x拟合 x真实 208.69965 208.7 208.69968 208.7 193.399354 193.4 182.599491 182.6 210.7996266 210.8 121.69815 121.7 176.0983 176.1 158.698524 158.7 141.298314 141.3 197.798298 197.8 52.1004 52.1 143.500324 143.5 78.200798 78.2 95.600524 95.6 171.7004116 171.7 15.1983 15.2 95.598276 95.6 21.698126 21.7 50.098591 50.1 147.7983902 147.8 对于以上数据写出spss做线性回归并绘制标准化残差的直方图和回归标准化残差的p-p图底层代码

以下使用SPSS进行线性回归分析并绘制标准化残差直方图和回归标准化残差P-P图的底层代码：

* 输入数据.
DATA LIST FREE / x_fit x_true.
BEGIN DATA
208.69965 208.7
208.69968 208.7
193.399354 193.4
182.599491 182.6
210.7996266 210.8
121.69815 121.7
176.0983 176.1
158.698524 158.7
141.298314 141.3
197.798298 197.8
52.1004 52.1
143.500324 143.5
78.200798 78.2
95.600524 95.6
171.7004116 171.7
15.1983 15.2
95.598276 95.6
21.698126 21.7
50.098591 50.1
147.7983902 147.8
END DATA.

* 线性回归分析.
REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT=x_true /METHOD=ENTER x_fit.

* 获取标准化残差.
COMPUTE std_resid = ZRESID(x_true).

* 绘制标准化残差直方图.
GGRAPH /GRAPHDATASET NAME="graphdataset" VARIABLES=std_resid MISSING=LISTWISE REPORTMISSING=NO 
    /GRAPHSPEC SOURCE=INLINE.
BEGIN GPL
   SOURCE: s=userSource(id("graphdataset"))
   DATA: std_resid=col(source(s), name("std_resid"))
   GUIDE: axis(dim(1), label("标准化残差"))
   GUIDE: axis(dim(2), label("频数"))
   ELEMENT: interval(position(summary.count(bin.rect(binWidth(0.5)))), shape.interior(shape.square))
END GPL.

* 绘制回归标准化残差P-P图.
GGRAPH /GRAPHDATASET NAME="graphdataset" VARIABLES=std_resid MISSING=LISTWISE REPORTMISSING=NO 
    /GRAPHSPEC SOURCE=INLINE.
BEGIN GPL
   SOURCE: s=userSource(id("graphdataset"))
   DATA: std_resid=col(source(s), name("std_resid"))
   GUIDE: axis(dim(1), label("理论累积概率"))
   GUIDE: axis(dim(2), label("回归标准化残差"))
   ELEMENT: point(position(ppf.std_resid(ppf.std_resid.std_resid)), transparency.interior(transparency."0.8"), 
          shape.interior(shape.circle))
END GPL.

你可以将以上代码复制并粘贴到SPSS的语法编辑器中运行。代码首先将数据导入SPSS，然后执行线性回归分析，并计算得到标准化残差。接下来，使用`GGRAPH`命令绘制标准化残差的直方图和回归标准化残差的P-P图。

请注意，这只是底层代码示例，你需要根据实际情况修改数据的变量名和图表的样式。运行代码后，你将获得标准化残差直方图和回归标准化残差的P-P图。

希望对你有所帮助！如有其他问题，请随时提问。