投入人年数1投入科研事业费（百元）论文数获奖数a因变量课题总数非标准化系数B29791553002088716标准误差730471020010454521079152348120标准系数试用版t4085411152519341586Sig687000139064125061246075425163254069133092355共线性统计量容差VIF
依据表23可以进行回归系数显著性检验，从表中可以看到，若显著性水平α为005，除了投入人年数外，其余变量的回归系数显著性t检验的概率p值均大于005，因此不应拒绝零假设，故认为他们与被解释变量的线性关系是不显著的，
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f数据分析方法及软件应用课程作业不应该保留在方程中。
表24共线性诊断模型维数121345特征值4273369277067013条件索引100034013925798718195
a
方差比例常量0154143100投入人年数0000000793投入科研事业费（百元）0113095917论文数0000001387获奖数0100544104
a因变量课题总数
依据表24可以进行共线性检测。从方差比来看，第5个特征根既能解释投入人年数方差的93，也可以解释论文数方差的87，因此有理由认为这些变量之间是存在多重共线性的；再从条件指数来看，第5个条件指数大于10，说明变量间确实存在多重共线性。
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图23课题总数表25相关系数Sta
dardizedPredictedValueSta
dardizedPredictedSpearma
的rhoValueSta
dardizedResidual相关系数Sig（双侧）N相关系数Sig（双侧）N10003117634431Sta
dardizedResidual17634431100031
从表25中对标准化残差进行检验，Durbi
Watso
（1747）在15和25之间，因而残差序列相对独立。从图1中看到数据点围绕基准线还存在一定的规律行，可利用非参数检验方法对标准化残差再进行检验。从图2中可以看出，随着标准化预测值的变化，残差点在0线周围随机分布，但残差的等方差性并不完全满足，方差似乎有增大的趋势。从表25中可以看到，残差与预测值的spearma
等级相关系数为0176，且检验并不显著，因此认为异方差现象并不明显。24结论根据以上分析结果，可知影响高校课题总数的因素，如投入人年数、投入科研事业费、论文数、获奖数等因素间存在多重共线性。
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三、第12题聚类分析2
31求解思路因为要在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，因此选用SPSS层次聚类的R型聚类进行分析。个体距离采用欧式距离，类间距离采用平均组间链锁距离，并输出树状图、冰柱图。32操作步骤1选择菜单分析分类系统聚r