spss多元线性回归

曲谱自学网今天精心准备的是《spss多元线性回归》，下面是详解！

spss怎么多元线性回归方程式在哪

菜鸟求助！！！...

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因为在多元回归分析的过程中，会自动剔除一些对于因变量无显著影响的变量
你只是用简单相关分析的不准确，有可能是变量之间存在一些共线性 所以导致单个都相关，而在多元回归分析时 会有些变量被剔除了，回归方程可以用，但是哪几个不显著的变量无法列入的
从数据分析的角度来说，哪几个变量已经没有什么意义了哦，

SPSS多元线性回归结果怎么判断是有效的

是不是只根据R方的只判断就可以了，R方到0.7是不是就是有效的模型？？...

是不是只根据R方的只判断就可以了，R方到0.7是不是就是有效的模型？？

判断有效性是看p值。就是你的只有三行的那个表，依次写着回归，残差什么的。你看那个回归里边的p值。小于0.05就是模型有效，操作如下：

1、首先打开需要处理的相关文档。

2、点击主菜单上的“分析”选项。

3、之后再点击“回归”选项中的“线性回归”。

4、选择想要分析的自变量和因变量到相应的框中，点击中间的箭头按钮添加进去即可。

5、选择好需要分析的变量以后，在右边有相应的统计量和选项，点中自己需要分析的条件，点击继续即可。

6、确定好所有的因素之后，确定就可以在输出框中显示最终的分析结果了。

spss中怎样进行多元线性回归

多元线性回归
1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

spss 多元线性回归分析 帮忙分析一下下图，F、P、t...

F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。

R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。

t就是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著 仍然看后面的p值，若p值＜0.05，说明该自变量的影响显著。

扩展资料：

多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。

但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度。

更简单地来说，同样工资收入，如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小，但是工资水平对消费的影响程度并没有变，所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能。

具体到这里来说，就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分，再进行线性回归，此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程，回归系数称为标准回归系数。

SPSS for Windows是一个组合式软件包，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。

SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程。

比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。

参考资料：多元线性回归_百度百科

用SPSS进行多元线性回归分析的优缺点是什么？

1、输入什么自变量，回归模型中就有什么自变量；
2、输入什么自变量，它们只是“候选”性质的，软件在分析过程中会根据这些自变量在回归模型中系数的显著性情况，自动决定到底是保留还是剔除个别变量。结果是，如果输入的所有变量的系数都显著，则全部都保留，跟进入法得到的自变量数目一致；如果输入的某些变量系数不显著，最终回归模型可能会不再包括该变量。
3、后面四种方法对变量纳入的程序和标准略有不同，并且可以设置，有兴趣可以找介绍SPSS使用的书相应内容来看。

spss 多元线性回归和多元逐步回归一样么？

如题。如果不一样，分别这么用SPSS做呢？...

如题。
如果不一样，分别这么用SPSS做呢？

逐步回归只是回归过程采用的其中一种方法而已。
多元线性回归可以和非线性回归相区分，也就是解释变量和被解释变量之间建立的回归方程，如果是线性的，则是线性回归，否则是非线性回归。
多元逐步回归是回归分析建模的一种，举个例子来说，现在有一个因变量A，建模的时候可能的解释变量有5个，分别是B1,B2,B3,B4和B5，但是搞不清楚5个变量哪些是解释变量，哪些是干扰变量，所以就想到把变量采用不同的方法放到模型中去进行回归建模，放变量的方法具体有可分为Enter法、Forward前进法、Backward后退法、Stepwise逐步回归法等。当然你最终建立的模型可以是线性的，也可以是非线性的。
SPSS里线性回归过程，操作的菜单：Analyze——Regression——Linear，回归过程解释变量的方法默认的时候method是Enter法，如果是逐步回归则采用Stepwise，当然因为选的是线性回归过程，只能建立出线性回顾模型

spss 多元线性回归系数表怎么得到

B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差,所以看结果要看标准系数的，非标准化的可以不看。你写的回归方程式用非标准化系数来的，要改成标准系数的就对了，就算用非标准化的，你方程的截距都没有，非标准化的方程还是有截距的（就是那个常量）

请高手帮忙分析下SPSS的多元线性回归结果吧~急啊~~~

下面是线性回归出来的四个图。。。看不懂啊。。。请高手帮个忙，是写在论文里的，所以请稍微详细点说说吧~主要是三个变量和Y的拟合度怎么样，如何看的~~谢谢了~~~VariablesEntered/Re...

下面是线性回归出来的四个图。。。看不懂啊。。。请高手帮个忙，是写在论文里的，所以请稍微详细点说说吧~主要是三个变量和Y的拟合度怎么样，如何看的~~谢谢了~~~

Variables Entered/Removed(b)
Model Variables Entered Variables Removed Method
1 X3, X2, X1(a) . Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Y

Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .823(a) .678 .664 4.60955
a Predictors: (Constant), X3, X2, X1

ANOVA(b)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 3170.063 3 1056.688 49.731 .000(a)
Residual 1508.604 71 21.248
Total 4678.667 74
a Predictors: (Constant), X3, X2, X1
b Dependent Variable: Y

Coefficients(a)
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) -4.517 1.517 -2.978 .004
X1 -2.79E-005 .000 -.144 -.174 .863
X2 .076 .008 .693 9.355 .000
X3 7.40E-005 .000 .398 .483 .631
a Dependent Variable: Y
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你的回归方法是直接进入法
拟合优度R方等于0.678，表示自变量可以解释因变量的67.8%变化，说明拟合优度还可以。
方差检验表中F值对应的概率P值为0.000，小于显著度0.05，因此应拒绝原假设，说明自变量和因变量之间存在显著的线性关系。
参数检验表中只有自变量X2和常数项的概率P值为0.000，小于显著度0.05，而自变量X1和X3的概率P值大于显著度0.05，说明只有自变量X2对因变量在总体中存在显著的线性关系，X1、X3和因变量在总体中不存在显著的线性关系。
得到的线性方程为：y=-4.517-0.000028X1+0.76X2+0.000074X3（记住这里用的是直接进入法进行拟合方程的，所以即使X1和X3没通过检验，也要放到方程中去）

spss 如何使用多元逐步回归分析

我数据都有，就是想知道怎么使用spss17.0得到如图片上的结果，详述操作步骤谢谢...

我数据都有，就是想知道怎么使用spss17.0得到如图片上的结果，详述操作步骤谢谢

　　spss使用多元逐步回归分析的方法过程：
　　1、在spss里variable view里，输入5个变量名称，可用中文。
　　2、在data view里分别录入5个变量对应的数据；
　　3、点击analyze--regession--linear，在弹出框里，把因变量（抑郁得分）选定在dependent里，其他4个变量选到independent里，method里建议选择stepwise，然后直接点ok就可以了；
　　4、结果里，R值就是回归的决定系数，代表各变量能解析因变量的程度。ANOVA里，sig小于0.05证明回归方程有效。constant对应的B值是截距（常数项），其他变量对应B值就是变量的影响系数。变量对应的beta值就是他们的标准化影响系数，数值最高的就是影响力度最大的因素。最后的excluded variables是排除的变量，就是说在这个框里的因子就是对特定变量几乎没什么影响的。

spss怎么做多元回归分析

多元回归分析跟简单一元回归分析是在一个对话框里面的。
首先确定出你的因变量，必须是连续性数值变量，而且回归分析一次只能一个因变量。
其次是自变量，可以同时将多个自变量纳入回归，这个就是多元回归，一个自变量就是简单回归
自变量可是分类自变量，也可以是连续性数值变量。
如果是超过两个分类的自变量，则需要事先设置虚拟变量，设置好后，全部一次性移入自变量对话框，其他的默认就可以出结果了

spss多元线性回归

SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。 1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。