1樓：匿名使用者
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
2樓：
摘要。spss中多元線性迴歸模型怎麼計算您好親，多元線性迴歸分析需要資料滿足以下4個假設：（1）需要至少2個自變數，且自變數之間互相獨立（本次6個）；（2）因變數為為連續變數（本案例產量為連續變數）；（3）資料具有方差齊性、無異常值和正態分佈的特點（檢驗方法）；（4）自變數間不存在多重共線性。
前2個假設可根據試驗設計直接判斷；假設（3）的檢驗在之前的教程中已有呈現，點選「檢驗方法」即可檢視。關於假設（4）的檢驗方法如下：1.
點選 分析 → 迴歸 → 線性。
spss中多元線性迴歸模型怎麼計算。
spss中多元線性迴歸模型怎麼計算您好親，多元線性迴歸分析需要資料滿足以下4個假設：（1）需要至少2個自變數，且自變數之間互相獨立（本次6個）；（2）因變數為為連續變數（本案例產量為連續變數）；（3）資料具有方差齊性、無異常值和正態分佈的特點（檢驗方法）；（4）自變數間不存在多重共線性。前2個假設可根據試驗設計直接判斷；假設（3）的檢驗在之前的教程中已有呈現，點選「檢驗方法」即可檢視。
關於假設（4）的檢驗方法如下：1. 點選 分析 → 迴歸 → 線性。
2.將ph等自變數選入自變數框，將產量選入因變數框，點選統計。
3.在統計視窗選擇共線性診斷，點選繼續，然後再主頁面點選確定即可。
4.結果判斷：在結果中我們關注係數表即可，當vif值大於等於10時，我們認為變數間存在嚴重的共線性，當vif值小於10時，我們認為資料基本符合多元線性分析的假設（4），即不存在多重共線性問題。
怎樣用spss對多元線迴歸的資料進行分析呀？
用spss進行多元線性迴歸分析的優缺點是什麼？
3樓：三翼熾天使
1、輸入抄。
什麼自變數，迴歸模bai型中就有什麼自變數；
2、輸入什。
du麼自變數，它們只zhi是「候選」性質的，軟dao件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。
4樓：匿名使用者
這個沒什麼優缺點的。
我替別人做這類的資料分析蠻多的。
請教spss多元迴歸分析做法
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 ...
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...
怎樣用spss做多元線性迴歸分析資料
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...