怎么使用spss多元线性回归分析

1. 怎么使用spss多元线性回归分析

2. 怎样用spss进行多元线性回归分析

3. 如何用spss进行多元线性回归分析

4. spss：得到一个多元线性回归模型之后，如何比较预测值和真实值？如何判断模型是否有预测能力？

1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。

2、接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】。

3、选择【简单分布】，并点击【定义】。

4、在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定，其他都不要管，然后得到散点图，可以看出x轴和y轴明显呈线性关系，所以接下来的回归分析就要用线性回归方法，假设图像呈曲线就需要选择曲线拟合的方法。

5、点击【分析】---【回归】---【线性】。

6、在弹出的线性回归框中设置自变量和因变量，其他的选项用默认设置即可，其他的选项只是用来更加精确地去优化模型。

7、【模型汇总表】中R表示拟合优度，值越接近1表示模型越好。至此回归分析就完成了图中的这个模型就是比较合理的。

注意事项：
SPSS注意事项：
1，数据编辑器、语法编辑器、输出查看器、脚本编辑器都可以同时打开多个。
2，关闭所有的输出查看器后，并不退出SPSS系统。数据编辑器都退出后将关闭SPSS系统。关闭所有的数据文件时并不一定退出SPSS系统。说明：仅新建一个数据文件，并没有保存，既没有生成数据文件。此时关闭其它所有已保存的数据文件时，不退出SPSS系统。
3，可以在不同的数据编辑器窗口打开同一个数据文件。对话框中提示“恢复为已保存”或“在新窗口中打开”选项。

5. 如何用spss进行多元线性回归分析

在普通线性回归分析的菜单就是了 分别将自变量、因变量移入相应对话框就好了 专业毕业分析

6. 如何用spss做多元线性回归分析

确定自变量、确定因变量，然后选择线性回归，把对应变量移入对应对话框 点确定 就好了

7. spss多元线性回归中求出模型后如何做预测

多元线性回归中求出模型后，可以做趋势外推预测，把多个解释变量在预测期的值代入，就可以算出被解释变量的预测值了。

8. 怎样用SPSS进行多元线性回归。我想知道很详细的操作步骤。恳请各位高手帮忙。

第一节 Linear过程
  
  
    8.1.1 主要功能
  
    调用此过程可完成二元或多元的线性回归分析。在多元线性回归分析中，用户还可根据需要，选用不同筛选自变量的方法（如：逐步法、向前法、向后法，等）。
  
  
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    8.1.2 实例操作
  
   〔例8.1〕某医师测得10名3岁儿童的身高（cm）、体重（kg）和体表面积（cm2）资料如下。试用多元回归方法确定以身高、体重为自变量，体表面积为应变量的回归方程。
  
  
    儿童编号
  体表面积（Y）
  身高（X1）
  体重（X2）
  
 1
  
2 
    3
  
4 
    5
  
6 
    7
  
8 
    9
  
10
  5.382
  
5.299
  
5.358
  
5.292
  
5.602
  
6.014
  
5.830
  
6.102
  
6.075
  
6.411
  88.0
  
87.6
  
88.5
  
89.0
  
87.7
  
89.5
  
88.8
  
90.4
  
90.6
  
91.2
  11.0
  
11.8
  
12.0
  
12.3
  
13.1
  
13.7
  
14.4
  
14.9
  
15.2
  
16.0
  
  
  
    8.1.2.1  数据准备
  
    激活数据管理窗口，定义变量名：体表面积为Y，保留3位小数；身高、体重分别为X1、X2，1位小数。输入原始数据，结果如图8.1所示。
  
  
  
  
  
  图8.1  原始数据的输入
  
  
  
    8.1.2.2  统计分析
  
    激活Statistics菜单选Regression中的Linear...项，弹出Linear Regression对话框（如图8.2示）。从对话框左侧的变量列表中选y，点击Ø钮使之进入Dependent框，选x1、x2，点击Ø钮使之进入Indepentdent(s)框；在Method处下拉菜单，共有5个选项：Enter（全部入选法）、Stepwise（逐步法）、Remove（强制剔除法）、Backward（向后法）、Forward（向前法）。本例选用Enter法。点击OK钮即完成分析。
  
  
  
  
  
  图8.2
线性回归分析对话框
  
  
  
  
  
 用户还可点击Statistics...钮选择是否作变量的描述性统计、回归方程应变量的可信区间估计等分析；点击Plots...钮选择是否作变量分布图（本例要求对标准化Y预测值作变量分布图）；点击Save...钮选择对回归分析的有关结果是否作保存（本例要求对根据所确定的回归方程求得的未校正Y预测值和标准化Y预测值作保存）；点击Options...钮选择变量入选与剔除的α、β值和缺失值的处理方法。
  
  
    8.1.2.3  结果解释
  
  
  在结果输出窗口中将看到如下统计数据：
  
  
    * * * *
M U L T I P L E
R E G R E S S I O N
* * * *
  
  
    Listwise Deletion of Missing Data
  
Equation Number 1
 Dependent Variable..
Y 
    Block Number  1.  Method:  Enter
   X1
    X2
  
  
    Variable(s) Entered on Step Number
  
   1..
 X2
  
   2..
 X1
  
  
    Multiple R
  
   .94964
  
R Square
  
    .90181
  
Adjusted R Square
 .87376
  
Standard Error
    .14335
  
Analysis of Variance
  
  
  
  
  
DF
   Sum of Squares
   Mean Square
  
Regression
  
   2
  
  
1.32104
  
   .66052
  
Residual
  
  
7 
  
  
.14384
  
   .02055
  
F =
   32.14499
    Signif F =  .0003
  
  
    ------------------ Variables in the Equation ------------------
  
Variable
  
  
 B
  
SE B
    Beta
  
 T  Sig T
  
X1
  
  
 .068701
  .074768
 .215256
   .919  .3887
  
X2
  
  
 .183756
  .056816
 .757660
  3.234  .0144
  
(Constant)
   -2.856476
 6.017776
  
  
   -.475  .6495
  
  
    End Block Number
1   All requested variables entered.
  
  
  
  
  
  
  
结果显示，本例以X1、X2为自变量，Y为应变量，采用全部入选法建立回归方程。回归方程的复相关系数为0.94964，决定系数（即r2）为0.90181，经方差分析，F=34.14499，P=0.0003，回归方程有效。回归方程为Y=0.0687101X1+0.183756X2-2.856476。
  
  
  本例要求按所建立的回归方程计算Y预测值和标准化Y预测值（所谓标准化Y预测值是指将根据回归方程求得的Y预测值转化成按均数为0、标准差为1的标准正态分布的Y值）并将计算结果保存入原数据库。系统将原始的X1、X2值代入方程求Y值预测值（即库中pre_1栏）和标准化Y预测值（即库中zpr_1栏），详见图8.3。
  
  
  
  
  
  图8.3  计算结果的保存
  
  
  
  
  
   本例还要求对标准化Y预测值作变量分布图，系统将绘制的统计图送向Chart Carousel窗口，双击该窗口可见下图显示结果。
  
  
  
  
  
  图8.4  对标准化Y预测值所作的正态分布图