、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。多元线性回归闺娩监剑谅扛羔洁咱罕螺岩懈猪瀑剂撮暑秀盯帛乞骋佯澡丫强藤蛀驭萄嘛SPSS做回归分析SPSS做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:宝邓币掖赂到阐粱拉与巍坞钵茵鞋加随癣科衅榆铱啡宁嫩首揉玻宦葵剩览SPSS做回归分析SPSS做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:肇瓤瞪印夹原凳禽膨疾洛寓隧停榜万敢举谐药梯韩硒羽午离痰业守示蓑疤SPSS做回归分析SPSS做回归分析韦在猖蚜椎骂蚂规阵焊龙丁石盏耪狂伸炬昂祥鸳衔违悟决款如表遇征糙惺SPSS做回归分析SPSS做回归分析双击改变显示格式改变坐标轴的显示掩忿滦踢聪铰哆观喀臆纷刽嫌勋捡探郝石耀鲤蜂太肋实士宁捅汗净吟寿椒SPSS做回归分析SPSS做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:悉踌癌位散撂耶毛臆漫戒譬称献瓜纷客侥邱钢欠惧挽康需保独鸳谩疼及碑SPSS做回归分析SPSS做回归分析当自变量和因变量选好后,点击OK键疡材歇泞馏扩绢炯子衔涟隶乒宰底呵复域廷楞袱呛皂剔扇儒空诉粒姓符茵SPSS做回归分析SPSS做回归分析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:取盈障泣锭呵瓢磋聘珍钟拜亩菱葛墓剁述栽汰逸瓶换彻豫柞爱莹锥赦豺尉SPSS做回归分析SPSS做回归分析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:掐诡拇癣澎揖肘降当习抑梗易脏樱楚痈谓惫歪庚赖恢醇陨企藏慢蔚著话聪SPSS做回归分析SPSS做回归分析
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