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spss回归直线方程

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

回归方程是一个直线,可以双击后,点击fit就可以了

用画图的方式比较容易Graphs->Legacy Dialogs->Scatter/Dot simple scatterDefine因变量、自变量放入相应对话框,OK得到散点图双击散点图,点击任何一个点,全部点就选中了,进入Chart Editor窗口,菜单Elements->Fit lines at total,新的对话框Properties,线性回归直线出现,选项卡Fit Line,Linear,Apply(缺省时是虚的,不用点),Close,再关闭Chart Editor窗口,成功.

打开SPSS软件 进入数据编辑器 点击左下角的变量视图 一、在名称里键入 1、人均收入 2、GDP二、点击左下角回到数据视图 输入数据三、点击工具栏里 分析》回归》线性四、将人均收入放到自变量 GDP放到因变量里五、点击确定就出来啦线性方程模型为y=ax+b输出数据的最后一个表格B这列上, 第一个为b 下面是a带入模型就出来了

打开spss,输入数据,工具栏选择分析,再选择回归,再选择曲线估计,弹出窗口,填入因变量与自变量,然后在模型选择logistic.如果你是想做曲线拟合,那你就把所有模型都选上,只做logistic,就只选其.希望能够帮助您,虽然这答案有点晚叻.o(∩_∩)o~

点击“分析→回归→线性”,之后弹出对话框,然后选择相应的因变量及自变量,方法选择“逐步”,之后点确定,即可. 在出来的几个表中主要看模型摘要表,方差分析表,系数表在模型摘要表中,r^2越大说明拟合优度越好方差分析表中看p值的大小,p=sig.<0.05 说明变量x与y间具有线性回归关系.否则无线性关系,在coefficienrs表中,unstandardize coefficients|b 对应的constant值为常数项的值,该值下面的值为各自变量x的回归系数.

变量进入回归方程需要两个两个条件:能够提高方程的解释量、能够使方程最为简化.因此,如果一个变量加入后解释量仅仅由90提高到91,那么多数情况下这个变量不会被纳入.是否被纳入方程,就要看后面的检验值t值和sig,大于0.05则认为不会对回归方程有非常大的作用,因此需要剔除.在你的第一个回归方程当中,只有两个变量的sig小于0.05,因此老师让你做这两个变量的回归,第二次回归当中又只有一个变量显著,因此第三次回归就在是这个显著的变量了.这里你回归的时候采用的方法是enter,如果是采用stepwise这种方法,则很容易就一步到位了.

第一步,设回归方程为:y=a+bx第二步,根据已知条件求出回归系数a,ba=y-bxb=lxy/lxx其中y为数据y的平均值,x为数据x的平均值lxy=∑xiyi-nxy(n表示观测值x,y的个数)lxx=∑(xi-x)^2=nsx^2(sx^2表示观测值x的样本方差)第三步,已知y值,代入回归方程y=a+bx可求出x的值.

在菜单栏里面 分析-回归-线性 然后把相应的自变量和因变量选进去

x1,x2x5是5个自变量,1个y因变量.系数a图中是将x1与y建立一个线性回归模型,常量为1.956e-6,sig.也即p值=1>0.05,无统计学意义,x1的斜率为-0.504,p=0.000<0.05,具有显著意义,常量和斜率看非标准化系数,得方程为y=-0.504x1+1.

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