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1、介紹SPSS中逐步回歸分析的應(yīng)用2009-04-2012:30:45
2、??分類：默認(rèn)分類閱讀2037評論0??字號：大中小?訂閱?楊應(yīng)紅張馬兵盧逢剛（安慶市氣象局246001）引言???SPSS(StatisticalPackagefortheSocialScience)社會科學(xué)應(yīng)用軟件包是世界上著名的統(tǒng)計分析軟件之一。它和SAS（StatisticalAnalysisSystem，統(tǒng)計分析系統(tǒng)）、BMDP（BiomedicalPrograms，生物醫(yī)學(xué)程序）并稱為國際上最有影響的三大統(tǒng)計軟件。SPSS名為社會學(xué)統(tǒng)計軟件包，這是為了強(qiáng)調(diào)其社會科學(xué)應(yīng)用的一面（因?yàn)樯鐣茖W(xué)
3、研究中的許多現(xiàn)象都是隨機(jī)的，要使用統(tǒng)計學(xué)和概率論的定理來進(jìn)行研究），而實(shí)際上它在社會科學(xué)、自然科學(xué)的各個領(lǐng)域都能發(fā)揮巨大作用，并已經(jīng)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)以及體育、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、商業(yè)和金融等各個領(lǐng)域?；貧w分析是目前氣象統(tǒng)計分析中最為常用的一種方法之一。例如目前臺站常用的MOS（模式輸出統(tǒng)計量）方法中，回歸分析是最基本的方法之一。逐步回歸能夠幫我們建立最優(yōu)的回歸模型，但過程較復(fù)雜。Spss軟件功能強(qiáng)大，且操作簡單。我們用該軟件對氣象資料作逐步回歸分析，對于Spss軟件用于氣象統(tǒng)計的便利亦可見一斑。下面以安慶市1951－1971年6～8月降水及相關(guān)資
4、料（表一）為例。介紹SPSS中逐步回歸分析的應(yīng)用2009-04-2012:30:45
5、??分類：默認(rèn)分類閱讀2037評論0??字號：大中小?訂閱?楊應(yīng)紅張馬兵盧逢剛（安慶市氣象局246001）引言???SPSS(StatisticalPackagefortheSocialScience)社會科學(xué)應(yīng)用軟件包是世界上著名的統(tǒng)計分析軟件之一。它和SAS（StatisticalAnalysisSystem，統(tǒng)計分析系統(tǒng)）、BMDP（BiomedicalPrograms，生物醫(yī)學(xué)程序）并稱為國際上最有影響的三大統(tǒng)計軟件。SPSS名為社會學(xué)統(tǒng)計軟件包，這是為了強(qiáng)調(diào)其社會科學(xué)應(yīng)用的一
6、面（因?yàn)樯鐣茖W(xué)研究中的許多現(xiàn)象都是隨機(jī)的，要使用統(tǒng)計學(xué)和概率論的定理來進(jìn)行研究），而實(shí)際上它在社會科學(xué)、自然科學(xué)的各個領(lǐng)域都能發(fā)揮巨大作用，并已經(jīng)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)以及體育、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、商業(yè)和金融等各個領(lǐng)域?；貧w分析是目前氣象統(tǒng)計分析中最為常用的一種方法之一。例如目前臺站常用的MOS（模式輸出統(tǒng)計量）方法中，回歸分析是最基本的方法之一。逐步回歸能夠幫我們建立最優(yōu)的回歸模型，但過程較復(fù)雜。Spss軟件功能強(qiáng)大，且操作簡單。我們用該軟件對氣象資料作逐步回歸分析，對于Spss軟件用于氣象統(tǒng)計的便利亦可見一斑。下面以安慶市1951－1971年6～
7、8月降水及相關(guān)資料（表一）為例?！ ?數(shù)據(jù)格式???表中1971年因子值留作預(yù)報時使用，不參加到樣本中進(jìn)行統(tǒng)計，表中符號意義如下：y：安慶市整個地區(qū)6～8月降水量（mm）。X1：1月500hPa高度距平和（50°～20°W，60°N；45°～25°W，55°N）。X2：2～3月500hPa高度距平和（70°～100°E，30°N）。X3：4月500hPa高度距平和（25°N，105°～115°E；20°N，100°～120°E；15°N，105°～115°E）。X4：12月下旬一次年1月下旬安慶市地面WSW-WNW風(fēng)速合計（m/s）。2統(tǒng)計步驟2.1做數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖，觀察因
8、變量和自變量關(guān)系是否具有線性關(guān)系。2.1.1GraPhs→Scatter→SiPle順序展開如圖a所示的對話框： 2.1.2將變量y（6-8月降水量）、x1(1月份500hPa高度距平和)依次選入YAxis和XAxis，單擊ok按鈕。生成的圖形如圖（b）所示，根據(jù)同樣的操作可以作出以y（6-8月降水量）為YAxis，分別以其他幾個自變量為XAxis的散點(diǎn)圖?！???從散點(diǎn)圖可以看出6-8月降水量和這幾個自變量存在明顯的線性關(guān)系，由此可以判定建立線性回歸方程是非常適合的。2.2回歸模型的建立2.2.1按Analyze→Regression→Linear順序展開如圖c所示的
9、對話框： 2.2.2左側(cè)的源變量框中選擇y（6-8月降水量）作為因變量進(jìn)入DePendent框中。???選擇x1、x2、x3、x4變量作為自變量進(jìn)入IndePendent(s)框中。2.2.3在Method選擇框中選擇StePwise（逐步回歸）作為分析方式。2.2.4單擊Statics按鈕，并打開如圖d的對話框。在Resideuals欄中選擇Casewisediagnostics項(xiàng)要求進(jìn)行奇異值判別。并在Outliersoutsidestandarddeviation的參數(shù)鍵入3,設(shè)置觀測值的標(biāo)準(zhǔn)差大于3為奇異值。選中Collinear
