3、 收集到某商品在不同地区的销售额、销售价格以及该地区平均家庭收入的数据，如下表：
销售额（万元）
销售价格（元）
收入
100.00
50.00
10000.00
75.00
70.00
6000.00
80.00
60.00
12000.00
70.00
60.00
5000.00
50.00
80.00
3000.00
65.00
70.00
4000.00
90.00
50.00
13000.00
100.00
40.00
11000.00
110.00
30.00
13000.00
60.00
90.00
3000.00
1）绘制销售额、销售价格以及家庭收入两两变量间的散点图。如果所绘制的图形不能较清晰地展示变量之间的关系，应对数据如何处理后再绘图。
2） 选择恰当的统计方法分析销售额与销售价格之间的相关关系。
SPSS的线性回归分析
1、利用习题二第4题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
5、先收集到若干年粮食总产量以及播种面积、使用化肥量、农业劳动人数等数据，请利用建立多元线性回归方程，分析影响粮食总产量的主要因素。数据文件名为“粮食总产量.sav”。
6、一家产品销售公司在30个地区设有销售分公司。为研究产品销售量(y)与该公司的销售价格（x1）、各地区的年人均收入(x2)、广告费用(x3)之间的关系，搜集到30个地区的有关数据。进行多元线性回归分析所得的部分分析结果如下：
Model
Sum of Squares
Df
Mean Square
F
Sig.
Regression
4008924.7
8.88341E-13
Residual
Total
13458586.7
29
Unstandardized Codfficients
t
Sig.
B
Std.Error
(Constant)
7589.1025
2445.0213
3.1039
0.00457
X1
-117.8861
31.8974
-3.6958
0.00103
X2
80.6107
14.7676
5.4586
0.00001
X3
0.5012
0.1259
3.9814
0.00049
1） 将第一张表中的所缺数值补齐。
2） 写出销售量与销售价格、年人均收入、广告费用的多元线性回归方程，并解释各回归系数的意义。
3） 检验回归方程的线性关系是否显著？
4） 检验各回归系数是否显著？
5） 计算判定系数，并解释它的实际意义。
6） 计算回归方程的估计标准误差，并解释它的实际意义。
7、试根据“粮食总产量.sav”数据，利用SPSS曲线估计方法选择恰当模型，对样本期外的粮食总产量进行外推预测，并对平均预测误差进行估计。
会做的话我给大神们发数据。会一两道也行的吖。。。哭。。。。。。谢谢了。。。