1樓：匿名使用者
（1）你這個資料我來做過spss分析，第一自點，沒滿bai
足線性關係，做散點圖的適
du合，不是
zhi唆性。不合符一元線性迴歸dao
的條件。
（2）通過迴歸分析，解釋變異係數r2為-0.065，這個是錯誤的資料。
（3）單維度方差分析時p>0.5,迴歸方程不顯著。
一幫的迴歸方程要滿足以上三點，其中解釋變異係數的r2為0.7左右。並且p<0.05達到顯著性水平。
一元迴歸方程主要看，y = b x+ b,其中b表示上面那一欄，b表示下面那一欄。
你看圖形吧，如果不懂可以繼續想我提問。o(∩_∩)o！
我用spss軟體進行迴歸分析後，模擬迴歸方程怎麼寫啊？
2樓：
x1,x2...x5是5個自變數，1個y因變數。
係數a圖中是將x1與y建立一個線性迴歸模型，常量為1.956e-6，sig. 也即p值=1> 0.
05，無統計學意義，x1的斜率為-0.504，p=0.000<0.
05，具有顯著意義，常量和斜率看非標準化係數，得方程為y= -0.504x1+1.956e-6，這其實是個一元線性迴歸方程；
然後逐漸的加入x2,x3,x4,x5進行二元線性迴歸，三元線性迴歸等。
一旦有一個變數,如x3的p值》0.05也就說明這個變數對模型的建立無統計學意義，在多元線性迴歸中也就可以無情的剔除掉。而由係數a圖可知，x1, x2,x3,x4,x5的斜率p值都是0.
000<0.05，
也就是說都有意義，5個變數一個也不能剔除，全保留，也即要5個變數都有的模型6了。
由模型彙總圖也可知，模型1到6的調整r方是越來越大的，也即擬合的越來越好了。
那麼最終的線性方程就看模型6啦，常量0.002，x1斜率-0.860，x2斜率-0.713...後面看不到了。
也即y=0.002-0.860x1-0.713x2...
常量p值=0.974>0.05無顯著性意義，說明擬合的線過原點，也即常量值應為0，
但是否能改為0這個我也不確定，但0或0.002差別不會太大的。
3樓：匿名使用者
請問樓主，anova 那張圖怎麼出來的呀？
4樓：丁草雨田
親，能教一下spss操作步驟嗎？
spss迴歸分析結果怎麼得出迴歸結果
5樓：匿名使用者
首先要f檢驗，如果f值右上角有*號，說明迴歸分析通過f檢驗，即說明這個迴歸分析有意義可以做。然後通常需要看以下幾個指標：
r2代表迴歸方程模型擬合的好壞。同時vif值代表多重共線性，所有的vif值均需要小於10，相對嚴格的標準是小於5。
接著分析具體x對y的影響關係，在說明已經有影響關係的前提下，具體是正向或是負向影響關係，則是通過「非標準化係數」或者「標準化係數」進行判斷。
求高手請教，用spss做了一元線性迴歸，但是不會分析不會看，最後的方程怎麼得出來啊?!
6樓：
最後的方程看第4張**：y=82232.445*0.934*gdp。
7樓：匿名使用者
迴歸方程 gdo^ = 95617.398 + 1.980 社會消費品零售總額
假設檢驗
對迴歸方程的方差分析結果：f= 32.735，p=0.000 (或p <0.0005)，p<0.05，可認為方程成立。
對迴歸係數(b=1.980)的t檢驗結果：t=5.721，p=0.000 (或p <0.0005)，p<0.05，可認為方程成立。
對常數項(a=95617.398)的t檢驗結果：t=4.836，p=0.001，p<0.05，可認為方程不過原點。。
請教spss進行一元線性迴歸分析的一般步驟
8樓：匿名使用者
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0.618，調整的r方為0.
570，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=0.007 小於0.05，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
9樓：匿名使用者
anova(b)表中的sig項對應的數值為顯著性水平，你的為0.007，通過了99%檢驗
非標準化係數中的b為係數
你的擬合式為：銷售量=309.528+4.068*廣告費，通過了99%信度檢驗
spss：得到一個多元線性迴歸模型之後，如何比較**值和真實值？如何判斷模型是否有**能力？
10樓：匿名使用者
首先你要搞清楚多元線性迴歸不是專門**的
你的是指判別分析吧。看到文獻中將一個樣本隨機抽樣分成兩個樣本，用第一個樣本得出模型各變數的係數，再用這個模型估計第二個樣本中的結果，拿這個估計值和樣本二的實際值做比較，然後出來一個r平方和一個平均誤差值，我就是不太明白這裡是如何比較估計值和實際值的。這些都是判別分析的作法。
訓練樣本和驗證樣本
如何利用spss進行曲線擬合，並得到擬合曲線方程，像y=ax+b這樣的東西，在**能看到這公式？？？ 10
11樓：4終
1、曲線擬合過程。
2、【分析】，【迴歸】，【曲線估計】，選擇相應變數和擬合模型，得到結果，擬合效果較好。
3、利用指數模型進行**。
4、首先按照傳統的操作方法，n代表了x，y的個數，所以要對n實行加權個案處理。
5、這個時候再對x統計分析發現：資料顯示有171個，接著進行線性迴歸。
12樓：匿名使用者
自變數的曲線擬合。
就在分析迴歸當中有一項專門的曲線迴歸裡面列出了一些常用的簡單曲線模型。實際工作中，變數間未必都有線性關係，如服藥後血藥濃度與時間的關係；疾病療效與療程長短的關係；毒物劑量與致死率的關係等常呈曲線關係。曲線擬合（curve fitting）是指選擇適當的曲線型別來擬合觀測資料，並用擬合的曲線方程分析兩變數間的關係。
13樓：匿名使用者
如果你只有一個自變數的曲線擬合 就在分析---迴歸當中有一項專門的 曲線迴歸 裡面列出了一些常用的簡單曲線模型
如果是複雜的多個自變數的曲線擬合 也是在分析---迴歸當中有一項 是 非線性迴歸，此時需要你自己根據資料的規律來構建模型方程
14樓：藍山
在結果視窗中雙擊的擬合圖，然後開啟一個新的視窗，然後在其中圖上的右上角選擇你所用的曲線，雙擊，就可以看到公式了
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