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SPSS回归分析 回归分析是一种应用极为广泛的数量分析回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法。它用于分析事物之间的统计关系，侧重方法。它用于分析事物之间的统计关系，侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过回归方考察变量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描述和反映这种关系，帮助人们准确程的形式描述和反映这种关系，帮助人们准确把握变量受其他一个或多个变量影响的程度，把握变量受其他一个或多个变量影响的程度，进而为控制和预测提供科学依据。进而为控制和预测提供科学依据。一般线性回归的基本步骤一般线性回归的基本步骤（1）确定回归方程中的自变量和因变量；）确定回归方程中的自变量和因变量；（2）确定回归方程；）确定回归方程；（3）建立回归方程，估计参数；）建立回归方程，估计参数；（4）对回归方程进行各种统计检验；）对回归方程进行各种统计检验；（5）利用回归方程进行预测。）利用回归方程进行预测。利用利用SPSS进行回归分析时，应重点关进行回归分析时，应重点关注上述过程的第一步和最后一步，至于中间注上述过程的第一步和最后一步，至于中间各个步骤，各个步骤，SPSS将自动完成，并给出最合将自动完成，并给出最合理的模型。理的模型。一元线性回归一元线性回归回归方程的拟合优度检验回归方程的拟合优度检验 当当R2越接近于越接近于1，说明回归方程对样本数据点，说明回归方程对样本数据点拟和得越好拟和得越好 一元线性回归一元线性回归回归方程的显著性检验回归方程的显著性检验 一元线性回归一元线性回归回归系数的显著性检验回归系数的显著性检验 一元线性回归实验一元线性回归实验 l上海医科大学儿科医院研究某种代乳粉的营养上海医科大学儿科医院研究某种代乳粉的营养价值是用大白鼠做试验，得大白鼠进食量价值是用大白鼠做试验，得大白鼠进食量（g）和体重增量（）和体重增量（g）间关系的原始数据见）间关系的原始数据见7-1.sav。试对进食量和体重增量进行回归分析。试对进食量和体重增量进行回归分析。体重增量体重增量-17.3570.222进食量进食量多元线性回归模型 多元线性回归方程的统计检验类型和方法与一多元线性回归方程的统计检验类型和方法与一元线性回归方程的统计检验类似，这里就不再重复元线性回归方程的统计检验类似，这里就不再重复了。了。多元线性回归模型多元线性回归模型l某专门面向年轻人制作肖像的公司计划在国内某专门面向年轻人制作肖像的公司计划在国内再开设几家分店，收集了目前已开设分店的销再开设几家分店，收集了目前已开设分店的销售数据（售数据（y，万元）及分店所在城市的，万元）及分店所在城市的16岁以岁以下人数（下人数（x1，万人）、人均可支配收入（，万人）、人均可支配收入（x2，元），数据见元），数据见8-2.sav。试分析它们三者间的。试分析它们三者间的数量关系。数量关系。曲线估计曲线估计 变量之间的非线性可以划分为变量之间的非线性可以划分为 本质线性关系本质线性关系 本质非线性关系本质非线性关系曲线估计就是解决本质线性关系问题的。曲线估计就是解决本质线性关系问题的。y=1.675-0.134time