spss分析房价案例作业

某道路弯道处53车辆减速前观测到的车辆运行速度，试检验车辆运行速度是否服从正态分布。

这道题目的解答可以先通过绘制样本数据的直方图、P-P图和Q-Q图坐车粗略判断，然后利用非参数检验的方法中的单样本K-S检验精确实现。 一、初步判断

1.1绘制直方图

（1）操作步骤

在SPSS软件中的操作步骤如图所示。

（2）输出结果

通过观察速度的直方图及其与正态曲线的对比，直观上可以看到速度的直方图与正太去线除了最大值外，整体趋势与正态曲线较吻合，说明弯道处车辆减速前的运行速度有可能符合正态分布。 1.2绘制P-P图

（1）操作步骤

在SPSS软件中的操作步骤如图所示。

（2）结果输出

根据输出的速度的正态P-P图，发现速度均匀分布在正态直线的附近，较多部分与正态直线重合，与直方图的结果一致，说明弯道处车辆减速前的运行速度可能服从正态分布。

二、单样本K-S检验

2.1单样本K-S检验的基本思想

K-S检验能够利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论分布，是一种拟合优的检验方法，适用于探索连续型随机变量的分布。

单样本K-S检验的原假设是：样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异，即样本来自的总体服从指定的理论分布。SPSS的理论分布主要包括正态分

上海房价影响因素的多元线性回归分析

1：研究目的和意义

我国房地产市场从20世纪90年代开始建立到如今已经颇具规模，对我国的经济增长产生了很大的影响，甚至成为了国民经济的支柱型产业。但是近年来，房价的飞速发展又不得不引起我们的重视，在促进经济增长的同时，带来的一系列结构性问题将对房地产行业的健康发展甚至国民经济的可持续发展带来影响。因此研究商品房价格的影响因素，有助于科学的把握房地产市场的发展规律，对整个国民经济都具有很大的意义。

2：研究内容和方法

本文主要以上海为中国房地产市场的代表城市进行分析，通过对1999年至2007年的相关经济数据整理建立起多元线性回归模型。

从理论上来讲，房价的波动主要受宏观经济影响，包括地区生产总值，城镇人均可支配收入，建设成本，城市人口密度，货币政策，土地价格以及房地产开发投资额等指标。这里主要选取商品房平均售价作为因变量，城镇人均可支配收入，城市人口密度，以及房地产开发投资额作为自变量来进行分析，通过多元回归方法来了解商品房价格的影响因素

3：多元回归模型的建立及数据分析 3.1：多元线性回归模型的建立

表一：上海1999～2007年相关经济数据

数据来源：上海统计年鉴 国研网整理

设定三个自变量指标分别为：城镇人均可支配

SPSS上机实验案例分析

练习一：下表为10个人对两个不同的问题作出的回答（回答为“Yes”或“No”）后得到的数据，利用SPSS为该数据创建频数分布表。 sample1 No Yes No No No Yes Yes Yes No No sample2 Yes No Yes No No Yes Yes Yes Yes Yes gender 女 女 女 女 女 男 男 男 男 男 练习二: 某百货公司连续40天的商品销售额（单位：万元）如下： 41 46 35 42 25 36 28 36 29 45 46 37 47 37 34 37 38 37 30 49 34 36 37 39 30 45 44 42 38 43 26 32 43 33 38 36 40 44 44 35 根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表。

练习三：某行业管理局所属40个企业1999年的产品销售收入数据（单位：万元）如下： 152 105 117 97 124 119 108 88 129 114 105 123 116 115 110 115

SPSS上机实验案例分析

练习一：下表为10个人对两个不同的问题作出的回答（回答为“Yes”或“No”）后得到的数据，利用SPSS为该数据创建频数分布表。 sample1 No Yes No No No Yes Yes Yes No No sample2 Yes No Yes No No Yes Yes Yes Yes Yes gender 女 女 女 女 女 男 男 男 男 男 练习二: 某百货公司连续40天的商品销售额（单位：万元）如下： 41 46 35 42 25 36 28 36 29 45 46 37 47 37 34 37 38 37 30 49 34 36 37 39 30 45 44 42 38 43 26 32 43 33 38 36 40 44 44 35 根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表。

练习三：某行业管理局所属40个企业1999年的产品销售收入数据（单位：万元）如下： 152 105 117 97 124 119 108 88 129 114 105 123 116 115 110 115

数据分析方法及软件应用

（作业）

题 目：4、8、13、16题 指导教师：

学 院：交通运输学院 姓 名： 学 号：

4、在某化工生产中为了提高收率，选了三种不同浓度，四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组合下各做两次试验，其收率数据如下面计算表所列。试在α=0.05显著性水平下分析

(1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有无显著影响；

(3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有无显著影响。

解答：（1）分别定义分组变量浓度、温度、收率，在变量视图与数据视图中输入表格数据，具体如下图。

(2)思路：本问是研究一个控制变量即浓度的不同水平是否对观测变量收率产生了显著影响，因而应用单因素方差分析。假设：浓度对收率无显著影响。

步骤：【分析-比较均值-单因素】，将收率选入到因变量列表中，将浓度选入到因子框中，确定。

输出：

變異數分析

收率

平方和 df 平均值平方 F 顯著性

群組之間 在群組內 總計 39.083 80.875 119.958 2 21 23 19.542 3.851 5.074 .016 显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平

数据分析方法及软件应用

（作业）

题 目：4、8、13、16题 指导教师：

学 院：交通运输学院 姓 名： 学 号：

4、在某化工生产中为了提高收率，选了三种不同浓度，四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组合下各做两次试验，其收率数据如下面计算表所列。试在α=0.05显著性水平下分析

(1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有无显著影响；

(3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有无显著影响。

解答：（1）分别定义分组变量浓度、温度、收率，在变量视图与数据视图中输入表格数据，具体如下图。

(2)思路：本问是研究一个控制变量即浓度的不同水平是否对观测变量收率产生了显著影响，因而应用单因素方差分析。假设：浓度对收率无显著影响。

步骤：【分析-比较均值-单因素】，将收率选入到因变量列表中，将浓度选入到因子框中，确定。

输出：

變異數分析

收率

平方和 df 平均值平方 F 顯著性

群組之間 在群組內 總計 39.083 80.875 119.958 2 21 23 19.542 3.851 5.074 .016 显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平

统计作业（3）

1、

抽查某地区三所小学五年级男学生的身高，数据见文件：“男生身高”。设各小学五年级男学生的身高服从同方差的正态分布。问该地区三所小学五年级男学生的平均身高是否有显著差异（α=0.05）？

解： Test of Homogeneity of Variances 身高 Levene Statistic 5.243 df1 2 df2 15 Sig. .019 ANOVA 身高 Between Groups Within Groups Total Sum of Squares 465.881 799.255 1265.136 df 2 15 17 Mean Square 232.941 53.284 F 4.372 Sig. .032 因为sig=0.019<0.05，所以所用样本的方差不相等。所以选择Tamhane 又因为P=0.032<0.05，所以三所小学五年级男学生的平均身高有显著差异。

Multiple Comparisons 身高 Tamhane (I) 001 1 (J) 001 2 3 2 1 3 3 1 2 (I-J) -10.8500 -10.7333 10.8500 .1167 10.7333 -.1167 ** 95% Confidence Interval VAR00VAR00Mean Difference

s p s s案例分析报告精

选文档

TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-

S p s s分析身高与体重的相互影响一、案例介绍：这是某幼儿园学生的身高体重数据，数据中主要包括编

号，学生姓名，性别，学生年龄，每个学生的体重以及身高数值。主要是看下幼儿园学生体重与身高的相互关系。

二、研究案例的目的：分析幼儿园学生身高体重的相互关系和影响。

三、下面是数据来源：

四、研究的方法：主要是使用spss中的描述统计分析和线性回归分析；

在描述统计分析中主要是分析出身高体重的最大值和最小值、均值，在图表中可以看出身高的最大值；在线性回归分析中主要是采用身高为自变量，体重为因变量来进行分析的。

五、研究的结果：

1)

描述分析：

打开文件“某班23名同学的身高、体重、年龄数据”，通过菜单兰中的分析选项，进行描述性分析，选择体重和身高，求最大值最小值和均值，得到如下结果：

从结果看出，该班学生样本数为23，体重最小值为13.7kg，最大值为

23kg，平均体重为17.7167kg。身高最小值为105cm，最大值为116cm，平均身高为108.85cm。

以身高为例子，选择描述中的频率选项可以得出分布，在频率对话框的图形选项中，

S P S S因子聚类案例分析

报告

GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-

喀什大学实验报告

《多元统计分析SPSS》

实验报告

实验课程：基于SPSS的数据分析

实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室

学院： xxx学院年级专业班： xxx班

学生姓名： xxx 学号： 20131808015 完成时间： 2016年x月x日

开课时间： 2016 至 2017 学年第 1 学期

实验项目：中国上市银行竞争力分析

（一）实验目的

本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。

（二

实验五 SPSS的方差分析

1*统计**班 邵*** 201******

（二）实践性实验

（1）一家管理咨询公司为不同的客户进行人力资源管理讲座，每次讲座的内容基本上是一样的，但讲座的听课者有高级管理者、中级管理者、低级管理者。该咨询公司认为，不同层次的管理者对两座的满意度是不同的。对听完讲座后的满意度随机调查中，不同层次管理者的满意度评分如下（1~10分，10代表非常满意），取显著性水平??0.05，试用单因素方差分析判断管理者的水平是否会导致评分的显著性差异？如有差异，具体什么差异？

描述 管理者满意度 N 高级 中级 低级 总数 5 7 6 18 均值 7.60 8.86 5.83 7.50 标准差 .894 .900 1.472 1.689 标准误 .400 .340 .601 .398 均值的 95% 置信区间 下限 6.49 8.03 4.29 6.66 上限 8.71 9.69 7.38 8.34 极小值 7 8 4 4 极大值 9 10 8 10 此表为对不同水平管理者满意度的基本描述统计量及95%的置信区间，此表表明对中级管理者的满意度最高，对高级管理者的满意度次之，对低级管理者满意度最低。 方差齐性检验 管理者满