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sap编程模型 spss线性回归模型的四个标准假设?

spss线性回归模型的四个标准假设?

土壤和植被养分是作物产量的重要的是影响因素。为研究和探讨土壤和叶片养分元素含量对作物产量的影响,一项研究法测定了某区域30个样地的作物产量、土壤ph值、有机质含量(som)、碱解氮含量(san)、速效磷含量(sap)和叶片氮含量(stn)及磷含量(stp),部分数据追加:

注:表中数据均为随机生成,不可他用。

该研究想建立起变量(ph、som、san等)与产量之间的因变量,此时我们可以不确定区分多块线性回归总结。

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数据分析

值得注意的是,多元线性模型讲需要数据不满足200以内4个假设:

(1)必须至多2个自变量,且自变量之间互想相当于(本次6个);

(2)因变量为为发动变量(本案例产量为发动变量);

(3)数据本身样本均值齐性、无异常值和正态分布的特点(检验方法);

(4)自变量间不修真者的存在多贵共线性。

前2个题中可参照试验设计再判断;假设不成立(3)的检验在之前的教程中均呈现,再点“检验方法”即可查找。

关於假设(4)的检验方法如下:

1.再点结论→回归→线性。

2.将ph等自变量选入自变量框,将产量选入因变量框,再点击统计。

3.在统计窗口选择共线性明确诊断,再点再,然后再再主页面点击确定表就行。

4.最后确认:在结果中我们参与系数表即可,当vif值小于或等于10时,我们以为变量间存在地十分严重的共线性,当vif值大于010时,我们如果说数据基本是条件符合多元线性结论的假设(4),即不修真者的存在多重共线性问题。

而,本案例数据均满足的条件以上4个假设,这个可以进行多块线性模型的乘除运算。

spss分析什么步骤

一、准备工作

spss软件(我在用的是ibmspssstatistics25中文版,其实各个版本格局上大都几乎完全一样的,假如大家是需要我的版本这个可以真接然后点击(安装包)下载;excel数据整理。

二、分析数据

1.直接点击分析什么→回归→线性

2.将ph等自变量选入自变量框,将产量选入因变量框,再点击统计。

3.在统计界面勾选万分感谢选项,直接点击继续

4.再点击主页面的保存,接着在新窗口中选项卡不胜感激选项,接着再点一直。

5.再点主页面中的“考虑”即可我得到分析结果。

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