spss 多元線性回歸

1、SPSS-如何進行多元線性回歸預測在數(shù)據(jù)分析行業(yè)內，最困難的一項工作就是對未來的某項變化進行預測，以下給各位分享如何利用多元線性回歸模型對因變量進行預測：步驟：1. 建立預測模型：這里模型為：本例中收集了某地區(qū)過去16年的蛾量、卵量、降水量、雨日以及幼蟲密度的歷史數(shù)據(jù)，這里蛾量、卵量、降水量和雨日可以統(tǒng)計得到，因此需要這4個自變量來預測因變量幼蟲密度，這里建立模型Y=a+x1*b1+x2*b2+x3*b3+x4*b4，其中Y 表示幼蟲密度，a為隨機誤差，x1為蛾量，b1為蛾量的影響系數(shù)，x2為卵量，b2為卵量的影響系數(shù)，x3為降水量，b3為降水量的影響系數(shù)，x4為雨日，b4為雨日的影響系數(shù)。2

2、. 打開SPSS并打開數(shù)據(jù)：方法如下：3. SPSS分析數(shù)據(jù)：方法如下圖：4. 設置回歸分析各項參數(shù)：如下圖：        點擊“統(tǒng)計量（S）",設置方法如下：       點擊“繪制（T）”,設置方法如下圖：        點擊“保存（S）”,設置方法如下：         點擊“選項（O）”，設置方法如下：          設置好上面的各個

3、選項后，點擊“確定”，開始分析數(shù)據(jù)！5. 分析結果解讀：如下圖：       統(tǒng)計的基本信息：         模型擬合度分析：        顯著性分析：        模型系數(shù)分析：6. 應用回歸分析結果：Y=-3.928+X1*0.013+X2*0.019+X3*0.183+X4*2.4787. 大功告成！spss教程：線性回歸分析·· |· 瀏覽：8524· |· 更新

4、：2013-11-20 23:07· 1· 2· 3· 4· 5· 6· 7分步閱讀回歸分析是一種應用很廣的數(shù)量分析方法，用于分析事物間的統(tǒng)計關系，側重數(shù)量關系變化?；貧w分析在數(shù)據(jù)分析中占有比較重要的位置。一元線性回歸模型：指只有一個解釋變量的線性回歸模型，用來揭示被解釋變量與另一個解釋變量的線性關系。多元線性回歸模型：指含有多個揭示變量的線性回歸模型，用來揭示被解釋變量與多個解釋變量的線性關系。此篇文章主要講述多元線性回歸分析。方法/步驟1. 線性回歸分析的內容比較多，比如回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗、回歸方程的顯著性檢驗、回歸

5、系數(shù)的顯著性檢驗、殘差分析、變量的篩選問題、變量的多重共線性問題。2. 操作見圖?；貧w分析通常需要多次試驗操作才可以得出較好的模型?！胺椒ā敝羞x擇“進入”，表示所有的自變量都進入模型，目前還沒有考慮到變量的多重共線問題，要先觀察初步的結果分析，才會考慮發(fā)哦變量的多重共線問題。3. 通過觀察調整后的判定系數(shù)0.924，擬合優(yōu)度較高，不被解釋的變量較少。由回歸方程顯著性檢驗的概率為0，小于顯著性水平0.05，則認為系數(shù)不同時為0，被解釋變量與解釋變量全體的線性關系是顯著的，可建立線性方程。由系數(shù)表知，觀察回歸系數(shù)顯著性檢驗中的概率值，如果顯著性水平為0.05，除去“投入人年數(shù)”外，其他變量均大于顯著性水平，這些變量保留在方程中是不正確的。所以該模型不可用，應重新建模。4. 重新建模操作見圖片，采用的是“向后篩選”方法，依次剔除的變量是專著數(shù)、投入高級職稱的人年數(shù)、投入科研事業(yè)費、獲獎數(shù)、論文數(shù)。最后的模型結果是“立項課題數(shù)=-94.524+0.492x投入人年數(shù)”。5. 殘差分析：又P-P圖