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1、习题回归分析在某林业站进行林地水肥管理试验，测试林分生物量如下表所示，尝试建立林分生物量与施肥灌溉的回归方程。 回归式菜单analyzeregressionlnalyzeregressionlinearregression在图对话框的右侧单击statistics时，如图所示显示regressioncoefficie量newsaer作为识别标签被选择为点击了caselabels的图的对话框的lots，判断图是否为线性关系。 绘制直观散点图的SPSS菜单AnalyzeRegressionlinearRegress使用SPSS线性回归实现路径分析。
2、的方法doc检测输出结果分析表明，统计量以上表施肥平均值最高，生物量平均值次高，灌水平均值最小。 由上表可知，生物量和施肥的相关值是它们的Sig，表明生物量和施肥达到了lots按钮。 如图所示，选择y作为变量DEPENTENT，选择Xcontinue作为参数ZPRED返回上级对话框。 单击主对话框中显示的图，将参数更改为上面的散点图，然后在“方法”下拉菜单中选择“步骤”。 点击统计量，选中其下回归系数中估计模型拟合r方变化描述性部分相关性和偏相关性选项，将其输出窗口内容按默认值继续散点图SPSS菜单analyzeregressionlinearregressions 如图打开图打开对话框，则如图所示，Deendent为要因变量，Inde为值，coonde为
3、enceintervalslevel置信区间，模型拟合模型。 单击continue返回主对话框，图中第一个图的变量endent为参数，分别以左栏的sunday为因变量，以daily为参数，以newsaer为标签，caselabels单击图对话框中的演习问题回归方程菜单AnalyzeRegressionl型的f检验，尝试建立林分生物，模型与模型中系数的相关性达到极显著水平，表明模型与模型方程中系数具有统计学意义其方程为： y施肥灌水采用SPSS线性回归实现通径显著水平。 由上表可知，施肥和灌水的f检验概率均为、
4、它们被清除的概率均为>； B预测变量常数、施肥、灌水。 由上表可知，模型和模型的r值分别为和，模型与模型中量不大的关系趋势呈线性关系。 使用SPSS线性回归实现路径分析的方法。 定义变量并输入数据定义变量以打开SPSS数据编辑器，单击“变量”视图，然后在名称列下输入幼苗的高纬度。 endent为自变量，分别以左栏的sunday为因变量，以daily为自变量，以newsaer为识别标签，caselabels点击图表对话框中的恒定输出结果分析描述统计量由上表可知的施肥平均值最高，生物量平均值最高生物量与施肥的相关值是它们的Sig，生物量与施肥在以下，表明苗高与纬度的相关达到极显著水平。 输入数据在“数据”视图中单击以依次输入各栏。
5、以下数据分析过程的分析回归线性，将生物量添加到因子中，对施肥灌溉采用SPSS线性回归实现通径分析的方法doc分析的方法是通过网络整理。 输出结果分析上表表明，当苗高和纬度Sig (即小值)时，苗高和纬度相关性达到极显著水平。 利用SPSS线性回归实现通径分析的估算输出结果分析描述统计量由上表可知施肥平均值最高，生物量平均值次高，灌水平均值最小。 由上表可知，生物量与施肥的相关值是它们的Sig，表明生物量与施肥达标及模型方程有统计学意义。 系数a标准化系数贝塔显著零阶非标准化系数模型常数施肥常数施肥灌水A变量生物量B标准差相关偏部分由上表可知模型和模型。 点击图中图表，第一张图是变量的输入和输出，从图下方的提示可以看出所有的变化。
6、量均为输入和输出，无泄漏。 图中的第一图是模型的总和r值、r平方值、r调整后的平方值、以及标准误差到达去除概率，它们具有统计学意义。 B预测变量常数、施肥、灌水。 C因子生物量由上表可知模型和模型的f检验，表明模型与模型的相关性达到极显著水平。 也就是说，模型endent是自变量，分别以左栏的sunday为因子，以daily为自变量，以newsaer为识别标签，被选择为caselabels点击图对话框中极其显著的水平。 生物量和灌溉的关联性是它们的Sig，表明生物量和灌溉的关联性达到了极显著的水平。 施肥和灌水的相关值是它们的Sig，表明施肥和灌水的相关达到自变量，从方法下拉菜单中选择阶段。 点击统计量，使其下的回归系数中的估计模型与r侧的变化描述性部分一致。
7、相关性和偏相关性选项，其输出窗口内容为默认值继续linearRegression，在图对话框右侧单击statistics，如图所示显示regressioncoefficient回归系数estimates习题回归分析在某林业站进行林地水肥管理试验，检测林分生物量见下表输出结果分析由上表可知苗高和纬度Sig，即其值采用SPSS线性回归实现
通径分析的方法doc定输出结果分析描述统计量从上表可知施肥的均值最高,生物量的均值次之,灌水的均值最小。从上表可知生物量与施肥的相关性值为,它们的Sig,说明生物量与施肥达到t回归系数,estimates估计值,confidenceintervalslev。8、el置信区间,modelfit拟合模型。点击continue返回主对话框到自变量中,在方法下拉菜单中选择逐步。点击统计量,勾选其下回归系数中的估计模型拟合R方变化描述性部分相关性和偏相关性→选项,其输出窗口内容按默认值→继续→continue返回上级对话框。单击主对话框所示图从以上散点图可看出,者变量之间关系趋势呈线性关系。使用SPSS线性回归实现通径分析的方法。回归方程菜单Aon,如图所示图打开对话框如图图图中,Deendent是因变量,Indeendent是自变量,分别将左栏中的sunday选入因变量,daily选入自变量之间关系趋势呈线性关系。使用SPSS线性回归实现通径分析的方法。定义变量,输入数据定义变量打开SPSS数据编辑。
9、,点击变量视图,在名称列下输入苗高纬度,endent是自变量,分别将左栏中的sunday选入因变量,daily选入自变量,newsaer作为标识标签选入caselabels点击图对话框中的输入与输出,从图下的提示可知所有变量均输入与输出,没有遗漏。图中的第图是模型总和R值,R平方值,R调整后的平方值,及标准误。图判断是否存在线性关系。制作直量,newsaer作为标识标签选入caselabels点击图对话框中的lots按钮,如图所示图将因变量DEPENTENT选入Y,自变量ZPRED选入linearRegression,在图对话框的右边单击statistics如图所示图regressioncoefficient回归系数,estimate。
10、习题回归分析某林业站进行了林地水肥管理试验,测得的林分生物量见下表,试建立林分生物量与施肥灌水的回归方程。回归方程菜单AnalyzeRegressionlnalyzeRegressionlinearRegression,在图对话框的右边单击statistics如图所示图regressioncoefficie量,newsaer作为标识标签选入caselabels点击图对话框中的lots按钮,如图所示图将因变量DEPENTENT选入Y,自变量ZPRED选入类型栏均为数字且设置为数值型,小数栏保留位。图判断是否存在线性关系。制作直观散点图SPSS菜单AnalyzeRegressionlinearRegress使用SPSS线性回归实现通径分析。