一元回归分析例题(不良贷款对贷款余额的回归)spss实现步骤
SPSS相关性和回归分析一元线性方程案例解析
将“居民总储蓄”和“居民总消费”两个变量移入“变量”框内，在“相关系数”栏目中选择“Pearson"，（Pearson是一种简单相关系数分析和计算的方法，如果需要进行进一步分析，需要借助“多远线性回归”分析）在“显著性检验”中选择“双侧检验”并且勾选“标记显著性相关”点击确定，得到如下结果：
2：从anvoa b的检验结果来看（其实这是一个“回归模型的方差分析表）F的统计量为：29.057，P值显示为0.000，拒绝模型整体不显著的假设，证明模型整体是显著的
3：从“系数a”这个表可以看出“回归系数，回归系数的标准差，回归系数的T显著性检验等，回归系数常量为：2878.518，但是SIG为：0.452，常数项不显著，回归系数为：0.954，相对的sig为：0.000，具备显著性，由于在“anvoa b”表中提到了模型整体是“显著”的
SPSS-相关性和回归分析（一元线性方物和人都不是以个体存在的，它们都被复杂的关系链所围绕着，具有一定的相关性，也会具备一定的因果关系，（比如：父母和子女，不仅具备相关性，而且还具备因果关系，因为有了父亲和母亲，才有了儿子或女儿），但不是所有相关联的事物都具备因果关系。
所以一元线性方程为：居民总消费=2878.518+0.954*居民总储蓄
其中在“样本数据统计”中，随即误差一般叫“残差”:
从结果分析来看,可以简单的认为：居民总储蓄每增加1亿，那居民总消费将会增加0.954亿
提示：对于回归参数的估计，一般采用的是“最小二乘估计法”原则即为：“残差平方和最小“
点击“分析”--回归----线性”结果如下所示：
将“因变量”和“自变量”分别拖入框内（如上图所示）从上图可以看出：“自变量”指“居民总储蓄”, "因变量”是指“居民总消费”
线性回归分析的SPSS操作(多元线性回归)
线性回归分析的SPSS操作本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。
包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。
为了确保所建立的回归方程符合线性标准，在进行回归分析之前，我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。
也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验，这里不再重复。
另外，通过散点图还可以发现数据中的奇异值，对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。
一、一元线性回归分析1．数据以本章第三节例3的数据为例，简单介绍利用SPSS如何进行一元线性回归分析。
数据编辑窗口显示数据输入格式如下图7-8（文件7-6-1.sav）：图7-8：回归分析数据输入2．用SPSS进行回归分析，实例操作如下：2.1.回归方程的建立与检验（1）操作①单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。
从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。
在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。
所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。
具体如下图所示：图7-9 线性回归分析主对话框②请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。
如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。
Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。
上述两项为默认选项，请注意保持选中。
设置如图7-10所示。
设置完成后点击Continue返回主对话框。
图7-10：线性回归分析的Statistics选项图7-11：线性回归分析的Options选项回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。
SPSS实验上机题
SPSS实验上机题实验1 数据文件建立与管理某航空公司38名职员性别和工资情况的调查数据，如下表所示，试在SPSS中进行如下操作：（1）定义变量，将gender定义为字符型变量，salary定义为数值型变量，在数据窗口录入数据，并保存数据文件，将其命名为“data1_1.sav”。
（2）打开文件data1_1.sav，练习增加一个个案，删除一个个案，增加一个变量、删除一个变量，以及个案和变量的复制、粘贴操作。
（3）将数据文件按性别分组；将数据文件按工资进行组距分组。
（4）查找工资大于40000美元的职工。
（5）按工资进行升序和降序排列，比较升序和降序排列结果有什么不同。
（6）练习数据的分类汇总操作，要求按照性别分类汇总样本的总数。
（7）练习数据选取操作，要求随机选取70%的数据。
（8）当工资大于40000美元时，职工的奖金是工资的20％；当工资小于40000美元时，职工的奖金是工资的10%，假设实际收入＝工资＋奖金，计算所有职工的实际收入，并将结果添加到income变量中。
实验2 数据特征的描述统计分析1.下表是一电脑公司某年连续120天的销售量数据(单位：台)。
试对其进行频数分析，计算均值、中位数、众数、四分位数,标准差、最大值、最小值、全距,偏度、峰度系数；画出直方图、茎叶图、箱线图；解释结果并说明其分布特征。
234159187155158172163183182177156165 143198141167203194196225177189203165 187160214168188173176178184209175210161152149211206196196234185189196172 150161178168171174160153186190172207 228162223170208165197179186175213176 153163218180192175197144178191201181 166196179171210233174179187173202182 154164215233168175198188237194205195 1742261801722111902001721871891881952.下表是某班同学月生活费资料，试对其进行描述分析，并对结果作出说明。
用spss软件进行一元线性回归分析
step2：做散点图
给散点图添加趋势线的方法： • 双击输出结果中的散点图 • 在“图表编辑器”的菜单中依次点击“元素”—“总计拟合线”，由此“属性”中加载了 “拟合线” • 拟合方法选择“线性”，置信区间可以选95%个体，应用
step3：线性回归分析
从菜单上依次点选：分析—回归—线性 设置：因变量为“年降水量”，自变量为“纬度” “方法”：选择默认的“进入”，即自变量一次全部进入的方法。 “统计量”：
step4：线性回归结果
【Anova】 （analysisofvariance方差分析） • 此表是所用模型的检验结果，一个标准的方差分析表。 • Sig.（significant ）值是回归关系的显著性系数，sig.是F值的实际显著性概率即P值。 当sig. <= 0.05的时候，说明回归关系具有统计学意义。如果sig. > 0.05，说明二者 之间用当前模型进行回归没有统计学意义，应该换一个模型来进行回归。 • 由表可见所用的回归模型F统计量值=226.725 ，P值为0.000，因此我们用的这个回 归模型是有统计学意义的，可以继续看下面系数分别检验的结果。 • 由于这里我们所用的回归模型只有一个自变量，因此模型的检验就等价与系数的检验， 在多元回归中这两者是不同的。
• 勾选“模型拟合度”，在结果中会输出“模型汇总”表 • 勾选“估计”，则会输出“系数”表 “绘制”：在这一项设置中也可以做散点图 “保存”： • 注意：在保存中被选中的项目，都将在数据编辑窗口显示。 • 在本例中我们勾选95%的置信区间单值，未标准化残差 “选项”：只需要在选择方法为逐步回归后，才需要打开
利用spss进行一元线性回归
step1：建立数据文件 打开spss的数据编辑器，编辑变量视图
SPSS如何进行线性回归分析操作 精品
SPSS如何进行线性回归分析操作本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。
包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。
为了确保所建立的回归方程符合线性标准，在进行回归分析之前，我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。
也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验，这里不再重复。
另外，通过散点图还可以发现数据中的奇异值，对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。
一、一元线性回归分析用SPSS进行回归分析，实例操作如下：1.单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。
从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。
在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。
所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。
具体如下图所示：2.请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。
如RegressionCoefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。
Model fit 项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。
上述两项为默认选项，请注意保持选中。
设置如图7-10所示。
设置完成后点击Continue返回主对话框。
回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。
由于此部分内容较复杂而且理论性较强，所以不在此详细介绍，读者如有兴趣，可参阅有关资料。
3.用户在进行回归分析时，还可以选择是否输出方程常数。
SPSS实验上机题
实验1数据文件建立与管理某航空公司38名职员性别和工资情况的调查数据，如下表所示，试在SPSS中进行如下操作：(1)定义变量，将gender定义为字符型变量，salary定义为数值型变量，在数据窗口录入数据，并保存数据文件，将其命名为“datal_l.sav”(2)打开文件data1_1.sav，练习增加一个个案，删除一个个案，增加一个变量、删除一个变量，以及个案和变量的复制、粘贴操作。
(3)将数据文件按性别分组；将数据文件按工资进行组距分组。
(4)查找工资大于40000美元的职工。
(5)按工资进行升序和降序排列，比较升序和降序排列结果有什么不同。
(6)练习数据的分类汇总操作，要求按照性别分类汇总样本的总数。
(7)练习数据选取操作，要求随机选取70%的数据。
(8)当工资大于40000美元时，职工的奖金是工资的20％；当工资小于40000美元时，职工的奖金是工资的10%，假设实际收入二工资+奖金，计算所有职工的实际收入，并将结果添加到income变量中。
某航空公司38名职员情况的调查数据表实验2数据特征的描述统计分析1.下表是一电脑公司某年连续120天的销售量数据（单位：台）。
试对其进行频数分析，计算均值、中位数、众数、四分位数,标准差、最大值、最小值、全距,偏度、峰度系数；画出直方图、茎叶图、箱线图；解释结果并说明其分布特征。
234 159 187 155 158 172 163 183 182 177 156 165143 198 141 167 203 194 196 225 177 189 203 165187 160 214 168 188 173 176 178 184 209 175 210161 152 149 211 206 196 196 234 185 189 196 172150 161 178 168 171 174 160 153 186 190 172 207228 162 223 170 208 165 197 179 186 175 213 176153 163 218180 192 175 197 144 178 191 201181166 196 179 171 210 233 174 179 187 173 202 182154 164 215 233 168 175 198 188 237 194 205 195174 226 180 172 211 190 200 172 187 189 188 1953.下面的资料给出了天津、济南两个城市某年各月份的平均气温。
线性回归分析的SPSS操作
第六节线性回归分析的SPSS操作本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。
包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。
为了确保所建立的回归方程符合线性标准，在进行回归分析之前，我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。
也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验，这里不再重复。
另外，通过散点图还可以发现数据中的奇异值，对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。
一、一元线性回归分析1．数据以本章第三节例3的数据为例，简单介绍利用SPSS如何进行一元线性回归分析。
数据编辑窗口显示数据输入格式如下图7-8（文件7-6-1.sav）：图7-8：回归分析数据输入2．用SPSS进行回归分析，实例操作如下：2.1.回归方程的建立与检验（1）操作①单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。
从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。
在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。
所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。
具体如下图所示：图7-9 线性回归分析主对话框②请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。
如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。
Model fit 项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。
上述两项为默认选项，请注意保持选中。
设置如图7-10所示。
设置完成后点击Continue返回主对话框。
用SPSS进行一元线性回归分析
2）启动线性回归过程 单击 SPSS 主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“ Linear”项，将打开如图1-1所示的线性回归过程窗口。
8）其它选项 在主对话框里单击“Options” 按钮，将打开如图1-6所示的对话框。
图1-6 “ Options”设置对话框 ①“Stepping Method Criteria”框用于进行逐步回归时内部数值的设定。其中各项为： “Use probability of F” 如果一个变量的 F 值的概率小于所设置的进入值（Entry） ，那么这个变量将被选 入回归方程 中； 当变量的 F 值的概率大于设置的剔除值 （Removal） ， 则该变量将从回归方程中被剔除。 由此可见，设置 “Use probability of F” 时，应使进入值小于剔除值。 “Ues F value” 如果一个变量的 F 值大于所设置的进入值（ Entry） ， 那么这个变量将被选入回归方程中； 当变量的 F 值小于设置的剔除值（Removal） ，则该变量将从回归方程中被剔除。同时，设置“ Use F value” 时，应使进 入值大于剔除值。 ②“Include constant in equation ”选择此项表示在回归方程中有常数项。 本例选中“Include constant in equation ”选项在回归方程中保留常数项。 ③“Missing Values”框用于设置对缺失值的处理方法。其中各项为： “Exclude cases listwise” 剔除所有含有缺失值的观测值。 “Exchude cases pairwise”仅剔除参与统计分析计算的变量中含有缺失值的观测量。 “Replace with mean”用变量的均值取代缺失值。 本例选中“Exclude cases listwise” 。
一元回归分析例题(不良贷款对贷款余额的回归)spss实现步骤
感谢下 载
1.点击【Analyze 】--->【Regression 】－【Curve Estimation 】, 弹出下 列对话框：
对话框中：选择“不良贷款余额”到“Dependent ” 方框后，选择“各项贷款余额”到“Independent ” 方框。
必只选择“Linear ”
点击“Ok”。得到结果中包含下列 回归直线拟合图：
大于0.05，模型应当“不” 包含 “常数项”
去除模型中“常数项”：点击下列 对话框中“Option ”按钮，
弹出下列对话框，去除勾选“Include Constant In equation ”复选框，点击“Continue ”按钮，返回 主对话框
去除“选择”
点击“Ok”，得到下列结果。
五、如果输出回归图形
四.标准输出－－－－点击“Ok”。得到下一 页中图的结果：
此处可以添加 输出图形标题和副标题
在输出结果四个表中： 第一个表，说明回归所用的方法； 第二个表，显示回归方程的相关系数
第三个表，模型的方差分析表
小于0.05，说明模型有意义
第四个变量系数有意义
回归分析SPSS实现步骤
李俊海 河南工业大学理学院
一、数据格式
二、模型选择
点击【Analyze 】--->【Regression 】－【Linear 】, 弹出下列对话框：
三、选择变量
对话框中：选择“不良贷款余额”到“Dependent ”方框后，选择“各项贷款余 额”到“Independent ”方框。
六、显示预测值的95%置信区间
点击“Save ” 按钮，弹出右 侧对话框，设 置完毕，返回 原对话框。
选择
设置为95
选择
spss一元回归分析详细操作与结果分析
Case1：降水&纬度
Case1数据说明： 53个台站的年降水量、年蒸发量、纬度和海拔数据 在本例中，把降水量P作为因变量，纬度作为自变量
Case1目的： 分析降水量和纬度之间的数量关系
Case1操作要点： 做散点图，查看两因素之间是否线性相关 如果线性相关，接着做线性回归分析，揭示其数量关系 对回归方程做显著性检验
希望大家在以后的软件学习中，要问自己做每一步操作的 意义何在，不要机械的不思考的动手
Case3：大家用case1的数据，分析一下年蒸发量与纬度 的关系。
将缺失值用该变量的均数代替使用均值替输入移去的变量此表是拟合过程中变量输入移去模型的情况记录由于我们只引入了一个自变量所以只出现了一个模型1在多元回归中就会依次出现多个回归模型该模型中纬度为进入的变量没有移出的变量具体的输入移去方法为输入
spss一元回归分析详细操 作与结果分析
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【Anova】 （analysisofvariance方差分析）
此表是所用模型的检验结果，一个标准的方差分析表。 Sig.（significant ）值是回归关系的显著性系数，sig.是F值的实际显著性
概率即P值。当sig. <= 0.05的时候，说明回归关系具有统计学意义。如果 sig. > 0.05，说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学意义，应该换 一个模型来进行回归。 由表可见所用的回归模型F统计量值=226.725 ，P值为0.000，因此我们 用的这个回归模型是有统计学意义的，可以继续看下面系数分别检验的结 果。 由于这里我们所用的回归模型只有一个自变量，因此模型的检验就等价与 系数的检验，在多元回归中这两者是不同的。
一元线性回归模型-Spss实现过程
∧ ∧
y = 17.397 + 0.255 x 2
∧
∧
y = 17.397 − 0.243 x 3
∧
∧
2012-5-16
11、结论
从上各图可以看出固体冲泡饮料对果汁的销量不构成影 响，而其它三种都构成了一定的影响。
2012-5-16
Wangshuanghu.cool@
许多时候我们需要将回归分析的结果存储起来，然后用得到的残差、预测值等做进一步的分析，保存按钮 就是用来存储中间结果的。可以存储的有：预测值系列、残差系列、距离（Distances）系列、预测值可 信区间系列、波动统计量系列。下方的按钮可以让我们选择将这些新变量存储到一个新的SPSS数据文件 或XML中。
Hale Waihona Puke 案例分析例子为了考察果汁饮料销售量是否受到其他类型饮料销售的影响。 调查者碳酸饮料的销售量，茶饮料的销售量，固体冲泡饮料和咖啡类饮料的销 售量。观测数据下表所示。（图1-2）
利用线性回归分析方法分析其他饮料的销售量对于果汁饮料销售量的影响。
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案例分析
年份 1,968 1,969 1,970 1,971 1,972 1,973 1,974 1,975 1,976 1,977 1,978 1,979 1,980 1,981 1,982 果汁销售量 碳酸饮料销售量 茶饮料销售量 固体冲泡饮料销售量 咖啡类饮料销售量 23.69 25.68 23.60 10.10 4.18 24.10 25.77 23.42 13.31 2.43 22.74 25.88 22.09 9.49 6.50 17.84 27.43 21.43 11.09 25.78 18.27 29.95 24.96 14.48 28.16 20.29 33.53 28.37 16.97 24.26 22.61 37.31 42.57 20.16 30.18 26.71 41.16 45.16 26.39 17.08 31.19 45.73 52.46 27.04 7.39 30.50 50.59 45.30 23.08 3.88 29.63 58.82 46.80 24.46 10.53 29.69 65.28 51.11 33.82 20.09 29.25 71.25 53.29 33.57 21.22 31.05 73.37 55.36 39.59 12.63 32.28 76.68 54.00 48.49 11.17
spss一元回归分析详细操作与结果分析
spss一元回归分析详细操作与结果分析Case1：降水&纬度Case1数据说明：⏹53个台站的年降水量、年蒸发量、纬度和海拔数据⏹在本例中，把降水量P作为因变量，纬度作为自变量Case1目的：⏹分析降水量和纬度之间的数量关系Case1操作要点：⏹做散点图，查看两因素之间是否线性相关⏹如果线性相关，接着做线性回归分析，揭示其数量关系⏹对回归方程做显著性检验打开spss的数据编辑器，编辑变量视图注意：因为我们的数据中“台站名”最多是5个汉字，所以字符串宽度最小为10才能全部显示。
编辑数据视图，将excel数据复制粘贴到spss中⏹从菜单上依次点选：图形—旧对话框—散点/点状⏹定义简单分布，设置Y为年降水量，X为纬度⏹由散点图发现，降水量与纬度之间线性相关给散点图添加趋势线的方法：•双击输出结果中的散点图•在“图表编辑器”的菜单中依次点击“元素”—“总计拟合线”，由此“属性”中加载了“拟合线”•拟合方法选择“线性”，置信区间可以选95%个体，应用step3：线性回归分析⏹从菜单上依次点选：分析—回归—线性⏹设置：因变量为“年降水量”，自变量为“纬度”⏹“方法”：选择默认的“进入”，即自变量一次全部进入的方法。
⏹“统计量”：•勾选“模型拟合度”，在结果中会输出“模型汇总”表•勾选“估计”，则会输出“系数”表⏹“绘制”：在这一项设置中也可以做散点图⏹“保存”：•注意：在保存中被选中的项目，都将在数据编辑窗口显示。
•在本例中我们勾选95%的置信区间单值，未标准化残差⏹“选项”：只需要在选择方法为逐步回归后，才需要打开【统计量】按钮⏹“回归系数”复选框组：定义回归系数的输出情况•勾选“估计”可输出回归系数B及其标准误差，t值和p值•勾选“误差条图的表征”则输出每个回归系数的95%可信区间•勾选“协方差矩阵”则会输出各个自变量的相关矩阵和方差、协方差矩阵。
⏹“残差”复选框组：•用于选择输出残差诊断的信息，可选的有Durbin-Watson残差序列相关性检验、个案诊断。
用spss做一元线性回归分析
用SPSS做一元线性回归分析粮食生产是一个关系到国家生存与发展的一个重要问题，粮食产量波动，制约着国民经济发展，影响着粮食的价格。
因此，研究影响粮食产量波动的因素的意义不可小觑。
本次分析主要通过SPSS以及线性回归分析方法，研究分析粮食产量与土地灌溉面积之间的关系。
大致的操作过程为：首先做散点图，查看两因素之间是否线性相关；如果线性相关，接着做线性回归分析，揭示其数量关系。
最后对回归方程做显著性检验以及经济意义的检验。
一、模型设定我们的研究目的在于分析粮食产量与土地灌溉之间的数量关系，选取了2012年我国各个省份的粮食产量(万吨)和有效土地灌溉面积（千公顷）数据，将“粮食产量”作为被解释变量Y,“有效土地灌溉面积”作为解释变量X。
1.建立数据文件打开SPSS的数据编辑器，对变量视图中一些内容进行编辑,然后将EXCEL表格内数据拷贝到SPSS中。
云南1634.2 1673.6西藏245.3 93.7陕西1274.3 1194.7甘肃1291.8 1014.6青海251.7 103.4宁夏477.6 359.0新疆3884.6 1224.7表一2.画散点图从菜单上依次点选：图形—旧对话框—散点/点状,定义简单分布，设置Y为粮食产量，X 为有效土地灌溉面积，点击确定，即可出现下面的散点图。
图一由散点图发现，粮食产量与有效土地灌溉面积之间线性相关。
所以建立如下线性模型：二、线性回归分析从菜单上依次点选：分析—回归—线性,出现线性回归对话框。
在主对话框中设置因变量为“粮食产量”，自变量为“有效土地灌溉面积”，“方法”选择默认的“进入”，即自变量一次全部进入的方法。
然后，单击右侧“保存”（注意：在“保存”中被选中的项目，都将在数据编辑窗口显示），在出现的界面中勾选95%的置信区间单值，未标准化残差。
最后，关于“统计量”，在默认情况下有“估计”和“模型拟合度”复选框被选中，再勾选“R方变化”复选框。
上述操作完成后，单击确定。
信用卡逾期数据spss有序回归分析步骤
信用卡逾期数据spss有序回归分析步骤
首先，需要说明的是，分析信用卡逾期数据需要考虑很多因素，包括个人特征、信用记录、财务状况等多方面因素，因此，在进行有序回归分析前，需要进行数据清洗和变量筛选，确保数据的准确性和可靠性。
以下是一般的步骤：
1. 数据准备和变量筛选：将收集到的数据整理成符合要求的数据格式，并进行变量筛选，确定哪些变量需要进行有序回归分析。
这些变量可能包括性别、年龄、教育程度、工作性质等个人特征，信用得分、信用卡额度、还款历史等信用记录，收入、支出、负债等财务状况等因素。
2. 可靠性分析和措施：在进行有序回归分析之前，需要对数据进行可靠性分析，判断是否存在多重共线性、异方差性等问题，并采取相应的措施，如变量删除、变量转换等，以确保分析的可靠性。
3. 模型设定和变量建模：在进行有序回归分析时，需要根据研究目的和变量性质，选取适当的模型，如有序Logistic回归模型等，并将需要分析的变量组成模型方程。
4. 模型验证和解释：进行分析后，需要对模型进行验证和解释，判断模型拟合程度、变量对结果的解释度等，进行深入的分析和解释。
5. 结论提出：最后根据分析结果，提出适当的结论，并建议相应的管理和决策措施。
最后需要再次强调的是，分析信用卡逾期数据需要注意保护客户隐私，不得侵犯个人隐私权。
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六、显示预测值的95%置信区间
点击“Save ” 按钮，弹出右 侧对话框，设 置完毕，返回 原对话框。
选择
设置为95选择来自此设置下，就会在原始数据后，保存预 测值，及其95%置信区间端点值，结果：
七，查看、保留残差
• 点击“Save ”按钮，弹出下列对话框，选择后返回上一层对话框。
残差 标准残差
四.标准输出－－－－点击“Ok”。得到下一 页中图的结果：
此处可以添加 输出图形标题和副标题
在输出结果四个表中： 第一个表，说明回归所用的方法； 第二个表，显示回归方程的相关系数
第三个表，模型的方差分析表
小于0.05，说明模型有意义
第四个表，回归系数、及回归系数显著性检验
小于0.05，说明变量系数有意义
大于0.05，模型应当“不” 包含 “常数项”
去除模型中“常数项”：点击下列 对话框中“Option ”按钮，
弹出下列对话框，去除勾选“Include Constant In equation ”复选框，点击“Continue ”按钮，返 回主对话框
去除“选择”
点击“Ok”，得到下列结果。
五、如果输出回归图形
回归分析SPSS实现步骤
李俊海 河南工业大学理学院
一、数据格式
二、模型选择
点击【Analyze 】--->【Regression 】－【Linear 】, 弹出下列对话框：
三、选择变量
对话框中：选择“不良贷款余额”到“Dependent ”方框后，选择“各项贷款余 额”到“Independent ”方框。
在上述设置下，结果保存在数据的后方：
1.点击【Analyze 】--->【Regression 】－【Curve Estimation 】, 弹出 下列对话框：
对话框中：选择“不良贷款余额”到“Dependent ” 方框后，选择“各项贷款余额”到“Independent ” 方框。
必只选择“Linear ”
点击“Ok”。得到结果中包含下列 回归直线拟合图：