分析多元變數回歸的方法

『壹』 如何用spss進行多元回歸分析

在regression菜單裡面做

『貳』 如何使用SPSS進行多元回歸分析

spss使用多元逐步回歸分析的方法過程：
1、在spss里variable view里，輸入5個變數名稱，可用中文。
2、在data view里分別錄入5個變數對應的數據；
3、點擊analyze--regession--linear，在彈出框里，把因變數（抑鬱得分）選定在dependent里，其他4個變數選到independent里，method里建議選擇stepwise，然後直接點ok就可以了；
4、結果里，R值就是回歸的決定系數，代表各變數能解析因變數的程度。ANOVA里，sig小於0.05證明回歸方程有效。constant對應的B值是截距（常數項），其他變數對應B值就是變數的影響系數。變數對應的beta值就是他們的標准化影響系數，數值最高的就是影響力度最大的因素。最後的excluded variables是排除的變數，就是說在這個框里的因子就是對特定變數幾乎沒什麼影響的。

『叄』 什麼是「多元回歸分析」

摘要 是指在相關變數中將一個變數視為因變數，其他一個或多個變數視為自變數，建立多個變數之間線性或非線性數學模型數量關系式並利用樣本數據進行分析的統計分析方法

『肆』 spss怎麼做多元回歸分析

1）准備分析數據
在SPSS數據編輯窗口中，創建變數，並輸入數據。再創建分級變數「x1」、「x2」、「x3」、「x4」和「y」，它們對應的分級數值可以在SPSS數據編輯窗口中通過計算產生。
2）啟動線性回歸過程
單擊SPSS主菜單的「Analyze」下的「Regression」中「Linear」項，將打開線性回歸過程窗口。
3) 設置分析變數
設置因變數：用滑鼠選中左邊變數列表中的「[y]」變數，然後點擊「Dependent」欄左邊的向右拉按鈕，該變數就移到「Dependent」因變數顯示欄里。
設置自變數：將左邊變數列表中的「 [x1]」、「 [x2]」、「 [x3]」、「[x4]」變數，選移到「Independent(S)」自變數顯示欄里。
設置控制變數:不使用控制變數，可不選擇任何變數。
選擇標簽變數: 選擇為標簽變數。
選擇加權變數:沒有加權變數，可不作任何設置。
4）回歸方式
預報因子變數是經過相關系數法選取出來的，在回歸分析時不做篩選。因此在「Method」框中選中「Enter」選項，建立全回歸模型。
5）設置輸出統計量
單擊「Statistics」按鈕，將打開對話框。該對話框用於設置相關參數。其中各項的意義分別為：
①「Regression Coefficients」回歸系數選項：
「Estimates」輸出回歸系數和相關統計量。
「Confidence interval」回歸系數的95%置信區間。
「Covariance matrix」回歸系數的方差-協方差矩陣。
選擇「Estimates」輸出回歸系數和相關統計量。
②「Resials」殘差選項：
「Durbin-Watson」Durbin-Watson檢驗。
「Casewise diagnostic」輸出滿足選擇條件的觀測量的相關信息。選擇該項，下面兩項處於可選狀態：
「Outliers outside standard deviations」選擇標准化殘差的絕對值大於輸入值的觀測量；
「All cases」選擇所有觀測量。
提交執行
在主對話框里單擊「OK」，提交執行，結果將顯示在輸出窗口
回歸模型統計量：R 是相關系數；R Square 相關系數的平方，又稱判定系數，判定線性回歸的擬合程度：用來說明用自變數解釋因變數變異的程度（所佔比例）；Adjusted R Square 調整後的判定系數；Std. Error of the Estimate 估計標准誤差。

『伍』 怎樣用spss做多元線性回歸分析數據

一個自變數
一個因變數
如果要進行線性回歸，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，再使用線性回歸。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)這個表格是檢驗
回歸方程是否顯著的，sig的值=0.007
小於0.05，說明回歸模型有意義，可以使用。
下面一個標准化回歸系數
和非標准化回歸系數
則是回歸方程自變數的系數，非標准化的系數用來擬合方程使用，標准化的系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

『陸』 如何用excel做多元回歸分析

在日常數據分析工作當中，回歸分析是應用十分廣泛的一種數據分析方法，按照涉及自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

回歸分析的實施步驟：

1）根據預測目標，確定自變數和因變數

2）建立回歸預測模型

3）進行相關分析

4）檢驗回歸預測模型，計算預測誤差

5）計算並確定預測值

我們接下來講解在Excel2007中如何進行回歸分析？

一、案例場景

為了研究某產品中兩種成分A與B之間的關系，現在想建立不同成分A情況下對應成分B的擬合曲線以供後期進行預測分析。測定了下列一組數據：

『柒』 如何用excel做多元線性回歸分析

用EXCEL做回歸分析主要有圖表法和函數法：

1、圖表法：
選擇參與一元線性回歸兩列數據（自變數x應在應變數y的左側），插入圖表，選擇散點圖。
選擇圖表中的數據系列，右擊，添加趨勢線，點擊「選項」選項卡，勾選「顯示公式」、顯示R平方值。
注意顯示出的R2值為R的平方，需要用SQRT()函數，計算出R值。

2、函數法
若X值序列在A1:A100單元格，Y值序列在B1:B100單元格，
則線性公式的截距b
=INTERCEPT(B1:B100,A1:A100)
斜率k
=SLOPE(B1:B100,A1:A100)
相關系數R
=CORREL(A1:A100,B1:B100)
或
=CORREL(B1:B100,A1:A100)

上述兩種方法都可以做回歸分析，同時結合圖表和函數會取得更滿意的效果。