SPSS教程-回歸分析

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01圖線性回歸分析 BREEZE

步驟一：在菜單欄中找到分析→回歸→線性，打開「線性回歸」對話框；

步驟二：將變量「財政收入」移入因變量框 ，「國內生產總值」移入自變量框；

步驟三：打開「統計」對話框，勾選「估計」和「模型擬合度」；

步驟四：打開「圖」對話框，將DEPENDENT作為y軸，*ZPRED為x軸作圖，並且勾選「直方圖」和「正態概率圖」 ，點擊繼續→確定。

Step 1

FindAnalysis→Regression→Linearinthemenubartoopenthe&34;dialogbox;

Step 2

Movethevariable&34;intothedependentvariableboxand&34;intotheindependentvariablebox;

Step 3

Openthe&34;dialogbox,andcheck&34;and&34;;

Step 4

Openthe&34;dialogbox,useDEPENDENTasthey-axisand*ZPREDasthex-axistoplot,andcheck&34;and&34;,clickContinue→OK.

輸出窗口信息如下：

由模型摘要表可知，R=0.989，說明自變量與因變量之間的相關性很強。

由ANOVA（方差分析）表可知F統計量的觀測值為592.25，顯著性概率為0.000，即拒絕原假設，說明因變量和自變量的線性關係是非常顯著的，可建立線性模型。

由係數表可知回歸模型的常數項為-4993.281，自變量「國內生產總值」的回歸係數為0.197。因此，可以得出回歸方程：財政收入=-4993.281 + 0.197 × 國內生產總值，回歸係數的顯著性水平為0.000，明顯小於0.05，說明建立線性模型是恰當的。

02 非線性回歸分析 SUNSHINE

步驟一：在菜單欄中找到分析→回歸→非線性，打開「非線性回歸」對話框；

步驟二：將「營業收入」移入因變量框，在模型表達式中輸入相應的表達式；

步驟三：打開「參數」對話框，添加相應的參數值，點擊確定。

Step 1

Analysis→Regression→Nonlinearinthemenubarandopenthe&34;dialogbox;

Step 2

Move&34;intothedependentvariablebox,andenterthecorrespondingexpressioninthemodelexpression;

Step 3

Openthe&34;dialogbox,addthecorrespondingparametervalues,andclickOK.

輸出窗口信息如下：

由迭代歷史記錄表可知，經過4次迭代後，模型達到收斂標準，找到了最佳解。得到營業收入關於兩種廣告費用的預測回歸模型為：

y = 86.531+1.089x1-0.667x2+0.724x1x2

由顯著性檢驗結果表可知，決定係數R2為0.941，擬合結果較好。

參考資料：百度百科，Google翻譯

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