearson Correlation ,835 ,800   Sig. (2-tailed) ,000 ,000 , N       ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Значения выборочных коэффициентов линейной корреляции двух пар переменных Натуральный логарифм объема промышленной продукции на душу населения - Натуральный логарифм ВРП на душу населения, Натуральный логарифм объема строительных работ на душу населения - Натуральный логарифм ВРП на душу населения составляют 0,835 и 0,800 соответственно, что говорит о высокой степени их связи. Выборочный коэффициент линейной корреляции предикторов (0,658) не превышает 0,8, значит, эффекта мультиколлинеарности не наблюдается.

b Dependent Variable: Натуральный логарифм ВРП на душу населения

Таблица 3

Таблица дисперсионного анализа (ANOVA)

b Dependent Variable: Натуральный логарифм ВРП на душу населения

Таблица 4

Таблица коэффициентов (Coefficients)

Таким образом, нами получено следующее уравнение линейной регрессии:

Y _R = 3,946 + 0,337* X ₁+ 0,381* X ₂

Кроме того, в исходном файле были образованы две новых переменных pre_ 2 – нестандартизированное предсказанное значение переменной и res_ 2 – нестандартизированный остаток, которые добавляются в конец списка переменных. Значения этих переменных были вычислены исходя из уравнения регрессии.

Дата добавления: 2015-07-02; Просмотров: 677; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!