数据来自"spss统计分析与数据挖掘"谢龙汉 尚涛编著 若需要数据,请联系. 数据集: 图形(graphs)+旧对话框(old dialog box)+散点点状(scatterdot) time 变量到y轴坐标. diam变量到x轴坐标. 从图中可以看出有线性关系. 分析+回归+线性 选择time到"因变量"变量框, diam到"自变量"变量框.type到"个案标签"变量框. 点击"绘制(plots)"出现 dependnt:因变量 *zpred :标准化预测值 *zresid:标准化残差 *dresid:剔除残差 *adjpred:修正后的预测值 *sresid:学生化的残差 *sdresid:学生化剔除残差. 从左侧选择变量进y 做回归分析诊断图(判断异常值),进x预测图. 标准化残差图的直方图是检验残差是否符合正态分布.(基本假定) 点"保存" 预测值:"标准化"指保存标准化后的预测值,此预测值均值为0,方差为1. 残差:"标准化"指保存使用u变化后的预测值,此预测值均值为0,方差为1. 点ok 结果如下: 从图中看出:模型的拟合优度为0.700 修正的为0.482*0.482.说明回归方程对样本观测值的拟合效果还可以. anova sig0.05 回归方程的显著性检验通过. 从系数图可以看出:系数的显著性检验通过. 从上图看出:残差基本符合正态分布. 上图为回归残差的散点图:p-p图中给点呈现为一条直线,说明回归残差基本符合正态分布. 上图为标准化残差对标准化预测值的散点图:可以看出tray为异常值.