SPSS做回归分析精讲ppt课件

1、用3.4spss进行回归预测，一、介绍、现实生活中，客观往往受到多种因素的影响，我们记录分析相应的数据，得出影响我们感兴趣的指标(原因变量) y的因素(也称为自变量或回归变量) x1、x2、x 多元线性回归是以年龄为自变量x，血压为因素变量y，例1，某医学研究所测定了30位不同年龄的人的血压(高压)，得到了如下数据：经验方程能画散点图，以判断线形函数是否能拟合的方法是、双为了变更显示格式、变更坐标轴的显示、求出经验方程，从散布图可知年龄和血压存在线性关系：如果选择了自变量和要因变量，则喀呖声OK牛鼻子，用于判断自变量对下一步骤中进行的要因变量的影响有多大， 这并不意味着越大，好的参数越多，R2

2、系数就越大，但模型的适合度不一定需要修正r square即R2，为了尽可能正确地反映模型的适合度，用该残奥仪修正R2系数偏差的变量的数量增加因此，对于通常的总校正量而言，Sum of Squares是回归平方和、残差平方和、总平方和df是自由度Mean Square F Sig大于f的概率，其值为0.000，这是因为： 回归系数拒绝0的原因的Model是回归方程模型号Unstandardized Coefficients是非标准化系数，b是系数值，Std.Error是系数的标准离差Standardized Coefficients是标准化系数t是t检验，偏回归系数是0 (和常数项是0 ) 的假

3、设检验Sig .偏回归系数为0 (和常数项为0 )的假设检验的显着性水平值b是贝塔系数，Std.Error是相应的标准离差，其结果是，回归系数分析：第一线引导盘速度y是合成纤维拉丝的重要因素。 x和y之间明显的线性关系检查有木有(=0.01 )。例.概率论和数学统订P267例9.2.1，检验说明线性关系显着，操作步骤： analyzeregressionlinearstatisticsmodelfitdescriptives，结果：对多元线性回归主要采用经验方程进行预报， 指导控制及生产诊断的经验方程是否适合该数据，方差分析的主要思想是分解yi的总方差：模型平方和、误差平方和、二、多元线性回归

4、、参数估计方法最小二乘法回归公式显性的验证是验证以下假设是否成立(采用方差分析法): 如果参数对y的影响显着，则总方差主要是由xi引起的，也就是说，因为原始假设不成立，所以统一修正量是：多元线性回归的方差分析表：在实际问题中，可能影响因素变量y的因素(参数)很多。 在回归公式中，如果忽略重要的要素，则会产生较大的偏差，但是回归公式中包含的要素过多，不仅难以使用，还可能会影响预报准确率。 选择适当的变量，然后依次喀呖声如何创建最佳回归公式。 在最佳方程式中，所有变数对原因变数y的影响都必须明确，但对y的影响不明确的变数都不包含在方程式中。选择方法可以通过引入变量来消除方程中的变量，这些变量考虑是

5、否可以引入顺序回归变量选择题、开始和方程中没有的变量，如“逐步”(STEPWISE ) (最常用的)“前向”(FORWARD )“反向”(BACKWARD ) 不，筛选结束，不，阶段性回归的基本思想和步骤：某地辖区的大春粮食产量y和大春粮食播种面积x1、化学肥料使用量x2、肥猪发展头数x3、水稻抽穗扬花期降雨量x4的数据如下表所示，求出大春粮食产量的数据，例如2、大春粮食产量的预报模型按GraphsScatter Simple的顺序展开对话框，选择y为Y Axis，然后在X Axis中各选择一个该侑变量，画一个散点图，观察是否适合用线性方程拟合。 1 .初步分析(图形观察)是按照Statist

6、icsRegression Linear顺序展开对话计程仪框，以y为原因变量选择从属框，以其馀变量为参数选择从属(s )框， 在Method框中选择Statistics按钮进行必要的选择，喀呖声Continue喀呖声OK按钮来执行，2 .创建回归模型，导入和删除变量，回归公式模型编号，导入回归公式的参数名，从回归公式中删除的参数名， 从回归方程引入或删除自变量的复相关系数R=0.982说明的该预报模型，从常识上理解该地区大春粮食产量的短期预报、常用统计量、方差分析表、回归方程，粮食产量与播种面积的关系密切，但在预报模型中没有引入变量x1是因为该地区的在汽油中加入2种化学添加剂，观察它们对汽车消

7、耗1升汽油的行驶距离的影响，进行了修正9次实验，得到行驶距离y和2种添加剂的使用量X1、X2之间的数据，求出行驶距离y的X1、X2的相关经验线性回归方程，求出误差方差2的无偏差例.概率论和数学统一修正P280例9.3.1验证了线性关系显着，结果：在实际问题中，变量间的关系往往遇到某曲线的非线性相关关系，而不是线性的相关关系。 此时，首先决定回归函数的类型，原则上是根据问题的专业知识和经验根据观测数据的散布图进行化学基决定，通常选择曲线类型：双曲线、幂函数曲线、对数曲线、指数曲线、倒数指数曲线、s形曲线、三、非线性回归、 鼠标在选择项上喀呖声右键就能看到相应的莫德尔塔类型的操作步骤：配合analyzeregressioncurveestimation，SPSS的曲线模型选择，测量13个样本中的某金属含量y及其样品采集点距中心观测点的距离x，关于y的x 例.概率论和数学统一修正P286例9.4.1，首先是散布图：Graphs Scatter Simple，步骤：从散布图的形态到变量x和y之间有对数曲线类型的回归式： 右喀呖声中的适当类型：选择logaaae的操作步骤： analyzeregressioncurveestimation，结果为右：图容易理解，结果方程式与本书的结果有差异，因此