曲线估计的spss分析

上机操作8：曲线估计的spss分析习题：落叶松林单位面积的蓄积量（V）和胸高断面积（D）的测定数据如下表，试建立V与D的经验回归方程，并且检验回归的显著性。V(m3)465667658986103108121118D(m2)4.75.46.37.27.88.89.911.711.411.8解：1.定义变量，输入数据：在变量视图中写入变量名称“蓄积量Ｖ”和“胸高断面积Ｄ”，宽度均为8，小数均为0。并在数据视图依次输入变量。2．分析过程：（1）正态分布检验：工具栏“图形”——“P-P图”，在“变量”中放入“蓄积量”，“检验分布”为“正态”，“确定”。（2）相关性检验：a.工具栏“分析”——“相关”——“双变量”。b.在“变量”中放入“灌水”、“施肥”“生物量”。c.点击“双侧检验”，在“相关系数”中点击“Pearson”，点击“标记显著性相关”。d.“确定”。（3）回归方程：a.工具栏“分析”——“回归”——“曲线估计”。b.在“因变量”中放入“蓄积量Ｖ”。c.在“自变量”中放入“胸高断面积Ｄ”。点击“在等式中包含常量”和“根据模型绘图”。d.在“模型”中点击除“线性”之外的１０个模型，“上线”设定为１２２。ｅ.单击“确定”。3.生成图表，输出结果分析：（1）正态分布检验：0.00.20.40.60.81.0观测的累积概率0.00.20.40.60.81.0期望的累积概率蓄积量V的正态P-P图P-P图中数据点都分布在一条直线上，所以蓄积量符合正态分布。（2）相关性检验：相关性1.974**.0001010.974**1.0001010Pearson相关性显著性（双侧）NPearson相关性显著性（双侧）N蓄积量V胸高断面积D蓄积量V胸高断面积D在.01水平（双侧）上显著相关。**.表１－１由表1-１可知，pＶＤ＜０．０１，所以“蓄积量Ｖ”和“胸高断面积Ｄ”之间有极显著的相关性。（3）回归方程：MODEL:MOD_3._Independent:胸高断面积DUpperDependentMthRsqd.f.FSigfboundb0b1b2b3蓄积量VLOG.9458137.41.000-77.68378.1523蓄积量VINV.909880.37.000159.789-569.98蓄积量VQUA.951767.53.000-15.57814.5084-.27829蓄积量VCUB.951767.82.000-10.58612.4064-.0116蓄积量VCOM.9298105.26.00029.17491.1292蓄积量VPOW.9568171.97.00010.4228.9851蓄积量VS.9508153.32.0005.3528-7.3037蓄积量VGRO.9298105.26.0003.3733.1215蓄积量VEXP.9298105.26.00029.1749.1215蓄积量VLGS.782828.77.001122.00.2589.5688Notes:9Tolerancelimitsreached;somedependentvariableswerenotentered.表1-２表1-3由表1-２和表1-3可知：蓄积量和胸高断面积的对数函数方程为V=-77.683+78.1523lnD，R2=0.945，Sigf0.01。蓄积量和胸高断面积的逆函数方程为V=159.789-569.98/D,R2=0.909，Sigf0.01。蓄积量和胸高断面积的二次函数方程为V=-15.578+14.5084D-0.2782D2,R2=0.951，Sigf0.01。蓄积量和胸高断面积的三次函数方程为V=-10.586+12.4064D-0.0116D3,R2=0.951，Sigf0.01。蓄积量和胸高断面积的幂函数方程为V=10.4228D0.9851,R2=0.956，Sigf0.01。蓄积量和胸高断面积的复合函数方程为V=29.1749*1.1292D,R2=0.929，Sigf0.01。蓄积量和胸高断面积的S曲线函数方程为V=e5.3528-7.3037/D,R2=0.950，Sigf0.01。蓄积量和胸高断面积的Logistic函数方程为V=1/(1/122+0.2589*0.5688D),R2=0.782，Sigf0.01。蓄积量和胸高断面积的增长函数方程为V=e3.3733+0.1215D,R2=0.929，Sigf0.01。蓄积量和胸高断面积的指数函数方程为V=29.1749e0.1215D,R2=0.929，Sigf0.01。回归方程的显著性都比较高，相关系数最大的是幂函数方程。