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        運(yùn)用Matlab和SPSS軟件求解回歸分析的比較研究

        2016-09-14 09:57:57肖鄭利
        山西青年 2016年18期
        關(guān)鍵詞:置信區(qū)間回歸系數(shù)對話框

        肖鄭利

        天津機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院,天津 300350

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        運(yùn)用Matlab和SPSS軟件求解回歸分析的比較研究

        肖鄭利

        天津機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院,天津300350

        在研究變量之間的相關(guān)關(guān)系時(shí)要用到回歸分析。本文以一個給定的線性回歸模型,分別介紹Matlab軟件和SPSS軟件求解過程,兩者的計(jì)算結(jié)果是一樣的。分析過程可知:Matlab的優(yōu)勢是函數(shù)豐富、編程靈活;SPSS的優(yōu)點(diǎn)在于界面友好、操作簡單。均為回歸分析提供了全面的解決方案

        線性回歸;Matlab;SPSS;統(tǒng)計(jì)量

        回歸分析是研究變量之間相關(guān)關(guān)系的數(shù)學(xué)方法,是將實(shí)際問題中體現(xiàn)的相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)化為確定性關(guān)系來解決的過程。常見的實(shí)際問題有:生活中近似關(guān)系的表達(dá),通過觀測數(shù)據(jù)對固定數(shù)值的預(yù)測和控制,根據(jù)測量數(shù)據(jù)對生產(chǎn)工藝進(jìn)行優(yōu)化等等?;貧w分析按照自變量的數(shù)量可以分為一元回歸和多元回歸;按照方程形式可以分為線性回歸和非線性回歸。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展,有多種軟件可以求解回歸方程并進(jìn)行分析,常用的有數(shù)學(xué)軟件Mathematica、科學(xué)計(jì)算軟件Matlab、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS和表格應(yīng)用軟件excel等等。

        本文以簡單的一元線性回歸為例,分別利用Matlab軟件和SPSS軟件求解分析,并進(jìn)行比較研究。

        首先給出一個實(shí)際案例。

        考察溫度x對產(chǎn)量y的影響,測得下列10組數(shù)據(jù)

        溫度(℃)20253035404550556065產(chǎn)量(kg)13.215.116.417.117.918.719.621.222.524.3

        分析y關(guān)于x的線性回歸方程,檢驗(yàn)回歸效果是否顯著。

        一、Matlab軟件求解回歸分析

        (一)Matlab軟件介紹

        Matlab軟件有總包和若干個工具箱,可以進(jìn)行數(shù)值分析、統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化,可以完成信號處理、圖像處理等領(lǐng)域的計(jì)算和圖形顯示。它用函數(shù)形式將各類數(shù)學(xué)分支的算法分類,使用時(shí)可設(shè)計(jì)參數(shù)再選擇調(diào)用相應(yīng)的函數(shù),快速而準(zhǔn)確的解決問題。

        (二)Matlab軟件中回歸分析命令介紹

        線性回歸的命令是regress,用以確定回歸系數(shù)的點(diǎn)估計(jì)值:b=regress(Y,X);求回歸系數(shù)的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì),并進(jìn)行檢驗(yàn),直接用命令:[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha),其中alpha是顯著性水平 ,缺省時(shí)默認(rèn)為0.05,bint是區(qū)間估計(jì),r是殘差,rint計(jì)算殘差的置信區(qū)間,stats記錄檢驗(yàn)回歸模型的統(tǒng)計(jì)量,有四個數(shù)值分別是相關(guān)系數(shù)R 、F檢驗(yàn)值、與F對應(yīng)的概率P以及方差的估計(jì)值;還可以畫殘差計(jì)算其置信區(qū)間,命令為:rcoplot(r,rint)。這里面R 越接近1,則回歸方程越顯著;F值越大,也說明回歸方程越顯著;P小于 時(shí),回歸模型成立。

        (三)Matlab軟件求解上述案例

        1.輸入數(shù)據(jù):

        x=20:5:65;

        X=[ones(10,1) x'] ;

        Y=[13.2 15.1 16.4 17.1 17.9 18.7 19.6 21.2 22.5 24.3]';

        2.回歸分析及檢驗(yàn):

        [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);

        b,bint,stats

        計(jì)算結(jié)果為:

        b=

        9.1212

        0.2230

        bint=

        8.021110.2214

        0.19850.2476

        stats=

        0.9821439.83110.00000.2333

        即回歸模型為 成立。

        3.殘差分析并作圖:

        rcoplot(r,rint)

        得到圖1。

        z=b(1)+b(2)*x

        plot(x,Y,'k+',x,z,'r')

        得到圖2。

        二、SPSS軟件求解回歸分析

        (一)SPSS軟件簡介

        SPSS軟件是社會科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件,具有先進(jìn)成熟、操作簡便的統(tǒng)計(jì)方法。它強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析過程,可以實(shí)現(xiàn)基本統(tǒng)計(jì)分析方法、多元統(tǒng)計(jì)方法和專業(yè)統(tǒng)計(jì)分析等功能。

        (二)線性回歸的SPSS操作

        線性回歸分析在SPSS Statistics數(shù)據(jù)編輯器窗口的具體操作有以下幾個步驟:首先是打開“線性回歸”對話框;然后在對話框中選擇變量;再進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)置,逐一選取需要用到的統(tǒng)計(jì)量和圖形方式等內(nèi)容;最后單擊“確定”,在SPSS Statistics查看器窗口得到線性回歸分析結(jié)果。

        (三)SPSS軟件求解上述案例

        第一步:從“文件”菜單中選擇“打開”、“數(shù)據(jù)”點(diǎn)擊,將事先保存在wps文件中的數(shù)據(jù)調(diào)用出來;

        第二步:選擇“分析”菜單中的“回歸”、“線性”命令,打開“線性回歸”對話框,將“溫度”選入“自變量”,“產(chǎn)量”選入“因變量”;

        第三步:單擊“統(tǒng)計(jì)量”按鈕,在“線性回歸:統(tǒng)計(jì)量”對話框中選中“估計(jì)”、“置信區(qū)間”,然后單擊“繼續(xù)”;

        第四步:單擊“繪制”按鈕,在“線性回歸:圖”對話框中選中“直方圖”、“正態(tài)概率圖”,然后單擊“繼續(xù)”;

        第五步:回到“線性回歸”對話框,單擊“確定”按鈕,完成操作。

        于是在查看器窗口得到一系列輸出結(jié)果,選取其中案例需要的數(shù)據(jù)列出如表1-表2,同時(shí)得到圖3和圖4:

        模型匯總b

        表1

        表2

        三、比較分析

        從上述兩種軟件求解結(jié)果來看,我們發(fā)現(xiàn)不管是使用Matlab還是SPSS,計(jì)算的回歸系數(shù)、系數(shù)的區(qū)間估計(jì)、統(tǒng)計(jì)量中的相關(guān)系數(shù)、F值、與F對應(yīng)的概率、方差的估計(jì)值等等都是一樣的。而求解過程兩者差別很大:Matlab是在視窗環(huán)境中編寫程序,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、建模仿真,函數(shù)資源豐富,靈活性較強(qiáng);SPSS是菜單操作,圖形交互式的友好界面操作簡單,強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析處理功能針對性較強(qiáng)??傊畠煞N軟件各有其優(yōu)勢,均為回歸分析提供了全面的解決方案。

        [1]趙靜,但琦.數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)[M].高等教育出版社,2008.

        [2]Cleve Moler.MATLAB數(shù)值計(jì)算[M].機(jī)械工業(yè)出版社,2006.

        [3]陳勝可.SPSS統(tǒng)計(jì)分析從入門到精通[M].清華大學(xué)出版社,2013.

        [4]張文彤,鐘云飛.IBM SPSS數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)案例精粹[M].清華大學(xué)出版社,2013.

        O212.1

        A

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