1樓：北菲亢申
一個自變數。
一個因變數。
如果要進行線性迴歸，無論是一元還是多元，第一步首先應該先畫下散點圖，看是否有線性趨勢，如果有線性趨勢了，再使用線性迴歸。這個是前提，現在很多人都忽略這一點。
直接使用的。
至於判斷線性方程。
擬合的好壞，看r方和調整的r方就可以了，r方越接近1，說明擬合的效果越好。你這個裡面。
r方為，調整的r方為，說明這個自變數可以解釋因變數57%左右的變異，不能說好，也不能說壞。看具體情況而定。
anova(b)這個**是檢驗。
迴歸方程是否顯著的，sig的值=
小於，說明迴歸模型有意義，可以使用。
下面一個標準化迴歸係數。
和非標準化迴歸係數。
則是迴歸方程自變數的係數，非標準化的係數用來擬合方程使用，標準化的係數是剔除了不同自變數的不同計量單位影響的，用於比較多個自變數的影響大小。
如何用spss多元線性迴歸分析資料
spss多元線性迴歸結果怎麼判斷是有效的
2樓：風吹的小羊
判斷有效抄性是看p值。就是襲你的只有三行的bai那個表，依次寫著du迴歸，殘差什麼的。你看zhi那個迴歸裡dao邊的p值。小於就是模型有效，操作如下：
1、首先開啟需要處理的相關文件。
2、點選主選單上的「分析」選項。
3、之後再點選「迴歸」選項中的「線性迴歸」。
4、選擇想要分析的自變數和因變數到相應的框中，點選中間的箭頭按鈕新增進去即可。
5、選擇好需要分析的變數以後，在右邊有相應的統計量和選項，點中自己需要分析的條件，點選繼續即可。
6、確定好所有的因素之後，確定就可以在輸出框中顯示最終的分析結果了。
3樓：ppv課
不是，判斷有效性是看p值。就是你的只有三行的那個表，依次寫著迴歸，殘差什麼的。你看那個迴歸裡邊的p值。小於就是模型有效。
如何用spss做多元線性迴歸分析
4樓：呂秀才
確定自變數、確定因變數，然後選擇線性迴歸，把對應變數移入對應對話方塊 點確定 就好了。
用spss軟體做的多元線性迴歸模型，不知道怎麼寫實證分析 10
5樓：網友
雙擊開啟spss，之後點選檔案下面的資料夾圖示，檔案型別選擇excel，之後開啟需要的excel如果excel行首包含變數名，預設選擇從第一行資料讀取變數名如果excel列首沒有包含變數名，不必選擇從第一行資料讀取變數名匯入成功後，ps該資料是九個學習因素和學習成績之間的關係點選spss軟體上方的導航欄，點選分析，之後點選迴歸，之後點選線性，出現下面工具欄選擇自己所需要的自變數，按照圖中所示加入自變數方框中選擇自己所需要的因變數，按照圖中所示加入因變數方框中其他預設選擇點選確定，之後spss會得到運算結果spss生成的模型彙總，之中可以看到擬合度。如果擬合度過低，多元線性迴歸方程之間關心並不顯著，沒有實際意義，spss生成的係數**，其中圖中標註的第一行為非標準的係數，圖中標註的第二行為標準係數，根據自己的需要選取資料，如果資料滿意，可以點選spss軟體上方的檔案之後點選匯出選擇自己需要的檔案型別，之後點選確定即可。
6樓：琦涵蓄
:可以問問軟體公司客服人員。
7樓：匿名使用者
這麼晚睡覺好點的車了、這種情況也沒有那麼嚴重吧、不想去你的、這樣我才不會再這麼愛吃水果和水果了！在家幹嗎呀、不想讓別人擔心了、這個是我們生活方式最大功率達到。
用spss做多元線性迴歸分析，總共三個自變數，一個因變數，想弄清楚自變數對因變數的影響程度
8樓：匿名使用者
1. 非標準化係數就是迴歸方程的斜率，表示每個自變數變化1個單位，因變數相應變化多少個單位，該係數與自變數所取的單位有關，一般不用來衡量自變數的影響力大小。
2. 標準化係數消除了自變數單位的影響，其大小可以衡量每個自變數對因變數的影響力之大小，一般來說，標準化係數的絕對值越大，該自變數對因變數的影響力就越大。
其次，大致給你提出點分析和建議（2-4條的前提是樣本量夠大）：
1. 樣本太小，只有5組資料，得到的結果往往不可靠，強烈建議增大樣本量，否則統計分析可能毫無意義，甚至造成錯誤。
2. 從自變數t檢驗結果來看，「其來石含量」與「頸部密度」對應的sig值均超過了，用統計專業的話來說，這意味著「在0.
05的顯著性水平下，這兩個自變數與因變數不顯著相關」，通俗的說，在自變數平均孔徑存在的前提下，這兩個變數基本可以排除出方程了。
3. 從偏相關性來看，3個自變數之間有極強的相關性（或共線性），因為強相關的自變數往往會導致不合理的統計分析結果，因此理論上他們不可以一起放入方程。
4. 建議你在做多元線性迴歸分析的時候採用多元逐步迴歸，這樣可以按自變數影響力的大小自動排除強相關的變數，也可以自動排除對因變數無顯著影響的自變數，從而得到更可靠的分析結果。
用spss進行多元線性迴歸分析的優缺點是什麼？
9樓：範璇夏詩蕾
於sig值高低無關，只要小於就可以。不是說sig值越小就精確，它只代表在多大概率上是準確的。
和都是代表95%的概率上是可靠的，0.
01是99%的概率上是可靠的，是的概率上是可靠的。
只是說結果有多麼可靠，與值本身無關。spss提供了資料整理的功能。
10樓：卞彭閎未
1、輸入什麼自變數，迴歸模型中就有什麼自變數；
2、輸入什麼自變數，它們只是「候選」性質的，軟體在分析過程中會根據這些自變數在迴歸模型中係數的顯著性情況，自動決定到底是保留還是剔除個別變數。結果是，如果輸入的所有變數的係數都顯著，則全部都保留，跟進入法得到的自變數數目一致；如果輸入的某些變數係數不顯著，最終迴歸模型可能會不再包括該變數。
3、後面四種方法對變數納入的程式和標準略有不同，並且可以設定，有興趣可以找介紹spss使用的書相應內容來看。
怎麼利用spss進行多元線性迴歸
迴歸分析實質上就是研究一個或多個自變數x對一個因變數y 定量資料 的影響關係情況。當自變數為1個時，是一元線性迴歸，又稱作簡單線性迴歸 自變數為2個及以上時，稱為多元線性迴歸。在spssau裡均是使用 通用方法 裡的 線性迴歸 實現分析的。spssau線性迴歸。spss中多元線性迴歸模型怎麼計算 摘...
spss 多元線性迴歸和多元逐步迴歸一樣麼
逐步迴歸只是迴歸過程採用的其中一種方法而已。多元線性迴歸可以和非線性迴歸相區分，也就是解釋變數和被解釋變數之間建立的迴歸方程，如果是線性的，則是線性迴歸，否則是非線性迴歸。多元逐步迴歸是迴歸分析建模的一種，舉個例子來說，現在有一個因變數a，建模的時候可能的解釋變數有5個，分別是b1,b2,b3,b4...
Spss的線性迴歸結果怎麼看，SPSS多元線性迴歸結果怎麼判斷是有效的
迴歸方程，f檢驗的p 0.05，不顯著。係數那裡也一樣，不顯著。相關係數0,55，估計沒有幾個資料，兩者沒有什麼相關性。spss多元線性迴歸結果怎麼判斷是有效的 ppv課 不是，判斷有效性是看p值。就是你的只有三行的那個表，依次寫著迴歸，殘差什麼的。你看那個迴歸裡邊的p值。小於0.05就是模型有效 ...