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1.spss怎么做多元线性回归分析

　　原发布者:pw4463
SPSS统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的：引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。实验变量：以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件 1.opendatadocument——opendata——open；

2.Openingexceldatasource——OK.

第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选RegressionCoefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewisediagnostics默认；接着选择Modelfit、Collinearitydiagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的StandardizedResidualPlots（标准化残差图）中的Histogram、Normalprobabilityplot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicte

2.怎样对多元线性回归模型进行分析，为什么

　　多元线性回归模型表示一种地理现象与另外多种地理现象的依存关系，这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响，作为影响其分布与发展的重要因素。
 设变量y与变量x1，x2，…，xm存在着线性回归关系，它的n个样本观测值为yj,xj1,xj2,…xjm?(j＝1，2，n)，于是多元线性回归的数学模型可以写为：
 可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0，β1，…，βm进行估计，求得β值后，即可利用多元线性回归模型进行预测了。
 计算了多元线性回归方程之后，为了将它用于解决实际预测问题，还必须进行数学检验。多元线性回归分析的数学检验，包括回归方程和回归系数的显著性检验。
 回归方程的显著性检验，采用统计量：
 式中： ，为回归平方和，其自由度为m； ，为剩余平方和，其自由度为(n－m－1)。
 利用上式计算出f值后，再利用f分布表进行检验。给定显著性水平α，在f分布表中查出自由度为m和(n－m－1)的值fα，如果f≥fα，则说明y与x1，x2，…，xm的线性相关密切；反之，则说明两者线性关系不密切。
 回归系数的显著性检验，采用统计量：
 式中，cii为相关矩阵c＝a-1的对角线上的元素。
 对于给定的置信水平α，查f分布表得fα(n－m－1)，若计算值fi≥fα，则拒绝原假设，即认为xi是重要变量，反之，则认为xi变量可以剔除。
 多元线性回归模型的精度，可以利用剩余标准差
 来衡量。s越小，则用回归方程预测y越精确；反之亦然。

3.用spss如何做多元曲线回归？

　　多元线性回归一般采用逐步回归方法-Stepwise 
对全部的自变量x1,x2,...,xp,按它们对Y贡献的大小进行比较，并通过F检验法，选择偏回归平方和显著的变量进入回归方程，每一步只引入一个变量，同时建立一个偏回归方程。
当一个变量被引入后，对原已引入回归方程的变量，逐个检验他们的偏回归平方和。如果由于引入新的变量而使得已进入方程的变量变为不显著时，则及时从偏回归方程中剔除。在引入了两个自变量以后，便开始考虑是否有需要剔除的变量。
只有当回归方程中的所有自变量对Y都有显著影响而不需要剔除时，再考虑从未选入方程的自变量中，挑选对Y有显著影响的新的变量进入方程。不论引入还是剔除一个变量都称为一步。不断重复这一过程，直至无法剔除已引入的变量，也无法再引入新的自变量时，逐步回归过程结束。
Analyze->Regression->Linear
Dependent: 因变量
Independents: 多个自变量
Method: Stepwise
拟合程度Adjusted R2： 越接近1拟合程度越好
回归方程的显著性检验Sig
回归系数表Coefficients的Model最后一个中的回归系数B和显著性检验Sig
最后得到模型

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