SPSS在回归分析中的应用：建立模型与数据导入

"回归系数表-labview宝典" 在多元线性回归分析中，回归系数表是一个关键的输出结果，它提供了模型中各变量之间的关系强度和方向。标题提到的"回归系数表-labview宝典"可能是指在LabVIEW环境中如何理解和解释这种统计分析的结果。描述中以SPSS软件为例，介绍了如何应用该软件进行多元线性回归分析。 在SPSS中，回归系数表展示了每个自变量（在此案例中是电视广告费用和报纸广告费用）对因变量（每周营业总收入）的影响程度。常数项（Constant）表示所有自变量为0时因变量的期望值，即没有广告投入时的营业收入。回归方程显示了自变量每增加一个单位，因变量的预期变化。在本例中，电视广告费用的系数2.290大于报纸广告费用的系数1.301，表明电视广告对电影院收入的影响更大。 表8-10还包含了t检验的结果，用于测试偏回归系数（即不考虑其他自变量时单个自变量的影响）是否显著不同于0。如果t值的绝对大小大于特定的临界值（通常与显著性水平0.05对应的t分布临界值相比），且对应的概率P值小于0.05，则认为该系数显著。在这个例子中，t值分别为7.532和4.057，远大于临界值，且P值小于0.05，证明电视广告和报纸广告的系数显著不等于0，即它们对营业收入有显著影响。 此外，标准化偏回归系数（Standardized Coefficients）也被提供，它衡量的是自变量对因变量的标准影响，使得不同单位或量级的自变量之间可以进行比较。标准化后的系数反映了自变量每增加一个标准差，因变量的变化情况。 标签中提到的"专家建模器"可能指的是在LabVIEW中用于构建复杂模型的工具，"R方"是回归分析中的一个重要统计量，代表模型拟合优度，即因变量的变异中有多少比例能被模型解释。"白噪声"和"平稳序列"是时间序列分析中的概念，白噪声是指随机过程中的无规则波动，而平稳序列则指序列的统计特性（如均值和方差）在时间上保持不变，这对于时间序列预测和建模至关重要。 文件内容部分主要介绍了如何在SPSS中创建和打开数据文件，包括新建数据文件、打开已有数据文件、从数据库导入数据以及使用文本向导导入数据。这些步骤是进行任何统计分析的基础，确保数据正确导入到SPSS中以便进行后续的分析。 实例分析部分涉及了股票指数数据的导入，展示了如何将Excel文件（如2-1.xls）中的股票数据导入到SPSS，这对于金融市场的数据分析至关重要，可以进一步进行趋势分析、预测或者其他统计建模。