曲线回归估计的SPSS分析.doc

文档介绍：****题:落叶松林单位面积的蓄积量(V)和胸高断面积(D)的测定数据如下表,试建立V与D的经验回归方程,并且检验回归的显著性。
V(m3)
46
56
67
65
89
86
103
108
121
118
D(m2)










一、定义变量,输入数据
(1)定义变量:打开SPSS数据编辑器,点击“变量视图”,在名称列下输入“V”、“D”,改“类型”栏均为“数字”, “小数”栏分别保留0位和1位。
(2)输入数据:在“数据视图”模式下,在各名称列输入相应的数据,如图所示:
二、分析过程
分析→回归→曲线估计,将“V”添加到“因变量”中,将“D”添加到“变量”中,勾选模型中的“二次模型”、“复合”、“对数”、“立方模型”、“指数”、“幂”、“”、“Logistic”,→确定。
三、输出结果分析
曲线拟合
MODEL: MOD_1.
Dependent variable.. V Method.. LOGARITH(对数曲线模型)
Listwise Deletion of Missing Data
Multiple R (负相关系数) .97210
R Square(决定系数) .94498
Adjusted R Square .93811
Standard Error
Analysis of Variance(方差分析):
DF(自由度) Sum of Squares Mean Square(均方)
Regression(回归) 1
Residuals(残差) 8
F = Signif F = .0000 (,具有极显著性)
-------------------- Variables in the Equation (方程中的变量)--------------------
Variable B(系数) SE B Beta T Sig T(T的显著性水平)
D .972102 .0000()
(Constant) - - .0006()
分析可知:蓄积量(V)与胸高段面积(D),它们的F检验Sig.<,说明蓄积量(V)与胸高段面积(D)达到极显著水平,即蓄积量(V)与胸高段面积(D)的方程具有统计学意义。胸高段面积(D)的T检验Sig.<,说明胸高段面积(D)前的系数具有统计学意义。其方程如下:
V=*ln(D)-
Dependent variable.. V Method.. INVERSE(逆函数曲线模型)
Listwise Deletion of Missing Data
Multiple R .95366
R Square .90947
Adjusted R Square .89815
Standard Error
Analysis