SPSS回归法下因子得分系数在汽车保有量预测中的应用

在"因子得分系数 - SPSS的精华"这一章节中，主要讨论的是如何利用SPSS软件进行因子分析，特别是在系统预测中的应用，例如私人汽车保有量的预测。案例以中国某经济发达地区的私人汽车保有量为例，探讨了经济发展、人均GDP、全社会消费品零售总额等因素对其保有量的影响。SPSS在这里被用来解决多指标预测问题，因为这些经济指标之间存在相关性，直接考虑所有指标既复杂又不精确。 因子分析是统计方法的一种，其目的是通过将多个相互关联的变量转化为少数几个代表性的公共因子，以便于数据的简化和理解。在这个过程中，因子得分系数是关键的计算结果，它们显示了每个原始变量对每个公共因子的贡献程度。表13-5列出了通过回归方法得到的因子得分系数，这些系数用于后续的预测模型构建。 在实际操作步骤中，首先打开包含所需变量的数据文件13-1.sav，并检查变量的定义是否合适，可能需要进行调整。然后，用户会选取如人均国内生产总值（X1）、全社会消费品零售总额（X2）等作为因子分析的候选变量，将其添加到【Variables(变量)】列表中。接下来，进行因子提取，这一步骤将通过SPSS工具计算出因子得分系数，为建立预测模型提供依据。 通过因子分析，可以确定哪些因子对私人汽车保有量的影响最为显著，从而构建一个基于这些因子的预测模型。预测目标是到2008年该地区私人汽车保有量的数量，这将有助于政策制定者和企业了解市场的潜在发展趋势，以便做出相应的战略规划。 这个章节深入介绍了如何利用SPSS的因子分析功能，处理复杂的经济数据，并通过因子得分系数来预测私人汽车保有量，这对于理解和预测经济现象具有实际价值。