利用SPSS如何得出预测模型中验证组的预测概率

1. 利用SPSS如何得出预测模型中验证组的预测概率

把是否购买移到因变量框里面去，把消费金额和消费数量移动到协变量框里面去，然后单击“保存”按钮，弹出“Logistics回归：保存”界面，选择“预测值”下面的“概率”，之后咋爱单击浏览按钮，把模型保存到你想保存的位子，完成之后单击“继续”，回到刚刚的那个界面之后单击“确定”按钮，就进行了“Logistics回归分析”了。

　它会在你原始的数据表格里面新增加一列数据，这个就是那个事件发生的概率值，在二元Logistics回归里面，结果是用概率值来表示的，但是在0到0.5表示的就是不发生；0.5到1表示的就是发生【摘要】
利用SPSS如何得出预测模型中验证组的预测概率【提问】
把是否购买移到因变量框里面去，把消费金额和消费数量移动到协变量框里面去，然后单击“保存”按钮，弹出“Logistics回归：保存”界面，选择“预测值”下面的“概率”，之后咋爱单击浏览按钮，把模型保存到你想保存的位子，完成之后单击“继续”，回到刚刚的那个界面之后单击“确定”按钮，就进行了“Logistics回归分析”了。

　它会在你原始的数据表格里面新增加一列数据，这个就是那个事件发生的概率值，在二元Logistics回归里面，结果是用概率值来表示的，但是在0到0.5表示的就是不发生；0.5到1表示的就是发生【回答】

2. 如何用spss进行判别分析预测

spss进行判别分析步骤   

1．Discriminant Analysis判别分析主对话框    如图 1-1 所示 



图 1-1    Discriminant Analysis 主对话框

（1）选择分类变量及其范围

在主对话框中左面的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量(一定是离散变量)， 
按上面的一个向右的箭头按钮，使该变量名移到右面的Grouping Variable 框中。
此时矩形框下面的Define Range 按钮加亮，按该按钮屏幕显示一个小对话框如图1-2 所示，供指定该分类变量的数值范围。


图 1-2   Define Range 对话框
在Minimum 框中输入该分类变量的最小值在Maximum 框中输入该分类变量的最大值。按Continue 按钮返回主对话框。


(2)指定判别分析的自变量


图 1-3    展开 Selection Variable 对话框的主对话框

在主对话框的左面的变量表中选择表明观测量特征的变量，按下面一个箭头按钮。
把选中的变量移到Independents 矩形框中，作为参与判别分析的变量。

（3） 选择观测量


图 1-4    Set Value 子对话框

如果希望使用一部分观测量进行判别函数的推导而且有一个变量的某个值可以作为这些观测量的标识，
则用Select 功能进行选择，操作方法是单击Select 按钮展开Selection Variable。选择框如图1-3 所示。
并从变量列表框中选择变量移入该框中再单击Selection Variable 选择框右侧的Value按钮，
展开Set Value(子对话框)对话框，如图1-4 所示，键入标识参与分析的观测量所具有的该变量值，
一般均使用数据文件中的所有合法观测量此步骤可以省略。

（4） 选择分析方法


在主对话框中自变量矩形框下面有两个选择项，被选中的方法前面的圆圈中加有黑点。这两个选择项是用于选择判别分析方法的
l      Enter independent together 选项，当认为所有自变量都能对观测量特性提供丰富的信息时，使用该选择项。选择该项将不加选择地使用所有自变量进行判别分析，建立全模型，不需要进一步进行选择。
l      Use stepwise method 选项，当不认为所有自变量都能对观测量特性提供丰富的信息时，使用该选择项。因此需要判别贡献的大小，再进行选择当鼠标单击该项时Method 按钮加亮，可以进一步选择判别分析方法。



2．Method对话框 如图 1-5 所示:　 

图 1-5    Stepwise Method 对话框

单击“Method”按钮展开Stepwise Method对话框。

（1）Method 栏选择进行逐步判别分析的方法

可供选择的判别分析方法有：
l   Wilks'lambda 选项，每步都是Wilk 的概计量最小的进入判别函数
l   Unexplained variance 选项，每步都是使各类不可解释的方差和最小的变量进入判别函数。
l   Mahalanobis’distance 选项，每步都使靠得最近的两类间的Mahalanobis 距离最大的变量进入判别函数
l   Smallest F ratio 选项，每步都使任何两类间的最小的F 值最大的变量进入判刑函数
l   Rao’s V 选项，每步都会使Rao V 统计量产生最大增量的变量进入判别函数。可以对一个要加入到模型中的变量的V 值指定一个最小增量。选择此种方法后，应该在该项下面的V-to-enter 后的矩形框中输入这个增量的指定值。当某变量导致的V值增量大于指定值的变量后进入判别函数。

(2) Criteria 栏选择逐步判别停止的判据

可供选择的判据有:
l    Use F value 选项，使用F值，是系统默认的判据当加人一个变量(或剔除一个变量)后，对在判别函数中的变量进行方差分析。当计算的F值大于指定的Entry 值时，该变量保留在函数中。默认值是Entry为3.84：当该变量使计算的F值小于指定的Removal 值时，该变量从函数中剔除。默认值是Removal为2.71。即当被加入的变量F 值为3.84 时才把该变量加入到模型中，否则变量不能进入模型；或者，当要从模型中移出的变量F值<2.71时,该变量才被移出模型,否则模型中的变量不会被移出.设置这两个值时应该注意Entry值〉Removal 值。
l    Use Probability of F选项，用F检验的概率决定变量是否加入函数或被剔除而不是用F值。加入变量的F值概率的默认值是0.05(5%);移出变量的F 值概率是0.10(10%)。Removal值(移出变量的F值概率) >Entry值(加入变量的F值概率)。

(3) Display栏显示选择的内容

对于逐步选择变量的过程和最后结果的显示可以通过Display 栏中的两项进行选择：
l    Summary of steps 复选项，要求在逐步选择变量过程中的每一步之后显示每个变量的统计量。
l    F for Pairwise distances 复选项，要求显示两两类之间的两两F 值矩阵。



3.Statistics对话框 指定输出的统计量如图1-6 所示：

图 1-6    Statistics 对话框

可以选择的输出统计量分为以下3 类:

(l) 描述统计量
在 Descriptives 栏中选择对原始数据的描述统计量的输出：
l  Means 复选项，可以输出各类中各自变量的均值MEAN、标准差std Dev 和各自变量总样本的均值和标准差。
l  Univariate ANOV 复选项，对各类中同一自变量均值都相等的假设进行检验，输出单变量的方差分析结果。
l  Box’s M 复选项，对各类的协方差矩阵相等的假设进行检验。如果样本足够大，表明差异不显著的p 值表明矩阵差异不明显。

(2) Function coefficients 栏：选择判别函数系数的输出形式
l  Fisherh’s 复选项，可以直接用于对新样本进行判别分类的费雪系数。对每一类给出一组系数。并给出该组中判别分数最大的观测量。
l  Unstandardized 复选项，未经标准化处理的判别系数。

(3) Matrices 栏：选择自变量的系数矩阵
l  Within-groups correlation matrix复选项，即类内相关矩阵，
它是根据在计算相关矩阵之前将各组(类)协方差矩阵平均后计算类内相关矩阵。
l   Within-groups covariance matrix复选项，即计算并显示合并类内协方差矩阵，
是将各组(类)协方差矩阵平均后计算的。区别于总协方差阵。
l   Separate-groups covariance matrices复选项，对每类输出显示一个协方差矩阵。
l   Total covariance matrix复选项，计算并显示总样本的协方差矩阵。



4.Classification 对话框指定分类参数和判别结果 如图1-7 所示

 
图 1-7    Classification 对话框

5.Save对话框,指定生成并保存在数据文件中的新变量。如图1-8 所示:

图 1-8    Save 对话框

6．选择好各选择项之后，点击“OK”按钮，提交运行Discriminant过程。

3. 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。

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. SPSS软件进行数据分析时，如何选择检验方法？

　　方法/步骤
　　1、首先，打开或者是新建一组数据，这里是打开一组案例分析中的数据进行分析。


　　2、在浏览窗口中找到需要分析的数据。


　　3、选择分析，描述统计中的比率，单击打开。


　　4、弹出一个设置窗口，我们再这里设置比率的分子和分母还有分组变量。
　　分子和分母分别表示比率变量中的分子和分母变量。
　　分组变量一般是叙事变量，使用数值代码或者是字符串对分组变量进行编码。


　　5、这是根据数据中的变量设置的三个分值。


　　6、下面是对统计量进行设置分析。
　　打开统计量窗口，里面有四大块，根据数据统计分析自定义设置，设置完成之后确定即可。

　　7、下面是根据数据分析设置的显示结果，如下图所示：

6. 求助spss参数检验!

不需要SPSS。用SPSS是开坦克打麻雀。
把问题搞搞清，很简单。200颗的样本，有142棵开了兰花，这可以说是有71%的几率开了兰花。所谓与模型是否一致，是你在多大的容忍范围内说71%（=75%）。
要么开兰花，要么不是。典型的二项分布。在excel中，输入函数“=BINOMDIST(141,200,75%,TRUE)”返回值“0.084”
Excel输出显示，开兰花为141或者更少的累计概率等于：
P=（x≤141）=P(x<142)=0.084
因此，开了兰花的种子为142颗或者更多的概率就是：
P=（x≥141）=1-0.084=0.915
因此，你可以有91.5%的把握说上例与模型一致。
一般容忍程度或者把握程度分为99%或95%，也就是你经常看到的显著性0.01，0.05。此例，无论在0.01还是0.05显著水平下，都不能说与模型一致。

7. 数学建模中spss表格怎么显著性检验以及怎么进行预测

如果是对比差异性，可以使用方差分析，T检验，卡方检验；
如果是研究影响关系，一般是使用回归分析，也可以使用比如二元Logit回归分析等。
网页SPSS,SPSSAU里面均有这些研究方法，而且智能化文字分析结果，拖拽点一下得到分析结果。

8. 模型验证及结果分析

将水盐运移参数加到上述数值方程上即可进行数值模拟。数值模拟包括模型验证和预测预报两个方面。在已知初始条件和边界条件的前提下，模型验证通过以下步骤进行：
（1）根据实测土壤剖面负压h和土壤溶液浓度c，用三次样条插值方法给出剖面上各节点负压和溶液浓度的初始值。
（2）根据气象资料和地表土壤含水率计算蒸发量E。
（3）由根系吸水模型计算根系吸水率Sr。
（4）求解水分方程，给出时段末各节点的土壤负压分布。
（5）由时段末的负压分布，计算土壤孔隙水流速ν。
（6）求解盐分方程，给出时段末各节点的土壤溶液浓度分布。
（7）用实测数据对模型进行检验。
本次模型验证所用资料为1998年4月30日至1999年9月30日，共计518天。时间步长1h，空间步长1cm。计算中所需要的大量数据，如节点初始负压、初始浓度，各时段降雨量、水面蒸发量、地下水位埋深、地下水矿化度等信息，均以数据文件的形式提供。由于三个监测断面的负压由真空表型张力计监测，以kPa表示，所以计算时先将其换算为cm；土壤溶液浓度由盐分传感器监测，以电导率（mS/cm）表示，同样须将其换算为溶质浓度（g/L）。计算的下边界取动边界，随地下水位埋深的变化而变化。与不动水体有关参数的取值，根据文献资料并结合模型调试确定，寅阳1＃、大兴2＃：f=0.975，α=0.005，兴隆沙1＃：f=0.6，α=0.005。
数值计算程序用VB5.0编写，在奔腾机上进行计算。整个计算程序由四个程序模块组成：第一个模块为数据输入模块，第二为求解水分方程模块，第三为求解盐分方程模块，第四为数据输出模块。其中求解盐分方程模块又分为求解可动水体子模块和求解不动水体子模块。
根据描述土壤水盐运移的定解问题，通过数值模拟可以得到土壤盐分运移的动态过程，如果数学模型能够描述实际的物理过程，数值方法可靠，模拟得到的土壤盐分动态过程（模拟值）与实际观测得到的土壤盐分动态过程（实测值）应该完全吻合。
图2.5.3为寅阳1＃模拟值与实测值对比图，由图可见实测值与模拟值拟合相对较好。说明本文所建立的数学模型和提出的数值方法是可行的。这次模型验证，模拟时间较长518天，纵观整个模拟过程，从宏观上来看，模拟值与实测值的动态变化趋势是一致的，并且在模拟过程中没有出现明显的误差累积叠加和扩大的趋势。因此，可以运用所建模型进行有关土壤盐分动态方面的预测预报。

图2.5.3 寅阳1＃模拟值与实测值对比图