一、分析
第一步：解：设居住面积为
X1， 房屋税为X2，是否配有游泳池
为X3.
模型为：
第二步：估计参数建立模型 (Analyze Regression Linear)
0112233ˆy
X X X ββββ=+++
通过SPSS线性回归分析：
⏹取显著性水平α=0.05，sig必须小于0.05才能t值检验
合格，
⏹（1）、拟合优度检验：由可决系数R2=0.885，大于0.7，
说明模型对数据的拟合程度一般。
⏹（2）、F检验：由F=8.441，检验P=0.010<0.05，即可认
为回归系数具有显著意义。这说明原先的线性模型假设是对的。
（3）、t检验：对于t检验，先检验X1，因为X1的t统计量为2.719，检验P=0.030<0.05，自变量X1的t检验通过；
再检验X2，因为X2的t统计量为 2.914，检验P=0.0230<0.05，自变量X2的t检验通过；最后检验X3，因为X3的t统计量为0.552，检验P=0.598>0.05，自变量X3的t检验没有通过，y与x3之间不存在线性关系,剔除后重新估计方程。
再次进行统计检验：
再次进行R拟合度检验、F检验、t检验
⏹ 1）拟合度检验：从上图表一可以看出：相关系数为R=0.880，可决系数R2=0.774＞0.7，说明模型对数据的拟合程度可行。
⏹ 2）F 检验：从ANOV A 方差分析表可以看出，F=13.7，P=0.03＜0.05，可以认为变量y 与X1，X2之间的线性关系显著。 ⏹ 3）t 检验：从Coefficients 系数分析表可以看出，X1的t 统计量为2.787，P=0.024＜0.05，通过t 检验；X2的统计量为3.027，P=0.016＜0.05，通过t 检验，所以可以认为因变量y 与X1，X2之间存在线性回归关系。 通过统计检验可以得出一元线性回归方程：
综上所述，当X1=18百平方尺，X2=1.5百元时，售价的点
估计值为(pre_1)为130.20714千元，也就是说该夫妇所拥有的房子的售价的预测区间为7.02163万～19.019798万美金之间，而这对夫妇所提出的抵押额是预测区间的上限，为了安全慎重起见，银行会拒绝这对夫妇的申请。
2
1569.33361.3354.19x x y ++=
