数据**：2023年中国统计年鉴（网络搜索得）
经筛选整理，原始数据如下：
数据分析方法：线性回归分析。
variables entered/removed(b)
a all requested variables entered.
b dependent variable: 粮食产量。
系统输出了回归分析的属性，以粮食产量为因变量，以粮食作物播种面积为自变量，采用全部入选法进行分析。
结果分析：一．模型概述表。
model summary(b)
a predictors: (constant), 粮食作物播种面积。
b dependent variable: 粮食产量。
上表给出了模型摘要，即被解释变量（粮食产量）、解释变量（粮食作物播种面积）以及模型的拟合优度等，从结果中可以看出：模型的拟合优度较高为0.912，调整后的拟合优度为0.
909，这说明粮食作物播种面积可以解释粮食产量变异的90.9%，这说明用粮食作物播种面积来**粮食产量将得到一个相当不错的估计值。
二．方差分析表。
anova(b)
a predictors: (constant), 粮食作物播种面积。
b dependent variable: 粮食产量。
从表中可以看出：回归平方和为53392318.517，残差平方和为5139800.
565，总平方和为58532119.082，显然回归平方和解释了总平方和的很大部分，即说明回归模型的拟合效果很好。另外，f统计量为301.
252，相应的sig趋近于0，进一步说明模型整体的拟合效果很好，回归方程有效。
三．模型参数表。
coefficients(a)
a dependent variable: 粮食产量。
上表给出了模型的参数估计值，可以看出：常数项的估计值为36.174，解释变量的系数估计值为0.
485，此外还给出了相应系数估计的t检验值及显著性水平。可以看出解释变量的显著性水平趋向于0，可以认为解释变量的系数很显著。
四．残差统计表。
residuals statistics(a)
a dependent variable: 粮食产量。
上表给出了**值、残差、标准化**值和标准化残差的最小值、最大值、均值和标准误。
结论：根据以上分析，可以得出粮食产量受粮食作物播种面积的影响，最优模型为：粮食产量=36.
174+0.485*粮食作物播种面积，并且这个模型的拟合优度很好，可以用来**每年的粮食产量，粮食产量与播种面积之间的偏相关系数为0.485，这意味着播种面积增加1千公顷，将使粮食产量增加0.
485万吨。
数据分析方法：相关分析。
1.执行「分析(a)/相关(c)/双变数(b)…」
2.选粮食产量与粮食播种面积，按钮，将其送到右侧之『变数(v)』方块。
3.『相关系数』选「pearson相关系数(n)」
4.『显著性检定』选「双尾检定(t)」
5.点确定。
得到结果：结果分析：
二者的相关系数为0.955,其显著性为0.000小于0.01,所以粮食产量与粮食作物播种面积之间存在高度正相关。
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