分析多元变量回归的方法

‘壹’ 如何用spss进行多元回归分析

在regression菜单里面做

‘贰’ 如何使用SPSS进行多元回归分析

spss使用多元逐步回归分析的方法过程：
1、在spss里variable view里，输入5个变量名称，可用中文。
2、在data view里分别录入5个变量对应的数据；
3、点击analyze--regession--linear，在弹出框里，把因变量（抑郁得分）选定在dependent里，其他4个变量选到independent里，method里建议选择stepwise，然后直接点ok就可以了；
4、结果里，R值就是回归的决定系数，代表各变量能解析因变量的程度。ANOVA里，sig小于0.05证明回归方程有效。constant对应的B值是截距（常数项），其他变量对应B值就是变量的影响系数。变量对应的beta值就是他们的标准化影响系数，数值最高的就是影响力度最大的因素。最后的excluded variables是排除的变量，就是说在这个框里的因子就是对特定变量几乎没什么影响的。

‘叁’ 什么是“多元回归分析”

摘要 是指在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量，建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式并利用样本数据进行分析的统计分析方法

‘肆’ spss怎么做多元回归分析

1）准备分析数据
在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。
2）启动线性回归过程
单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。
3) 设置分析变量
设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。
设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。
设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。
选择标签变量: 选择为标签变量。
选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。
4）回归方式
预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。
5）设置输出统计量
单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：
①“Regression Coefficients”回归系数选项：
“Estimates”输出回归系数和相关统计量。
“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。
“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。
选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。
②“Resials”残差选项：
“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。
“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：
“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；
“All cases”选择所有观测量。
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
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。

‘伍’ 怎样用spss做多元线性回归分析数据

一个自变量
一个因变量
如果要进行线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。这个是前提，现在很多人都忽略这一点
直接使用的。
至于判断线性方程
拟合的好坏，看r方和调整的r方就可以了，r方越接近1，说明拟合的效果越好。你这个里面
r方为0.618，调整的r方为0.570，说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异，不能说好，也不能说坏。看具体情况而定
anova(b)这个表格是检验
回归方程是否显着的，sig的值=0.007
小于0.05，说明回归模型有意义，可以使用。
下面一个标准化回归系数
和非标准化回归系数
则是回归方程自变量的系数，非标准化的系数用来拟合方程使用，标准化的系数是剔除了不同自变量的不同计量单位影响的，用于比较多个自变量的影响大小

‘陆’ 如何用excel做多元回归分析

在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

回归分析的实施步骤：

1）根据预测目标，确定自变量和因变量

2）建立回归预测模型

3）进行相关分析

4）检验回归预测模型，计算预测误差

5）计算并确定预测值

我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析？

一、案例场景

为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以供后期进行预测分析。测定了下列一组数据：

‘柒’ 如何用excel做多元线性回归分析

用EXCEL做回归分析主要有图表法和函数法：

1、图表法：
选择参与一元线性回归两列数据（自变量x应在应变量y的左侧），插入图表，选择散点图。
选择图表中的数据系列，右击，添加趋势线，点击“选项”选项卡，勾选“显示公式”、显示R平方值。
注意显示出的R2值为R的平方，需要用SQRT()函数，计算出R值。

2、函数法
若X值序列在A1:A100单元格，Y值序列在B1:B100单元格，
则线性公式的截距b
=INTERCEPT(B1:B100,A1:A100)
斜率k
=SLOPE(B1:B100,A1:A100)
相关系数R
=CORREL(A1:A100,B1:B100)
或
=CORREL(B1:B100,A1:A100)

上述两种方法都可以做回归分析，同时结合图表和函数会取得更满意的效果。