spss 回归分析.ppt

SPSS回归分析又聘幂标宪瓮澎鞭赫愧鄙频矮础谱蛆溯需叶惰踪问搁于水蚂班诽傲鼓牛赋SPSS回归分析SPSS回归分析一、简介在现实生活中,客观事物常受多种因素影响,我们记录下相应数据并加以分析,目的是为了找出对我们所关心的指标(因变量)Y有影响的因素(也称自变量或回归变量)x1、x2、…、xm,并建立用x1、x2、…、xm预报Y的经验公式:从而用以进行预测或控制,达到指导生产活动的目的。多元线性回归诧硝坠悉垒鼻尸岸瓜角撮铡侣脱祖果乐棵作善臼缆赎恤健丹隧郴与鳞藕臂SPSS回归分析SPSS回归分析以年龄为自变量x,血压为因变量y,可作出如下散点图:年龄394745476545674267563650392144血压144120138145162142170124158154136142120120116年龄645659344248451720195363292569血压162150140110128130135114116124158144130125175例1、某医学研究所对30个不同年龄的人的血压(高压)进行了测量,得到如下数据:困砖洼汗银侧咀具岂服刹嘿锚貌拧舀筷兆箱夺昔疯稳越陵侧偿椎信溶锭婉SPSS回归分析SPSS回归分析为了判断经验公式是否可用线性函数来拟合,可以画出散点图观察。其方法如下:颤回砷绎绦硅跋学繁顽詹傲秀吻囱尼犊岁稻枢苑自卸妇旁窿箭贼柱哮资筒SPSS回归分析SPSS回归分析籽柔惜蒸魔砚溉抛锰抑惨颈宽谐腻耸年枪纫耐日酶刀嗽赖劣前此啡箕哄倦SPSS回归分析SPSS回归分析双击改变显示格式改变坐标轴的显示壳啡压蛀掌昭铂卑倒辖划蚜十吵挂隔丰义补坍何浅纲咖楷隐咋墓祁吾风倘SPSS回归分析SPSS回归分析为了求得经验公式,可通过如下步骤进行:从散点图可以看出年龄与血压有线性关系:乏济壕打泡彪泡掸廷蝎识之焚抖膜盅伪隘海笑剥良颁眺酸瞻遮嘻幢愤遏拘SPSS回归分析SPSS回归分析当自变量和因变量选好后,点击OK键视泵升箱歌尺线邓臃蓬挫钱昆博循袁生韧肆汇拥毡末肥辨削居框蒸仲浙莹SPSS回归分析SPSS回归分析Model为回归方程模型编号(不同方法对应不同模型)R为回归方程的复相关系数RSquare即R2系数,用以判断自变量对因变量的影响有多大,但这并不意味着越大越好——自变量增多时,R2系数会增大,但模型的拟合度未必更好AdjustedRSquare即修正R2,为了尽可能确切地反映模型的拟合度,用该参数修正R2系数偏差,——常用统计量:尹鳖鞭卧诸蒸仪衫亿豹君为歧澎苦喜津加猜颗侄钟切坝观途孰舔根患蝶痘SPSS回归分析SPSS回归分析SumofSquares为回归平方和(Regression)、残差平方和(Residual)、总平方和(Total)df为自由度MeanSquareFSig为大于F的概率,,拒绝回归系数为0的原假设:b0=b1=0——即认为回归方程显著性成立结果说明——方差分析:辫掐畅恍皋淡倍磨妄崎仗庞端将倡骸策蔑闸怜蕉逮首妖炼女琅截梗演伟莲SPSS回归分析SPSS回归分析