相关分析和回归分析SPSS实现.pdfVIP

. 相关分析与回归分析 一、试验目标与要求 本试验项目的目的是学习并使用 SPSS软件进行相关分析与回归分析， 具体 包括： (1) 皮尔逊 pearson 简单相关系数的计算与分析 (2) 学会在 SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5) 要求试验前，了解回归分析的如下内容。 参数 α、 β的估计 回归模型的检验方法：回归系数 β的显著性检验（ t －检验）；回归 方程显著性检验（ F－检验）。 二、试验原理 1．相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。 用来测度 简单线性相关关系的系数是 Pearson简单相关系数。 2 ．回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析 是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。 其基本思想是， 在相关分 析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测 定，确立一个合适的数据模型， 以便从一个已知量推断另一个未知量。 回归分析 的主要任务就是根据样本数据估计参数， 建立回归模型， 对参数与模型进行检验 与判断，并进行预测等。 线性回归数学模型如下： yi 0 1 x i 1 2 x i2 k x ik i 在模型中，回归系数是未知的，可以在已有样本的基础上，使用最小二乘法 对回归系数进行估计，得到如下的样本回归函数： ? ? ? ? yi 0 1 xi 1 2 xi2 k xik ei 回归模型中的参数估计出来之后，还必须对其进行检验。如果通过检验发现 模型有缺陷， 则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段， 重新选择被解释变量 . . 与解释变量及其函数形式， 或者对数据进行加工整理之后再次估计参数。 回归模 型的检验包括一级检验与二级检验。 一级检验又叫统计学检验， 它是利用统计学 的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性， 具体又可以分为拟与优度评价与显著 性检验；二级检验又称为经济计量学检验， 它是对线性回归模型的假定条件能否 得到满足进行检验，具体包括序列相关检验、异方差检验等。 三、试验演示内容与步骤 1．连续变量简单相关系数的计算与分析 在上市公司财务分析中，常常利用资产收益率、净资产收益率、每股净收益 与托宾 Q值4个指标来衡量公司经营绩效。本试验利用 SPSS对这 4个指标的相关性 进行检验。操作步骤与过程： 打开数据文件 “上市公司财务数据 ( 连续变量相关分析 ).sav ”, 依次选择 “【分析】→【相关】→【双变量】”打开对话框如图，将待分析的 4个指标移 入右边的变量列表框内。其他均可选择默认项，单击 ok提交系统运行。 图5.1 Bivaria