一元回归分析 在数学关系式中只描述了一个变量与另一个变量之间的数量变化关系,则称其为一元回归分析
其回归模型为 y 称为因变量,x 称为自变量,称为随机误差,a,b 称为待估计的回归参数,下标i 表示第i 个观测值
如果给出a 和b的估计量分别为,,则经验回归方程: 一般把称为残差, 残差可视为扰动的“估计量”
例子: 湖北省汉阳县历年越冬代二化螟发蛾盛期与当年三月上旬平均气温的数据如表1-1,分析三月上旬平均温度与越冬代二化螟发蛾盛期的关系
表1-1 三月上旬平均温度与越冬代二化螟发蛾盛期的情况表 年份 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 三月上旬平均温度 8
5 越冬代二化螟发蛾盛期(6月 30日为0) 3 5 3 1 4 4 5 2 7 5 数据保存在“DATA6-1
SAV”文件中
1)准备分析数据 在数据编辑窗口中输入数据
建立因变量历期“历期” 在SPSS数据编辑窗口中,创建“年份”、“温度”和“发蛾盛期”变量,并把数据输入相应的变量中
或者打开已存在的数据文件“DATA6-1
2)启动线性回归过程 单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项,将打开如图 1-1所示的线性回归过程窗口
图 1-1 线性回归对话窗口 3) 设置分析变量 设置因变量:本例为“发蛾盛期”变量,用鼠标选中左边变量列表中的“发蛾盛期”变量,然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮,该变量就自动调入“Dependent”显示栏里
设置自变量:选择一个变量作为自变量进入“Independent(S)”框中
用鼠标选中左边变量列表中的“温度”变量,然后点击“Independent(S)