全部版块 我的主页
论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SPSS论坛
3968 5
2012-12-16
这个问题悲催,我先用的enter方式进入,检验出有异方差,我用残差的绝对值的倒数做权,在进行wls分析后,又发现有共线性,于是我用stepwise筛选法,结果没什么剔除的,全是进入的,然后更郁闷的是,五个解释变量进了四个,但是,结果发现还是有严重的共线性,,,,这这,,,浪费大量时间,我要疯了,什么情况?



二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2012-12-16 12:17:28
Variables Entered/Removeda,b
Model        Variables Entered        Variables Removed        Method
1        社会消费品零售额(亿元)X5        .        Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
2        出口总值(万美元)X4        .        Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
3        科学技术支出(万元)X3        .        Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
4        固定资产投资(亿元)X1        .        Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
a. Dependent Variable: 地区生产总值(亿元)Y
b. Weighted Least Squares Regression - Weighted by 残差绝对值的倒数
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-12-16 12:18:05
                Model Summary(e)(,)(f)
Model        R        R Square        Adjusted R Square        Std. Error of the Estimate        Durbin-Watson
1        .996a        .992        .991        66.33685       
2        .999b        .998        .998        34.45720       
3        .999c        .999        .998        28.50073       
4        1.000d        .999        .999        21.38688        1.228
a. Predictors: (Constant), 社会消费品零售额(亿元)X5
b. Predictors: (Constant), 社会消费品零售额(亿元)X5, 出口总值(万美元)X4
c. Predictors: (Constant), 社会消费品零售额(亿元)X5, 出口总值(万美元)X4, 科学技术支出(万元)X3
d. Predictors: (Constant), 社会消费品零售额(亿元)X5, 出口总值(万美元)X4, 科学技术支出(万元)X3, 固定资产投资(亿元)X1
e. Dependent Variable: 地区生产总值(亿元)Y
f. Weighted Least Squares Regression - Weighted by 残差绝对值的倒数

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-12-16 12:18:48
ANOVAe,f
Model        Sum of Squares        df        Mean Square        F        Sig.
1        Regression        9471140.182        1        9471140.182        2.152E3        .000a
        Residual        79210.393        18        4400.577               
        Total        9550350.575        19                       
2        Regression        9530166.497        2        4765083.248        4.013E3        .000b
        Residual        20184.078        17        1187.299               
        Total        9550350.575        19                       
3        Regression        9537353.911        3        3179117.970        3.914E3        .000c
        Residual        12996.664        16        812.291               
        Total        9550350.575        19                       
4        Regression        9543489.598        4        2385872.399        5.216E3        .000d
        Residual        6860.977        15        457.398               
        Total        9550350.575        19                       
a. Predictors: (Constant), 社会消费品零售额(亿元)X5               
b. Predictors: (Constant), 社会消费品零售额(亿元)X5, 出口总值(万美元)X4
c. Predictors: (Constant), 社会消费品零售额(亿元)X5, 出口总值(万美元)X4, 科学技术支出(万元)X3
d. Predictors: (Constant), 社会消费品零售额(亿元)X5, 出口总值(万美元)X4, 科学技术支出(万元)X3, 固定资产投资(亿元)X1
e. Dependent Variable: 地区生产总值(亿元)Y               
f. Weighted Least Squares Regression - Weighted by 残差绝对值的倒数       
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-12-16 12:19:43
Coefficientsa,b
Model        Unstandardized Coefficients        Standardized Coefficients        t        Sig.        Collinearity Statistics
        B        Std. Error        Beta                        Tolerance        VIF
1        (Constant)        152.174        242.992                .626        .539               
        社会消费品零售额(亿元)X5        2.761        .060        .996        46.392        .000        1.000        1.000
2        (Constant)        746.762        151.796                4.920        .000               
        社会消费品零售额(亿元)X5        1.774        .143        .640        12.380        .000        .047        21.494
        出口总值(万美元)X4        .001        .000        .364        7.051        .000        .047        21.494
3        (Constant)        455.305        159.263                2.859        .011               
        社会消费品零售额(亿元)X5        2.374        .234        .856        10.146        .000        .012        83.782
        出口总值(万美元)X4        .002        .000        .436        8.890        .000        .035        28.262
        科学技术支出(万元)X3        -.014        .005        -.288        -2.975        .009        .009        110.154
4        (Constant)        519.653        120.795                4.302        .001               
        社会消费品零售额(亿元)X5        2.407        .176        .868        13.690        .000        .012        84.001
        出口总值(万美元)X4        .001        .000        .359        8.472        .000        .027        37.477
        科学技术支出(万元)X3        -.019        .004        -.379        -4.940        .000        .008        123.184
        固定资产投资(亿元)X1        .279        .076        .158        3.663        .002        .026        38.848
a. Dependent Variable: 地区生产总值(亿元)Y                                       
b. Weighted Least Squares Regression - Weighted by 残差绝对值的倒数                               
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-12-16 12:20:40
Collinearity Diagnosticsa,b
Model        Dimension        Eigenvalue        Condition Index        Variance Proportions
                                (Constant)        社会消费品零售额(亿元)X5        出口总值(万美元)X4        科学技术支出(万元)X3        固定资产投资(亿元)X1
1        1        1.696        1.000        .15        .15                       
        2        .304        2.360        .85        .85                       
2        1        2.526        1.000        .04        .00        .00               
        2        .460        2.343        .56        .00        .01               
        3        .013        13.792        .40        .99        .98               
3        1        3.466        1.000        .01        .00        .00        .00       
        2        .515        2.595        .35        .00        .00        .00       
        3        .016        14.875        .12        .10        .90        .04       
        4        .003        33.475        .52        .90        .09        .95       
4        1        4.406        1.000        .01        .00        .00        .00        .00
        2        .562        2.800        .33        .00        .00        .00        .00
        3        .018        15.769        .21        .12        .20        .05        .23
        4        .012        19.526        .02        .00        .78        .00        .71
        5        .003        38.591        .43        .88        .02        .95        .06
a. Dependent Variable: 地区生产总值(亿元)Y                               
b. Weighted Least Squares Regression - Weighted by 残差绝对值的倒数                       
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群