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5.3 同 归 预 测 与 残 差 分 析5.3.1 回 归 预 测 与 区 间 估 计线 性 回 归 的 重 要 应 用 之 一 就 是 对 反 因 变 量 进 行 预 测 , 最 常 用 的 是 对 反 因 变 量 的 点 值 估 计 。一 方 面 可 以 用 于 对 一 个 未 知 结 果 的 预 测 , 另 一 方 面 也 可 用 于 对 某 己 知 结 果 的 是 否 合 理 进 行 考 察 ,若 不 合 理 , 可 考 虑 进 一 步 进 行 修 正 。1. 回 归 分 析 的 预 测 值Linear Regression 过 程 中 的 Save 子 对 话 杠 提 供 了 将 预 测 值 、 残 差 等 许 多 分 析 结 果 保 存 为 新变 量 的 功 能 , 如 图 5.4 所 示 , 这 里 先 介 绍 有 关 预 测 值 (Predicted Values) 的 几 个 复 选 杠 。 SPSS 中提 供 以 下 几 种 类 型 的 预 测 值 :图 5.4 Save 子 对 话 框(1) 非 标 准 化 预 测 值 ( U ns tandardized) : 根 据 拟 合 的 回 归 模 型 计 算 的 反 应 变 量 预 测 值( 未 经 标 准 化 )。 对 于 例 5. 1 数 据 库 中 第 一 条 记 录 而 言 , X]] =6. 85 , x 12= 1670 , 则 首 先 在Output窗 口 中 , 双 击 回 归 系 数 表 格 , 进 入 编 辑 界 面 ( 具 体 操 作 参 见 基 础 教 程 中 有 关 章 节 的 讲解 )。 在 此 状 态 下 查 到 更 为 精 确 的 回 归 参 数 估 计 结 果 , 然 后 对 数 据 库 中 第 一 条 记 录 , 计 算 出准 确 的 预 测 值 为 :少 ] = -6.885707 315 422 + 1. 454559582848 x6. 85 +0.009 365 500 376 491 x 1 670 = 18.71841显 然 与 SPSS 的 输 出 结 果 一 致 。(2) 标 准 化 预 测 值 (Standardized) : 将 所 有 反 应 变 量 的 预 测 { 直 接 其 算 术 均 数 及 标 准 差 进 行 标准 化 的 结 果 , 其 均 数 为 0 , 标 准 差 为 1 。 应 用 SPSS 提 供 的 Descriptive 过 程 对 所 有 的 反 应 变 量 预 测值 计 算 其 算 术 均 数 与 标 准 差 , 结 果 参 见 表 5.60• 99 •