SPSS曲线回归多元分析等
SPSS多元线性回归分析报告实例操作步骤
SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的：引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。
实验变量：以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。
实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1.open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method 选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.引入/剔除变量表Variables Entered/Removed aModel Variables Entered Variables Removed Method1 城市人口密度(人/平方公里) . Stepwise (Criteria:Probability-of-F-to-enter<= .050,Probability-of-F-to-remove >=.100).2 城市居民人均可支配收入(元) . Stepwise (Criteria:Probability-of-F-to-enter<= .050,Probability-of-F-to-remove >=.100).a. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人/平方公里)，第二个引入模型的是变量城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。
spss多元回归分析的报告怎么做
spss多元回归分析的报告怎么做：怎么做回归报告分析s pss 多元线性回归spss操作spss回归分析结果解释spss多元线性回归结果篇一：SPSS多元线性回归分析实例操作步骤SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的：引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。
实验变量：以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。
实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1. open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals （残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.6.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.引入/剔除变量表该表显示模型最先引入变量城市人口密度(人/平方公里)，第二个引入模型的是变量(转载于: 写论文网:spss 多元回归分析的报告怎么做)城市居民人均可支配收入(元)，没有变量被剔除。
多元线性回归分析spss
多元线性回归分析spss
多元线性回归分析是一种常用的统计分析技术，用于对各因素之间的相互关系进行研究。
使用多元线性回归分析，可以检验一个或多个自变量对因变量具有统计学显著性的影响，从而推断出实际世界存在的不同因素可能带来的影响。
在spss中，我们使用下拉菜单选择“分析”>“回归”>“多元”来开始多元线性回归分析。
在多元线性回归窗口中，我们可以在右边的“可用变量”列中选择变量，拖拽到“因变量”和“自变量”栏中。
接下来，我们可以选择要使用的模型类型，其中包括多元线性回归，截距，变量中心以及相关的其他预测结果。
在进行模型拟合之前，我们可以在“多重共线性”复选框中对共线性进行调整，进行预测和显著性检验，并调整“参数估计”和“残差”复选框，自由地绘制结果。
在运行了多元线性回归分析之后，在spss中，我们可以在输出窗口中查看多元回归方程的系数和检验的结果，以及它们对回归系数的影响，残差分布情况，多重共线性分析和其他一些输出参数。
总而言之，spss中多元线性回归分析是一种有效的统计分析方法，可以用来检验多个自变量对回归方程的影响。
它具有许多内置功能，可以容易地针对回归系数和其他参数进行各种分析，提供了可信的结果，帮助人们深入了解各类因素对研究结果的影响。
SPSS多元线性回归分析实例操作步骤
SPSS多元线性回归分析实例操作步骤多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于探究多个自变量对因变量的影响程度。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计软件，可以进行多元线性回归分析，并提供了简便易用的操作界面。
本文将介绍SPSS中进行多元线性回归分析的实例操作步骤，帮助您快速掌握该分析方法的使用。
步骤一：准备数据在进行多元线性回归分析之前，首先需要准备好相关的数据。
数据应包含一个或多个自变量和一个因变量，以便进行回归分析。
数据可以来自实验、调查或其他来源，但应确保数据的质量和可靠性。
步骤二：导入数据在SPSS软件中，打开或创建一个新的数据集，然后将准备好的数据导入到数据集中。
可以通过导入Excel、CSV等格式的文件或手动输入数据的方式进行数据导入。
确保数据被正确地导入到SPSS中，并正确地显示在数据集的各个变量列中。
步骤三：进行多元线性回归分析在SPSS软件中，通过依次点击"分析"-"回归"-"线性"，打开线性回归分析对话框。
在对话框中，将因变量和自变量移入相应的输入框中。
可以使用鼠标拖拽或双击变量名称来快速进行变量的移动。
步骤四：设置分析选项在线性回归分析对话框中，可以设置一些分析选项，以满足具体的分析需求。
例如，可以选择是否计算标准化回归权重、残差和预测值，并选择是否进行方差分析和共线性统计检验等。
根据需要，适当调整这些选项。
步骤五：获取多元线性回归分析结果点击对话框中的"确定"按钮后，SPSS将自动进行多元线性回归分析，并生成相应的分析结果。
结果包括回归系数、显著性检验、残差统计和模型拟合度等信息，这些信息可以帮助我们理解自变量对因变量的贡献情况和模型的拟合程度。
步骤六：解读多元线性回归分析结果在获取多元线性回归分析结果之后，需要对结果进行解读，以得出准确的结论。
SPSS多元线性回归分析教程
线性回归分析的SPSS操作本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。
包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。
为了确保所建立的回归方程符合线性标准，在进行回归分析之前，我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。
也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验，这里不再重复。
另外，通过散点图还可以发现数据中的奇异值，对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。
1、一元线性回归分析1．数据以本章第三节例3的数据为例，简单介绍利用SPSS如何进行一元线性回归分析。
数据编辑窗口显示数据输入格式如下图7-8（文件7-6-1.sav）：图7-8：回归分析数据输入2．用SPSS进行回归分析，实例操作如下：2.1.回归方程的建立与检验（1）操作①单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。
从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。
在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。
所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。
具体如下图所示：图7-9 线性回归分析主对话框②请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。
如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。
Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。
上述两项为默认选项，请注意保持选中。
设置如图7-10所示。
设置完成后点击Continue返回主对话框。
图7-10：线性回归分析的Statistics选项图7-11：线性回归分析的Options选项回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。
spss多元回归分析结果解读
spss多元回归分析结果解读
多元回归分析是一种有益的研究方法，用于研究一个自变量对一种可能多个因素的因变量的影响。
它可以帮助研究人员在复杂的环境中有效地研究变量间的关系，为研究者提供有用的信息。
本文将对SPSS中多元回归分析结果作出解释。
多元回归分析结果包括模型概览、系数表和诊断统计量等。
从模型概览中，可以查看回归的R平方，它代表模型对因变量的解释能力。
另外，如果均方根误差
很小，也可以推断模型具有很好的预测能力。
在系数表中，可以查看每个自变量对因变量的贡献，去查看比较有重要性的变量及它们的系数值。
其中，系数值大小代表着自变量对因变量的影响程度，正负系数代表自变量与因变量之间的负相关或正相关性。
根据系数值，可以得出相关结论，即哪些变量对因变量的影响有重要性，而哪些变量的影响力不大。
此外，诊断统计量给出了模型建立的质量评估。
比如偏差平方，它衡量误差值之平方和占比。
如果拟合度评估值很低，则说明模型效果不佳；如果整个模型的F 值比较大，则说明当前模型是可行的；此外，残差正态分布检验用于判断回归残差是否符合正态分布，如果P值少于0.05，则拒绝原假设（即回归残差不符合正态
分布）。
综上所述，可见多元回归分析可以帮助我们了解自变量和因变量之间的关系，识别影响重要性的变量，并检验模型的统计学合理性以及预测准确性，给出更有用的信息指导研究与决策。
SPSS中多元回归分析实例解析
SPSS中多元回归分析实例解析多元回归分析是一种统计方法，用于研究一个因变量与多个自变量之间的关系。
在SPSS中，可以使用该方法来构建、估计和解释多元回归模型。
下面将以一个实例来解析SPSS中的多元回归分析。
假设我们想要研究一个教育投资项目的效果，该项目包括多个自变量，例如教育资金、教育设施、学生人数等，并且我们希望预测该项目对学生学习成绩的影响。
首先，我们需要准备好数据并导入SPSS中。
数据应包含每个教育投资项目的多个观测值，以及与之相关的自变量和因变量。
例如，可以将每个项目作为一个观测值，并将教育资金、教育设施、学生人数等作为自变量，学生学习成绩作为因变量。
在SPSS中，可以通过选择“Analyze”菜单中的“Regression”选项来打开回归分析对话框。
然后，选择“Linear”选项来进行多元回归分析。
接下来，可以将自变量和因变量添加到对话框中。
在自变量列表中，选择教育资金、教育设施、学生人数等自变量，并将它们移动到“Independent(s)”框中。
在因变量框中，选择学生学习成绩。
然后，点击“OK”按钮开始进行分析。
SPSS将输出多元回归的结果。
关键的统计指标包括回归系数、显著性水平和拟合度。
回归系数表示每个自变量对因变量的影响程度，可以根据系数的大小和正负来判断影响的方向。
显著性水平表示自变量对因变量的影响是否显著，一般以p值小于0.05为标准。
拟合度指示了回归模型对数据的拟合程度，常用的指标有R方和调整后的R方。
在多元回归分析中，可以通过检查回归系数的符号和显著性水平来判断自变量对因变量的影响。
如果回归系数为正且显著，表示该自变量对因变量有正向影响；如果回归系数为负且显著，表示该自变量对因变量有负向影响。
此外，还可以使用其他方法来进一步解释和验证回归模型，例如残差分析、模型诊断等。
需要注意的是，在进行多元回归分析时，需要满足一些前提条件，例如自变量之间应该独立、与因变量之间应该是线性关系等。
spss多元线性回归分析
因变量：度量变量
自变量：度量变量（e.g., 收入）或非度量变量
（e.g.,职位）
建立统计关系（statistical relationship）
Total cost
=fixed cost + variable cost
Байду номын сангаас
No. Credit Card
自变量解释的变异=因变量总变异-SSE= 22-5.5=16.5
R方=自变量解释的变异/因变量总变异=16.5/22=0.75
回归方程：Y = b0 +b1 V1 +b2 V2 + ε
预测值 = 0.482 +0.63 V1+0.216 V2
对于第1个家庭：
= 0.482 + 0.63*2 +0.216*14 = 4.76
回归方程： = 2.87 + 0.97 V1
对于第1个家庭：
= 2.87 + 0.97*2 = 4.81
实际观测值 Y = 4
残差：4-4.81 = -0.81
残差平方：（-0.81）* （-0.81）= 0.66
SSE
残差平方和
R方：自变量解释了多少因变量的总变异
1 线性回归基本理论
2 多元线性回归的步骤
3 使用SPSS进行多元线性回归
4 回归值预测和残差分析
5 多重共线性分析
6 逐步回归
7 层次线性回归
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写出曲线方程
常见的非线性回归模型
①幂函数： ②对数：
③指数函数：
b ˆ Y a X
或
ˆ l n () Y l n ab l n ( X )
ˆ 或 l n ( Y ) l n a b X
ˆ Y a b ln( X )
bX ˆ Y ae
④多项式： 2 n ˆ a b X b X b X 最小二乘法确定系数 Y 1 2 n ⑤logistic：
（一）绘制散点图，决定曲线类型 （二）曲线直线化变换 Y ˆ =a+blnX
最后，并不是所有的非线性模型都可以通 过变换得到与原方程完全等价的线性模 型。在遇到这种情况时，还需要利用其 它一些方法如泰勒级数展开法等去进行 估计。
曲线估计
在一元回归分析中，一般首先绘制自变 量和应变量间的散点图，然后通过数据 在散点图中的分布特点选择所要进行回 归分析的类型。然而，在实际问题中， 用户往往不能确定究竟该选择何种函数 模型更接近样本数据，这时可以采用曲 线估计的方法。
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 合计 X 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 Y 7.6 12.3 15.7 18.2 18.7 21.4 22.6 23.8 140.3
X'＝lnX
-1.6094 -0.9163 -0.5108 -0.2231 0 0.1823 0.3365 0.4700 -2.2708
spss曲线估计模型一般有
Linear:一元线性 Quadratic:二次函数 Compound:复合函数 Growth:生长函数 Logarithmic:对数函数 Cubic:三次函数 S：s形曲线 Exponnential:指数函数 Inverse:逆函数 Power：幂函数 Logisitic:逻辑函数
实例
试用spss对国内生产总值和社会消费品零售总 额之间的关系进行曲线回归分析。（资料来 源：《中国统计年鉴2007》，中国统计出版 社，2007）
时间序列会 和经济现象中经常用到的一种曲线估计 。通常把时间设为自变量x，代表具体的 经济或社会现象的变量设为因变量y，研 究变量x和y之间关系的方法就是时间序 列曲线估计。其具体步骤与一般的曲线 估计模型与上一节的介绍相同。
a bX 或 ˆ ˆ /( 1 )] a b ˆ 1 /( 1 e ) ln[
利用线性回归拟合曲线（例1）
例 上海医科大学微生物学教研室以已知浓度X的免疫球蛋 白A(IgA, μg/ml)作火箭电泳, 测得火箭高度Y(mm)如表1 所示。试拟合Y关于X的非线性回归方程。
非线性回归大多数可以化为线性回归问题 来求解，也就是通过对非线性回归模型进 行适当的变量变换，使其化为线性模型来 求解。
绘制散点图，根据图形和专业知识选取曲线类 型（可同时选取几类）
按曲线类型，作曲线直线化变换
建立变换数据间的直线回归方程
（假设检验，计算决定系数）
比较决定系数选取“最佳”方程
在实际问题中，变量之间的相关关系往 往不是线性的，而是非线性的，因而不能 用线性回归方程来描述他们之间的相关关 系，而要采用适当的非线性回归分析。 定义：研究在非线性相关条件下，自变量对 应变量的数量变化关系，称为非线性回归 分析。例如： • 毒物剂量——动物死亡率
• 年龄——身高
• 时间——血药物浓度