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【spss】---回归分析 t检验 常数项做回归分析时,方程标准化后没有常数项(Standardized Coefficients beta为空),但是常数项的t检验师显著的（t值为38.788,显著性概率p=0.000
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方程标准化后常数项肯定是0,在写回归方程时一般不用标准化,写带常数项的回归方程.只有在比较偏回归系数时 才标准化.
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我们一般写回归方程还是带上常数项的。
扫描下载二维码spss回归分析中* *代表什么
在SPSS中的回归分析中的非线性分析中有让写方程模型的，在编辑方程模型的时候计算器中有个**符号。。代表什么意思？我要是想编X的三次方，四次方应该如何编？谢谢啦
09-12-02 &匿名提问
早期的SPSS版本没有tan( )函数， 只有SIN( )函数和COS( )函数，但也够用了。 因为tan x = sin x / cos x 你可以用sin( ) / cos( )来表达。 据闻(不知是否属实)，近年最新的SPSS版本已经提供了tan( )函数。
请登录后再发表评论!文章编号：―（）――!\#!$%&’&$$&$&；利用；()((进；行线性回归分析的一个实例；（重庆师范学院数学与计算机系，重庆’）$$$’#；#\#\摘要：通过建立一个使用工资、工作经验、受；\\明；在建立回归方程中的巨大作用；\\关键词：；线性回归；相关；方差；显著性水平(；\\中图分类号：；文献标识码：+!,!-&.\\\\\\\\\\\；回归被用于研
文章编号：―（）――!\#!$%&’&$$&$&$$&%$\利用()((进行线性回归分析的一个实例喻开志!（重庆师范学院数学与计算机系，重庆’）$$$’##\#\摘要：通过建立一个使用工资、工作经验、受教育年限等为自变量的回归方程来预测当前工资，说\\\明在建立回归方程中的巨大作用。*)((\\\\关键词：；线性回归；相关；方差；显著性水平()((\\中图分类号：文献标识码：+!,!-&.\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\##\回归被用于研究可以测量的变量之间的关系。线性回归则被用于研究一类特殊的关系，即可用直线或多维的直线描述的关系。这一技术被用于几乎是所有的研究领域，包括社会科学、物理、生物、科技、经济和人文科学。但是回归分析对数据的处理是一大难题，且一般的社会工作者不可能也不必要对数理统计有深入的了解。()((针对这个问题应运而生，它只要社会工作者掌握一定的/012粗通统计学原理，就可以使用该软件进行3456操作技能，回归分析。下面，我们用!%\%!!%#!年美国某银行职员情况调查的数据，建立了一个使用工资、工作经验、受教育年限等为自变量的回归方程来预测当前工资。从中我们将看到()((在建立回归方程中的巨大作用。!选变量变量的选取是很重要的，如果自变量和被预测的变量根本没有关系，则不能线性回归来预测，所以我们必须看一下变量相关性和偏相关性。因为一般认为初始工作与当前工资存在较大的相关性，我们通过图!散点图来观察一下，是否存在这种关系。否则，将不能继续我们讨论的问题。图!初始工资与当前工资散点图收稿日期：&$$!7!$7&8作者简介：喻开志（，男（汉族），四川新都人，在读硕士研究生，主要从事随机经济系统分析与模糊!%##7）学研究-重庆工学院学报)%!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!从图!明显可以看出存在线性关系，因此同样可判定建立线性回归方程。从图中明显可以看出!，，，\#$#%&，，，#!\#’()()(($是奇异点或影响点。对此我们可以在以后的线性回归时，注意一下这些点。看是把这些点剔出，还是保留。我们还想了解工作经验、工作种类、受教育年限对当前工资是否存在影响。即我们试图建立一个使用初始工资、工作经验、工作种类、受教育年限作自变量的回归方程来预测当前工资。这就需要我们看一下当前工资是否与工作经验、工作种类受教育年限存在相关关系。那么，我从中我们看出工作经验、工作种类、受教育年限与当前工资的偏相关系数分别为：，，E%>#\$)E%>)’##%>#\!都与当前工资有相关关系，所以可以建立一个使用工作经验、工作种类、受教育年限作自变量的回归方程来预测当前工资。们就得检验一下它们的偏相关关系（控制了初始工资），表至表)是它们的检验结果。表!工作经验与当前工资偏相关关系检验表*+,-.+/01,,2/+-..23-5067896::;7>5+/?2@.35+/+,A*,2B2C*!>%%%%E%>#\$)5+/+,A（%）（(’!）*D>*D%>%%%E%>#\$)!>%%%*,2B2C*（(’!）（%）*D%>%%%*D>（06F==;G;F78／（H>4>）／#E8I;:FJ5;”;KL9;78FJ;=IG6F==;G;F78GI7768MFG6NLO8FJ表#工作种类与当前工资偏相关关系检验表*+,-.+/01,,2/+-..23-5067896::;7>5+/?2@.35+/+,AP1?0+-!>%%%%E%>)’##5+/+,A（%）（(’!）*D>*D%>%%%E%>)’##!>%%%P1?0+-（(’!）（%）*D%>%%%*D>（06F==;G;F78／（H>4>）／#E8I;:FJ5;”;KL9;78FJ;=IG6F==;G;F78GI7768MFG6NLO8FJ表)受教育年限与当前工资偏相关关系检验表*+,-.+/01,,2/+-..23-5067896::;7>5+/?2@.35+/+,A2HQ0!>%%%%E%>#\!%5+/+,A（%）（(’!）*D>*D%>%%%E%>#\!%!>%%%2HQ0（(’!）（%）*D%>%%%*D>（06F==;G;F78／（H>4>）／#E8I;:FJ5;”;KL9;78FJ;=IG6F==;G;F78GI7768MFG6NLO8FJ图#5GI88F9L:68散点图图)*E*概率图图(残差直方图选数据经过步骤!以后，马上进行回归分析就错了。我们进行回归分析是在若干假定之下，即对是有要求的。这就需要我们需要考虑：（!）是否满足差齐性的要求。从图#的5GI88F9L:68散点图（以回归预测值为C轴，以标准!#喻开志：利用’%’’进行线性回归分析的一个实例#5!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!化残差为!轴）看，如果它的大部分都落在（\，）范围#之内，就可以认为它满足这个条件；（）是否满足正态性$的要求。从图#的%和图&残差直方图都可\概率图，以明显看出它满足这个假设。此外还可以用描述统计分析过程（’())*+,-.中的/.01+,23,4.0来检验它是否满足正态性的要求，利用峰度和偏度，本文没有。对于不满足的情形只有进行数据变换，目前还没有有效的方法）接下来我们就需要考虑奇异值和影响点的问题：从表&的奇异值数据表中明显可以看出我们的判断是正确的，，，，，，，56#$$78$56$9&#&#&&:的确可能是令人生疑的。此外，可以从;，’，*1.?@@A0，/,03*>1.?.>3.+.BC*=(.的值中判断它们是否为奇异值。例如第5它的;（与一般的6个观测值，*1.距离的区别在于它主要从概率意义上来讲）值为9D7##E7E适中，与中心值适中，故第5’6个观测值不是影响点；?@@A，值为7，故这个值被删除以后以其他观0/,03*>1.D57EE9测量进行回归，回归方程的残差变化不大，所以可以认为这个值不为影响点；，故第5?.>3.+.BC*=(.值为7D75&666这个观测值和所有&9&次值的平均数之间的距离为7D，即中心很近，故可以认为它不是影响点。以上#种75&66系数都说明第56个观测值不是影响点。这的确让我们大吃一惊，与我们直观不符。所以我没有把第56个观测值排除在回归方程之外。从输出的数据;，’*1.?@@A，我认为没有影响点（若有，则0，/,03*>1.?.>3.+.BC*=(.值，可以剔除它；或者用响应变量均值漂移的方法或者方差漂移的方法［，］）。故我让全部数据参与了回归分析。$#表&奇异值数据表?*0.F()G.+’3BDH.0,B(*=56#$57#57E$78$56$9&&&E&8&ED7#&#D&6##D&87#D86$\#D&6EED:#E&D878#D7&:#D95#?(++.>3’*=*+I!57#987!557E$8!:!EE987!!5%+.B,13.BC*=(.!E$#9&D##!6E9&$D$$!9##&&D66!EEE69DE7!:7E8&DE5!#$&&5D8&!8$686D:6!9:7:9D7E!E85EED#6H.0,B(*=!&5#98DE9!$#66$D96!$#E88D5$!$&8E$D&7\!$#:7&DE5!&9886D&E!#76:5D7$!$7:7$D:&!$8&86DE$：*/..>B.>3C*+,*G=.?(++.>3’*=*+2I（?：），，GD%+.B,13@+0@>03*>3O.P,>>,>P’*=*+I#进行回归回归分析中如果只注重模型的一些描述性的统计量或只注重结果，那就错了。其实’%’’是怎样在回归的过程中剔除变量的，回归方程中系数的含义倒底是什么？这些问题很容易让人忽略但却是相当重要的。下面我们着重通过表8、表E、表9、表6来说明问题。表E回归分析基本情况表J;@B.=’())B+IN)=@).>3?*3.@+2IPI（?：），，1D%+.B,13@+0@>03*>3O.,>>,>*=*+PP’I，（)）N)2=@I).>3?*3.P@+I%+.4,@(0NQ2.+,.>1.@>3<0（?：），，BD%+.B,13@+0@>03*>3O.,>>,>*=*+PP’I，（)），N)2=@I).>3?*3.P@+I%+.4,@(0NQ2.+,.>1.@>331.R,+.（?：），，.D%+.B,13@+0@>03*>3O.,>>,>*=*+PP’I，（)），N)2=@I).>3?*3.P@+I%+.4,@(0NQ2.+,.>1.@>3<0，（）;@>31.R,+.NB(1*3,@>*=S.4.=.*+0I：JD/.2.>B.>3C*+,*G=.?(++.>3’*=*+I（）回归方程编号（第5列）5（）复相关系数（第$列）都较大，即自变量或自变量$的线性组合能多大程度上解释因变量。看来它们都大于所以比较令人满意。98T，（）复相关系平值（第#列）。说明回归模型自#变量的变异在因变量中所占比率，接近577T最好。（）修正的复相关系&平值（第&列）第二列给人;@B.=5$#&8H7DD:7:*G1H’K(*+.7DD6$97D6#E7D6&7LB(03.BH’.BDN++@+@JM’(*+.K7D99&7DD6#87D6#:3<.N03,)*3.!6558D#E!98&7D&#!95$9D7&!E:&7D$#!E68ED9:B7D:5&.7D:59（?：），*D%+.B,13@+0@>03*>3O.,>>,>’*=*+PPI重庆工学院学报GH!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!一个印象是引入的变量越多，复相关系数越大。为了消除这种影响，给出修正的复相关系数平方值。从中可以看出：引入!后，该值增长不\#$%&’()%*+,-,*大。即该变量对方程的贡献不大，可以不引入方程。（）估计的标准误（第.列）说明了因变量还有好多.不能被回归方程所解释。它也是只有相对意义，没有绝对意义。还是与所带单位有关。从.个模型中比较，它的值变化不大。表.相关检验验表/#00,)&1%*/#00,)&1%*!\#$%&’()%*>?@@@@?AA>!\#$%&’()%*（）+,-,*,2@?AA>>?@@@!45*(24,)&/%&,(062@?BC@@?.>D7,6’))’)61%*@?CC@@?AGG8()&933’)$,:’0,@?@CD@?@DB;0,-’(#3!<5,0’,)$,（4）()&93E@?@FBE@?H.H;,()+,-,*（2,）/(00,*%=!45*(24,)&@?BC@@?.>D/%&,6(02&’()7,6’))’)61%*@?CC@@?AGG8()&933’)$,@?@CD@?@DB:’0,;0,-’(#3!<5,0’,)$,E@?@FBE@?H.H（4()&93）/#00,)&1%*?@?@@@!\#$%&’()%*+,-,*（@?@@@?2,）1’6?（>!45*(24,)&E&%’*,\）/%&,6(02@?@@@@?@@@7,6’))’)61%*@?@@@@?@@@8()&933’)$,@?@GD@?>.H:’0,;0,-’(#3!B@?@@@（4()&93）/#00,)&1%*DBDDBD!\#$%&’()%*+,-,*（DBDDBD2,）!45*(I24,)&/%&,DBDDBD6(027,6’))’)61%*DBDDBD8()&933’)$,:’0,DBDDBD;0,-’(#3!<5,0’,)$,DBDDBD（4()&93）（检验/#00,)&1%*，7,6’))’)61%*，;0,-’(#3!<5,=’,)$,，8()&933’)$,:’0,!\#$%&’()%*+,-,*（2,），!45*(2=4,)&/%&,6(02之间的相关性）7,6’))’)61%*，;0,-’(#3!<5,0’,)$,显著性水平为@?>AG；7,6’))’)61%*8()&933’)$,:’0,，显著性水平为@?GGD；;0,-’(#3!<5,0’,)$,8()&933’)$,:’0,，显著性水平为@?DBD；8()&933’)$,:’0,!\#$%=?@@@@?B..@?@@.@?@AG?B..>?@@@E@?@H@@?@D.?@@.E@?@H@>?@@@@?@@G?@AG@?@D.@?@@G>?@@@?@@@@?@@@@?@GD@?@>B?@@@@?@@@@?>.H@?@@@@?@?@@@@?D.D@?@CB?@@@?@?GGD@?>AG?D.D@?GGD?@?DBD?@CB@?>AG@?DBD?DBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBDDBD&’()%*+,-,*（2,）显著性水平为@?>.H；8()&933’)$,:’0,!45*(24,)&/%&,6(02显著性水平为@?D.D。以上的显著性水平均大于@?@.，故它们是相关的。回归程时要消除它们影响的话，不妨考虑因子分析和聚类分析，或考虑变换，这里没有这样做，因为它的影响不是太严重）@@@@@@@@>0（所以在分析下面的喻开志：利用5855进行线性回归分析的一个实例DD!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!表!变量剔除或进入过程表\#$%&’(’)*+,*-%(.8*+2,*%/0’(%1(2*3425,6790++(%*2,04A7BF>A7B>JA7D!BLA7BFGA7B!EA7B>FLA7DBGA7>!EA7BDBA7>C>;0%(+*4$(A7EGG>7AAAA7JDAA7GGFA7EGCA7GGGA7GGCA7E>EA7GGGA7E>B90%%,4(*+,2:52*2,.2,$.)37CCG>7AAAB7DBD>7AAB>7C!F>7AA>>7AAJ>7GJA>7AA>>7GED/,4,=&=;0%(+*4$(A7EGG>7AAAA7JDAA7GGFA7DJGA7JDAA7JDAA7DDGA7JBGA7DD!>（）\’&$*2,4*%?(@(%:(*+./042H.5,4$(I,+(\=%0=(429*2((K:68+(@,0&.\#K(+,(+*A7>!BC7DECJ7!EAF7!ABLC7EEFC7BABJ7FJJL!7ECED7FECE7>CBD7EDDA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7>ABA7BCGLA7>D!A7>E!A7AGCLA7>JE***---（=）042H.（）B\’&$*2,4*%?(@(%(*+.:/042H..,4$(I,+(8+(@,0&.\#K(+,(+（=）042H.（）D\’&$*2,4*%?(@(%:(*+./042H..,4$(I,+(J（）\’&$*2,4*%?(@(%:(*+.$A7>AB$A7AG!’A7AG>（9：），*78+(’,$20+.,42H(/0’(.2*421(,44,4*%*+665:（：），，-78+(’,$20+.,42H(/*’(?4.2*421(,44,45*%*+66:\=K%0:=(429*2(60+:（9：），，$78+(’,$20+.,42H(/*’(.2*421(,44,45*%*+66:，（=）\=%0=(429*2(0+8+(@,0&.\#(+,(4$(042H.K:6:K（9：），，’78+(’,$20+.,42H(/*’(.2*421(,44,4*%*+665:，（=），\=%0=(429*2(0+8+(@,0&.\#(+,(4$(042H.K:6:K/042H..,4$(I,+(：(7M((4’(42)*+,*-%(9&++(425*%*+K:表F回归系数表*90(NN,$,(42.O4.2*4’*+’,P(’90(NN,$,(42./0’(%>BD152’7\++0+FFF7CFAA7AJ!FDB7AE>A7AC!CFD7JDAFBG7!FDA7ACDCJC7E!!D7>DGB!A!7F>DA7ACBCBG7GB!D7AE!D>7!DGBGGB7EBEA7ACGCBJ7GJED7BEAD>7JCJ>EB7!DE52*4’*+’,P(’90(NN,$,(42.1(2*A7FFAA7C!!A7BCGA7C!CA7B!GLA7>JEA7CFBA7B!JLA7>JCA7AG!A7CBGA7BCELA7>BAA7AG>A7AG>2B7>!AJA7B!C>7BJCB>7F!DF7!ABD7CCDBD7>>!G7EBFL!7ECED7FAJBD7G>>G7CB>L!7!F>E7>CBLE7ABE>G7!GCG7D!CLC7A>!J7G>!D7EDD5,67A7AD>A7AAAA7B>DA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAAA7AAA90%%,4(*+,2:52*2,.2,$.;0%(+*4$(>7AAAA7JDAA7JDAA7JDAA7JDAA7GGCA7JDAA7JBGA7GGCA7GGGA7DD!A7JBCA7FCAA7GGBA7E>B)37AAAB7DBDB7DBDB7DBDB7DB!>7AAJB7DBCB7DDA>7AAJ>7AA>B7GCEB7DJG>7>CB>7AAF>7GEDJE（9）04.2*42>GBF7BAC1(6,44,465*%*+:>7GAG（9）04.2*42>ADC7GD>1(6,44,465*%*+:>7JCG\=%0=(429*2(0+EGJ!7AAAK:6:（9）04.2*42DADG7BAE1(,44,45*%*+>7JC!66:\=%0=(429*2(0+C>CA7BGJK:6:（=）8+(@,0&.\#(+,(4$(042H.LBD7!JGK（9）04.2*42>ADAAA7C!1(,44,45*%*+>7J!G66:\=%0=(429*2(0+CACA7JJCK:6:（=）8+(@,0&.\#(+,(4$(042H.LBD7!FGK/042H..,4$(I,+(>CD7FBC（9）04.2*42>EADF7E!1(6,44,465*%*+:>7DCE\=K%0:=(429*2(60+:EFEG7EFE（=）8+(@,0&.\#K(+,(4$(042H.L>G7EED/042H..,4$(I,+(>EJ7CGF（）\’&$*2,04*%?(@(%:(*+.EDG7CJB：*7M(K(4’(42)*+,*-%(9&++(425*%*+:表!给出了逐步回归过程中，每一步被剔除的变量，并给出了各种值，以判断下一步进入回归方程的变量的依。我举第>行为例，作出详细解释。第>列说明被排除在回归说明首先进入回归程外的变量。同时也就第B列说明所有自变量进行回归分析时的1一(2*值，般认为该值越大，该变量对因变量的贡献越大。这里是故第B个进入回归\=%0*2(0+7BCG最大，K:96:对应的值A程的变量为\。=%0*2(0+K:96:第D列是针对每一个变量前面的系是否为零的假程的为1（这(,44,45*%*+66:这个变量也可以从表下面的注释中看出）。设和2检验值，第四列给出了这个检验结果。从中可以看重庆工学院学报0F!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!出，每一个变量的显著水平都为零。故拒绝系数为零的假设，即每一个变量都对因变量有贡献。第!列给出了偏相关系数（即排除其它变量的影响后，该变量与因变量的相关性）相关性越高，说明该变量对因变量的解释能力越强。\#$%&’()*+,&-’对应的值./012最大。故第2个进入回归方程的变量为\#$%&’()*+3。&-,’第4列为容忍度（5）值，第1列为方差膨胀因&%+-)67+子（8）的值，第;列为最小的容忍度（5）值。这9:&%+-)67+些标准含义具体可以参见表;中的解释。表;中的编号得出逐步回归过程中的每一步结果。为了简化分析，仅举第<行为例：）第<列说明了模型及模型中存在的变量与常量。<如第<个模型为(=--+6*>)%)-?<@2;/2.4A</@.@BC+D66D6E)%)-’,,’（常第二个模型为(=--+6*>)%)-?<.04/@0<A</F4@BC+D66D6E)%)-’,,’（常量）（变量）A!@F1/..B\#$%&’#+6*()*+,&-’（变量）如果（随便举的例子）有一个回归方程为(=--+6*>)%)-?<....A./...;BC+D66D6E)%)-’,,’（常量）（变量）A;....B\#$%&’#+6*()*+,&-’（变量）从第0个方程，我们很容易误认为变量C+D66D6,,E)%)-’没有变量\#$%&’#+6*()*+,&-’重要。这主要是受它们的回归系数（，）的影响。所以我们就需./...;;....要看看后面的C（偏回归系数）和C+*)系数。）（偏回归系数）（第2列）是控制了其他变量后得2C到的。如第<个模型的中的常量值（）是控制了<@2;/2.4变量C变量系数值（<+,D66D6,E)%)-’的影响后得出的，/量）（变量））是控制了(@.@&6>*)6*影响后得到的。这类似于偏相关检验。但C（偏回归系数），有一个缺点就是单位数量级不一致时，对它的比较毫无意义。如C+D66D6E)%)-,,’的单位为<，而\，显然这#%&#+6*()*+&-.....$’,’的单位为<.时\#$%&’#+6*()*+,&-’前面的回归系数可能很小。故对它需要进行改进，这就是C+*)系数。）（第F列），它是把所有变量都事先进行0C+*)系数标准化（。但它还是有一个不足之处，就是没有考G分数）虑到所带单位类型（如一辆车和一个人比，可能毫无意义）。故从绝对意义上讲，使用C+*)系数也不能比较哪一个自变量更为重要。）第!列为*检验值，就是假设回归系数为零的检F验。第4列（显著性水平）给出了这个检验的结果。如第<个模型中常数项的显著水平为.，自变量C/.0<+,D66D6,，它们都小于.，故属于小E)%)-/.../.!’的显著性水平为.概率事件，即拒绝回归系数为零的假设，即第<个回归方程有意义。）第1列为容忍度（5）值，第;列为方差膨胀!&%+-)67+因子（8）的值。它们都为诊断方程的变量之间是否存在9:共线性的两个指标。因为若方程存在共线性的话，最小二乘法变得毫无意义。5［.，］，若其值&%+-)67+值的范围为<为.，说明方程的诸变量之间存在共线性；若接近或等于，说明方程的诸变量之间完全不存在共线性。8<9:为所以完全可以只看容忍度的值或方差膨5&%+-)67+的倒数，胀因子的值中的一种就可以了。因为第<个方程中只有一个变量，所以它5。第2个方程\&%+-)67+值为<#%&3$’#+6*()*+&-+D66D6)%)-&%+-)67+值都为./,’和C,,E’的5，这个值大小适中，所以可以拒绝它们之间共线的假F0.设。参考文献：［］EH应用线性回归［J］北京：中国统计出版社，I+-’//<@@;/［］阮桂海/［J］北京：电子工业出版社，2EKEE实用教程/2.../!\#$%&’()+,\#--.,(’0%-%$$.+,!,#1$.$2%#,$+4&5&&**/+/**3LMN)DOPQD（R，’，，）+)-*#+6*&SJ)*Q+#)*D7>)6T(&#=*+-(Q&6D6+)7Q+->M6DV+->D*(Q&6D6...F1(QD6)$$,U,5’,U,F：!2$’-#6’5QD>$)$+-TD>7=>>+>*Q+,-+)*+SS+7*>&SEKEE&6+>*)I%D>QD6,)-+,-+>>DV++U=)*D&6I’+>*)I%D>QD6,)-+,-+>>DV++U=)3，，，*D&6WD*Q>)%)-W&-XD6+Y+-D+67++)->&S+T=7)*D&6+*7/)>7&6*-)OV)-D)I%+>*&+>*D#)*+*Q+-+>+6*>)%)-D+>/’,$’$：；；；；7%+-)$EKEE?+)--+-+>>D&67&--+%)*D&6V)-D)67+%+V+%&S>D6DSD7)67+*8,,（责任编辑欧理平）三亿文库包含各类专业文献、中学教育、生活休闲娱乐、高等教育、应用写作文书、专业论文、行业资料、幼儿教育、小学教育、19利用SPSS进行线性回归分析的一个实例等内容。　
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全部答案（共1个回答）
回归系数在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。 回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x ...
SPSS方差分析结果是否显著性,就是看F值的大小和N，它们决定了显著水平的高低。
『如果我的回答对您有帮助，请点击下面的“好评”，谢谢，您的采纳是对我莫大的支持...
自变量的和正好等于因变量， 这一设定下， 因变量和自变量是精确的线性关系，没有任何随机性， 也不需要做回归了。 当然会有警告说不能计算统计量。
你需要改设计， ...
这个都按照比例的，你可以在设置里面选择放大镜的
直径25厘米周长怎么算呢？我都忘记公式啦，小朋友来问我，我被问倒了，急急急啊。
答: x->0:lim(1+x)^(-1/x)
=1/[x->0:lim(1+x)^(1/x)
x->∞:limxsin(1/x)
=1/x->0:lim[...
答: 计算科学是一门什么样的学科？
答：计算学科（通常也称作计算机科学与技术）作为现代技术的标志，已成为世界各国经济增长的主要动力。但如何认识这门学科，它究竟属于理科...
答: 补课是比较错误的方式。我一直到高中毕业没补过课。爸妈也不管我，随我学什么。我打游戏和化学都挺好。现在在大学读书，很深刻地感受到教育是钱买不来的。在实验室做小型的...
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如何使用SPSS进行一元回归分析
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在数学关系式中只描述了一个变量与另一个变量之间的数量变化关系，则称其为一元回归分析。其回归模型为
& && && && && && & [url=][/url]y 称为因变量，x称为自变量，[url=][/url]称为随机误差，a,b 称为待估计的回归参数，下标i表示第i个观测值。如果给出a和b的估计量分别为[url=][/url],[url=][/url]，则经验回归方程:
& && && && && && && && && && && && && && && && && && & [url=][/url]一般把[url=][/url]称为残差， 残差[url=][/url]可视为扰动[url=][/url]的“估计量”。
例子:湖北省汉阳县历年越冬代二化螟发蛾盛期与当年三月上旬平均气温的数据如表1-1，分析三月上旬平均温度与越冬代二化螟发蛾盛期的关系。& && && && & 表1-1 三月上旬平均温度与越冬代二化螟发蛾盛期的情况表年份1961196219631964196519661967196819691970三月上旬平均温度8.68.39.78.57.58.47.39.75.45.5越冬代二化螟发蛾盛期（6月30日为0）3531445275数据保存在“DATA6-1.SAV”文件中。
下载信息&&[文件大小：0.86 KB 下载次数： 次] 点击下载文件ATA6-1.rar
1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”在SPSS数据编辑窗口中，创建“年份”、“温度”和“发蛾盛期”变量，并把数据输入相应的变量中。或者打开已存在的数据文件“DATA6-1.SAV”。 2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开如图1-1所示的线性回归过程窗口。[url=][/url]
图1-1 线性回归对话窗口3) 设置分析变量设置因变量：本例为“发蛾盛期”变量，用鼠标选中左边变量列表中的“发蛾盛期”变量，然后点击“Dependent”栏左边的[url=][/url]向右拉按钮，该变量就自动调入“Dependent”显示栏里。设置自变量：选择一个变量作为自变量进入“Independent(S)”框中。用鼠标选中左边变量列表中的“温度”变量，然后点击“Independent(S)”栏左边的[url=][/url]向右拉按钮，该变量就自动调入“Independent(S)”显示栏里。
& &&&注：SPSS中一元回归和多元回归以及多元逐步回归都是使用同一过程，所以该栏可以输入多个自变量。设置控制变量“Selection Variable”为控制变量输入栏。控制变量相当于过滤变量，即必须当该变量的值满足设置的条件时，观测量才能参加回归分析。当你输入控制变量后，单击“Rule”按钮，将打开如图1-2所示的对话。[url=][/url]
图1-2“Rule”对话框在“Rule”对话框中，右边的“Value”框用于输入数值，左边的下拉列表中列出了观测量的选择关系，其中各项的意义分别为：“equal to”等于。“not equal to”不等于。“less than”小于。“less than or equal”小于或等于。“greater than”大于。“greater than or equal”大于或等于。
本例的控制变量是“计算”，将它选入“Selection Variable”变量栏里，在“Rule”对话框中选择“equal to”=1。选择标签变量“Case Labels”框用于选择观测量的标签变量。在输出结果中，可显示该观测量的值，通过该变量的值可查看相应的观测量。本例子选择“年份”为标签变量。选择加权变量在主对话框中单击“WLS”按钮，将在主对话框下方展开一个输入框，该框用于输入加权变量。本例子没有加权变量，因此不作任何设置。 4）回归方式在“Method”框中选择一种回归分析方式。其中，各项的意义为：全进入 “Enter”所选择的自变量将全部进入建立的回归方程中，该项为默认方式。逐步进入 “Stepwise”根据“Options”对话框中的设置，在方程中加入或剔除单个变量直到所建立的方程中不再
& && && && & 含有可加入或剔除的变量为止。后进入 “Remove”将进入方程中的自变量同时剔除。先进入 “Backward”自变量框中所有的变量同时进入方程中，然后根据“Options”对话框中的设置，剔除某个变
& && && && & 量，直到所建立的方程中不再含有可剔除的变量为止。条件进入“Forward”根据“Options”对话框中的设置，在方程中每次加入一个变量，直至加入所有符合条件的变
& && && && & 量为止。
& & 本例子是一元回归，只能选第一项。 5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：[url=][/url]
图1-3 “Statistics”对话框①“Regression Coefficients”回归系数选项：[url=][/url]“Estimates”输出回归系数和相关统计量。
& & [url=][/url]“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。
& & [url=][/url]“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。&&本例子选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：[url=][/url]“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。
& & [url=][/url] “Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：
& && && &[url=][/url]“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的值大于输入值的观测量；
& && && &[url=][/url]“All cases”选择所有观测量。本例子都不选。③ 其它输入选项[url=][/url]“Model fit”输出相关系数、相关系数平方、调整系数、估计标准误、ANOVA表。
& & [url=][/url] “R squared change”输出由于加入和剔除变量而引起的复相关系数平方的变化。
& & [url=][/url] “Descriptives”输出变量矩阵、标准差和相关系数单侧显著性水平矩阵。
& & [url=][/url] “Part and partial correlation”相关系数和偏相关系数。
& & [url=][/url] “Collinearity diagnostics”显示单个变量和共线性分析的公差。本例子选择“Model fit”项。 6）绘图选项在主对话框单击“Plots”按钮，将打开如图1-4所示的对话框窗口。该对话框用于设置要绘制的图形的参数。图中的“X”和“Y”框用于选择X轴和Y轴相应的变量。[url=][/url]
图1-4“Plots”绘图对话框窗口左上框中各项的意义分别为：“DEPENDNT”因变量。“ZPRED”标准化预测值。“ZRESID”标准化残差。“DRESID”删除残差。“ADJPRED”调节预测值。“SRESID”学生氏化残差。“SDRESID”学生氏化删除残差。
“Standardized Residual Plots”设置各变量的标准化残差图形输出。其中共包含两个选项：&&[url=][/url]“Histogram”用直方图显示标准化残差。
& && &[url=][/url]“Normal probability plots”比较标准化残差与正态残差的分布示意图。“Produce all partial plot”偏残差图。对每一个自变量生成其残差对因变量残差的散点图。本例子不作绘图，不选择。 7) 保存分析数据的选项在主对话框里单击“Save”按钮，将打开如图1-5所示的对话框。[url=][/url]
图1-5 “Save”对话框①“Predicted Values”预测值栏选项：&&[url=][/url] Unstandardized 非标准化预测值。就会在当前数据文件中新添加一个以字符“PRE_”开头命名的变量，存放根据回
& && && && && && && && &归模型拟合的预测值。
& && &[url=][/url] Standardized 标准化预测值。
& && &[url=][/url] Adjusted 调整后预测值。
& && &[url=][/url] S.E. of mean predictions 预测值的标准误。本例选中“Unstandardized”非标准化预测值。②“Distances”距离栏选项：&&[url=][/url] Mahalanobis: 距离。
& && &[url=][/url] Cook’s”: Cook距离。
& && &[url=][/url] Leverage values: 杠杆值。③“Prediction Intervals”预测区间选项：&&[url=][/url] Mean: 区间的中心位置。
& && &[url=][/url] Individual: 观测量上限和下限的预测区间。在当前数据文件中新添加一个以字符“LICI_”开头命名的变量，存放
& && && && && && && &预测区间下限值；以字符“UICI_”开头命名的变量，存放预测区间上限值。
& && &[url=][/url] Confidence Interval：置信度。本例选中“Individual” 观测量上限和下限的预测区间。④“Save to New File”保存为新文件： 选中“Coefficient statistics”项将回归系数保存到指定的文件中。本例不选。⑤ “Export model information to XML file” 导出统计过程中的回归模型信息到指定文件。本例不选。⑥“Residuals” 保存残差选项：&&[url=][/url] “Unstandardized”非标准化残差。
& && &[url=][/url] “Standardized”标准化残差。
& && &[url=][/url] “Studentized”学生氏化残差。
& && &[url=][/url] “Deleted”删除残差。
& && &[url=][/url] “Studentized deleted”学生氏化删除残差。& & 本例不选。⑦“Influence Statistics” 统计量的影响。&&[url=][/url] “DfBeta(s)”删除一个特定的观测值所引起的回归系数的变化。
& && &[url=][/url] “Standardized DfBeta(s)”标准化的DfBeta值。
& && &[url=][/url] “DiFit” 删除一个特定的观测值所引起的预测值的变化。
& && &[url=][/url] “Standardized DiFit”标准化的DiFit值。
& && &[url=][/url] “Covariance ratio”删除一个观测值后的协方差矩隈的行列式和带有全部观测值的协方差矩阵的行列式的比率。本例子不保存任何分析变量，不选择。 8）其它选项在主对话框里单击“Options”按钮，将打开如图1-6所示的对话框。[url=][/url]
图1-6 “Options”设置对话框①“Stepping Method Criteria”框用于进行逐步回归时内部数值的设定。其中各项为： [url=][/url]“Use probability of F”如果一个变量的F值的概率小于所设置的进入值（Entry），那么这个变量将被选入回归方程中；当变量的F值的概率大于设置的剔除值（Removal），则该变量将从回归方程中被剔除。由此可见，设置&&“Use probability of F”时，应使进入值小于剔除值。 [url=][/url]“Ues F value”如果一个变量的F值大于所设置的进入值（Entry），那么这个变量将被选入回归方程中；当变量的F值小于设置的剔除值（Removal），则该变量将从回归方程中被剔除。同时，设置“Use F value”时，应使进入值大于剔除值。②“Include constant in equation”选择此项表示在回归方程中有常数项。本例选中“Include constant in equation”选项在回归方程中保留常数项。
③“Missing Values”框用于设置对缺失值的处理方法。其中各项为： [url=][/url]“Exclude cases listwise”剔除所有含有缺失值的观测值。
& &&&[url=][/url]“Exchude cases pairwise”仅剔除参与统计分析计算的变量中含有缺失值的观测量。
& &&&[url=][/url]“Replace with mean”用变量的均值取代缺失值。本例选中“Exclude cases listwise”。 9）提交执行在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口中。见表1-2至表1-5。 10) 结果分析结果:表1-2 给出了回归的方法是全回归模式，模型编号为1，自变量是“温度”，因变量是“发蛾盛期”。表1-2
[url=][/url]表1-3 是回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。表1-3
[url=][/url]表1-4 回归模型的方差分析表，F值为11.748，显著性概率是0.009，表明回归极显著。表1-4
[url=][/url]表1-5 回归模型系数表，以及t检验结果。表1-5
[url=][/url]分析:从上面的回归分析结果表明：三月上旬平均温度与越冬代二化螟发蛾盛期的关系极为密切，相关系数0.7713；同时方差分析表明，其显著性水平为0.009。根据回归系数表6-5，可写出回归方程如下：& && && && & [url=][/url]其中x代表三月上旬平均温度；& &[url=][/url]代表越冬代二化螟发蛾盛期（其值加上7月0日为实际日期)。预测值的回归误差可用剩余均方估计：[url=][/url][url=][/url]
预测由于在分析时使用了控制变量“计算”，数据中第11个记录的数据在建立回归方程时，并没有使用它，是留作用于预测的。所以，在选择了保存预测值选项，用模型预测的结果可以在数据窗口中看到（图1-7）。[url=][/url]
图6-7 分析过程执行后的数据窗口在图6-7中得知，用1971年三月上旬平均温度4.3，预测值为7.1天，95%的置信区间是3.5~10.6天，预测值的有关统计量见表1-6。表1-6[url=][/url]
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统计学学习好难啊。让看公式看不懂。
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你这在哪搞的，里面有好多东西有解释，收藏
我把部分解释copy备份了
在“Method”框中选择一种回归分析方式。其中，各项的意义为：
全进入 “Enter”所选择的自变量将全部进入建立的回归方程中，该项为默认方式。
逐步进入 “Stepwise”根据“Options”对话框中的设置，在方程中加入或剔除单个变量直到所建立的方程中不再
& && && && & 含有可加入或剔除的变量为止。
后进入 “Remove”将进入方程中的自变量同时剔除。
先进入 “Backward”自变量框中所有的变量同时进入方程中，然后根据“Options”对话框中的设置，剔除某个变
& && && && & 量，直到所建立的方程中不再含有可剔除的变量为止。
条件进入“Forward”根据“Options”对话框中的设置，在方程中每次加入一个变量，直至加入所有符合条件的变
& && && && & 量为止。
& & 本例子是一元回归，只能选第一项。
“DEPENDNT”因变量。
“ZPRED”标准化预测值。
“ZRESID”标准化残差。
“DRESID”删除残差。
“ADJPRED”调节预测值。
“SRESID”学生氏化残差。
“SDRESID”学生氏化删除残差。
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