SPSS回归分析案例
SPSS教程-简单回归分析-案例及结果解释
案例：
10学生中考和末考成绩如下，请问以中考成绩来预测末考成绩的回归分析如何？输入数据，点分析-回归-线性
结果：
模型汇总
模型R R 方调整R 方标准估计的误
差
1 .822a.676 .635 2.729
a. 预测变量: (常量), 中考成绩。
Anova b
模型平方和df 均方 F Sig.
1 回归124.038 1 124.038 16.660 .004a
残差59.562 8 7.445
总计183.600 9
R平方的F检验为16.660，达显著水平。
系数估计：个别变量，B，beta及显著性检验。
中考变量beta为0.822，达显著水平。
结果分析：
以中考成绩预测末考成绩，为单一回归分析，由于数学基础相同，简单回归与相关分析的主要结果相同。
Pearson相关系数、Multiple R与Beta皆为0.822，这几个系数的检验值均相同，达显著水平。
R平方则提供回归变异量，显示中考成绩预测末考成绩有63.5%的解释力，F（1，8）=16.66，p=0.004，显示该解释力具有统计上的意义。
系数估计的结果指出，中考成绩能够有效预测末考成绩，beta系数达0.822(t=4.082, p=0.004), 表示中考成绩越高，末考成绩越好。
SPSS多元回归分析实例
t i e an dl l t 多元回归分析在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。
可以建立因变量y 与各自变量x j (j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：其中：b 0是回归常数；b k (k =1,2,3,…,n)是回归参数；e 是随机误差。
多元回归在病虫预报中的应用实例:某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x 1为最多连续10天诱蛾量(头)；x 2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x 3为4月中旬降水量(毫米)，x 4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量y （头/m2）。
分级别数值列成表2-1。
预报量y ：每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。
预报因子：x 1诱蛾量0~300头为l 级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；x 2卵量0~150块为1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x 3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x 4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。
表2-1x 1x 2x 3x 4y 年 蛾量 级别 卵量 级别 降水量 级别 雨日 级别 幼虫密度级别1960102241121 4.31211011961300144030.111141196269936717.511191196318764675417.14745541965431801 1.9121111966422220101013119678063510311.82322831976115124020.612171197171831460418.444245419728033630413.433226319735722280213.224216219742641330342.243219219751981165271.84532331976461214017.515328319777693640444.7432444197825516510101112数据保存在“DATA6-5.SAV”文件中。
回归分析案例
年人均收入 (元)x2
1250 1650 1450 1310 1310 1580 1490 1520 1620 1570
回归方程 （模型） 的显著性谁对销售 额的影响 更显著一 点？
人均 消费金额
643 690 713 803 947 1148
解：根据样本相关系数的计算公式有
r n xy x y
2
n x 2 x n y 2 y
2
2
13 9156173.99 12827.5 7457 13 16073323.77 12827.5 13 5226399 7457
回归分析案例
Spss-回归分析
【例10.1】在研究我国人均消费水平的问题中，把全国人均消费额记 为y，把人均国民收入记为x。我们收集到1981～1993年的样本数据(xi ， yi)，i =1,2,…，13，数据见表10-1，计算相关系数。
表10-1 我国人均国民收入与人均消费金额数据
年份
1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987
单位:元
人均 国民收入
393.8 419.14 460.86 544.11 668.29 737.73 859.97
人均 消费金额
249 267 289 329 406 451 513
年份
1988 1989 1990 1991 1992 1993
人均 国民收入
1068.8 1169.2 1250.7 1429.5 1725.9 2099.5
712.5734.469
人均消费金额95%的预测区间为678.101元~747.039元之间
到2010年若国民收入到10000元，消费金额会 是多少？置信区间？
spss多元回归分析案例
spss多元回归分析案例SPSS多元回归分析案例。
在统计学中，多元回归分析是一种用于探究多个自变量与因变量之间关系的方法。
通过多元回归分析，我们可以了解不同自变量对因变量的影响程度，以及它们之间的相互作用情况。
在本篇文档中，我将通过一个实际案例来介绍如何使用SPSS软件进行多元回归分析。
案例背景：假设我们是一家电子产品公司的市场营销团队，在推出新产品之前，我们希望了解不同因素对产品销量的影响。
我们收集了一些数据，包括产品的售价、广告投入、竞争对手的售价、季节等因素，以及产品的销量作为因变量。
数据准备：首先，我们需要将数据录入SPSS软件中。
在SPSS中，我们可以通过导入Excel文件的方式将数据导入到软件中，并进行必要的数据清洗和处理。
确保数据的准确性和完整性对于后续的多元回归分析非常重要。
模型建立：接下来，我们需要建立多元回归模型。
在SPSS中，我们可以通过依次选择“分析”-“回归”-“线性回归”来进行多元回归分析。
在“因变量”栏中输入销量，然后将所有自变量依次输入到“自变量”栏中。
在建立模型之前，我们还需要考虑是否需要进行变量转换或交互项的添加，以更好地拟合数据。
模型诊断：建立模型后，我们需要对模型进行诊断，以确保模型的准确性和有效性。
在SPSS中，我们可以通过查看残差的正态性、异方差性以及自相关性来进行模型诊断。
如果模型存在严重的偏差或违反了多元回归分析的假设，我们需要进行相应的修正或改进。
模型解释：最后，我们需要解释多元回归模型的结果。
在SPSS的输出结果中，我们可以看到各个自变量的系数、显著性水平、调整R方等统计指标。
通过这些指标，我们可以了解不同自变量对销量的影响程度，以及它们之间的相互作用情况。
同时，我们还可以进行各种假设检验，来验证模型的有效性和可靠性。
结论：通过以上多元回归分析，我们可以得出不同自变量对产品销量的影响程度，以及它们之间的相互作用情况。
这些结果对于我们制定产品的定价策略、广告投放策略以及市场营销策略都具有重要的指导意义。
SPSS实现一元线性回归分析实例
SPSS实现一元线性回归分析实例2009-12-14 15:311、准备原始数据。
为研究某一大都市报开设周日版的可行性，获得了34种报纸的平日和周日的发行量信息(以千为单位)。
数据如图1所示。
SPSS17.0图12、判断是否存在线性关系。
制作直观散点图：（1）SPSS：菜单Analyze/Regression/linear Regression,如图2所示：图2 （2）打开对话框如图3图3图3中，Dependent是因变量，Independent是自变量，分别将左栏中的sunday选入因变量，daily选入自变量，newspaper作为标识标签选入case labels.(3)点击图3对话框中的plots按钮，如图4所示：图4将因变量DEPENTENT 选入Y:，自变量 ZPRED 选入X: continue 返回上级对话框。
单击主对话框OK.便生成散点图如图5所示：图5从以上散点图可看出，二者变量之间关系趋势呈线性关系。
2、回归方程菜单Analyze/Regression/linear Regression，在图3对话框的右边单击statistics如图6所示：图6regression coefficient回归系数，estimates估计值，confidence intervals level:95%置信区间，model fit拟合模型。
点击continue返回主对话框，单击OK.结果如图7、图8所示：图7图7中第一个图是变量的输入与输出，从图下的提示可知所有变量均输入与输出，没有遗漏。
图7中的第二图是模型总和R值，R平方值，R调整后的平方值，及标准误。
图8图8中第一图为方差统计图，包括回归平方和，自由度，方程检验F值及P值。
图8第二图为回归参数图，从图中可知，constant为回归方程截距，即13.836，回归系数为1.340，标准误分别为：35.804和0.071，及t检验值和95%的置信区间的最大值和最小值。
spss多元回归分析案例
spss多元回归分析案例SPSS多元回归分析是一种常用的统计方法，可以通过分析多个自变量对一个或多个因变量的影响程度，帮助研究者理解变量之间的关系以及预测变量之间的变化情况。
以下是一个关于人们消费意愿的多元回归分析的案例。
假设我们想研究人们的消费意愿受到收入水平、年龄和受教育水平的影响程度。
我们收集了100个参与者的数据，包括他们的收入、年龄、受教育水平以及消费意愿。
下面将介绍如何使用SPSS进行多元回归分析。
首先，在SPSS软件中打开数据文件，并选择"回归"菜单下的"线性回归"选项。
然后将因变量（消费意愿）拉入"因变量"框中，将自变量（收入、年龄、受教育水平）拉入"自变量"框中。
其次，点击"统计"按钮，在弹出的对话框中勾选"无多重共线性检验"、"离群值"和"样本相关矩阵"选项，并点击"确定"按钮。
接下来，点击"模型"按钮，在弹出的对话框中选择"全量"和"因素样本相关系数"选项，并点击"确定"按钮。
然后，点击"保存"按钮，在弹出的对话框中输入保存路径和文件名，并勾选"标准化残差"、"标准化预测值"和"离群值的DFITS"选项，并点击"确定"按钮。
最后，点击"OK"按钮开始进行多元回归分析。
在分析结果中，我们可以查看每个自变量的回归系数、标准误、t值以及显著性水平。
还可以查看整体模型的解释力、统计显著性和调整R 平方。
根据分析结果，我们可以得出结论：收入水平、年龄和受教育水平对消费意愿有显著影响。
收入水平对消费意愿的影响最大，其次是受教育水平，年龄对消费意愿的影响较小。
SPSS回归分析案例
偏度偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。
表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数。
直观看来就是密度函数曲线尾部的相对长度。
正偏离（右偏态）、负偏离（左偏态）：正态分布的偏度为为0，两侧尾部长度对称。
若以bs表示偏度。
bs<0称分布具有负偏离，也称左偏态，此时数据位于均值左边的比位于右边的少，直观表现为左边的尾部相对于与右边的尾部要长，因为有少数变量值很小，使曲线左侧尾部拖得很长；bs>0称分布具有正偏离，也称右偏态，此时数据位于均值右边的比位于左边的少，直观表现为右边的尾部相对于与左边的尾部要长，因为有少数变量值很大，使曲线右侧尾部拖得很长；而bs接近0则可认为分布是对称的。
若知道分布有可能在偏度上偏离正态分布时，可用偏离来检验分布的正态性。
右偏时一般算术平均数>中位数>众数，左偏时相反，即众数>中位数>平均数。
计算：1.2.其中：而，数学期望所以：举个栗子（见excel表中）：Χ2分布，t分布，F分布Χ2分布：t分布：F分布：关于p分为点决定系数(coefficient of determination)有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度,决定系数是指在x或y的总变异中，可以相互以直线关系说明的部分所占的比率。
即在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为R^2(R的平方)。
当R^2越接近1时，表示相关的方程式参考价值越高，越符合回归线。
计算：RSS = （回归平方和）TSS = （总离差平方和）区别：SPSS-线性回归（举个栗子）例1. 某分公司连续6年记录了员工的平均工资，数据如下表，试建立线性回归模型。
操作步骤（1）定义变量：年份定义为x，工资定义为y，点击“变量试图”，定义x,y变量；（2）数据录入：点击“数据视图”，输入x,y对应的数据；（3）线性回归准备：“分析”->“回归”->“线性”，打开“线性回归”的对话框；（4）线性回归：选择因变量y进入“因变量”栏中，选择自变量x进入“自变量”栏中，单击右上角的“statics”统计对话框可以选择要计算的统计数据，最后单击左下角的“确定”按钮；（5）结果分析（α系数默认为0.05）：图1图2图3图4图2中R^2是0.995，表明Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例为99.5%。
多元回归分析SPSS案例
多元回归分析SPSS案例
一、案例背景
一所大学学术部门进行了一项有关学生毕业的调查，主要是为了探讨
学生毕业的影响因素，通过这个调查，大学试图及早发现潜在的学术发展
问题，从而改善学术教育和服务质量。
调查采用SPSS软件分析，将来自
一所大学学生的有关信息作为研究目标，本研究的研究对象为大学学生。
二、研究目的
1、探索影响大学生毕业的主要因素；
2、研究各变量对大学生毕业的影响程度；
3、提出适合大学学生的毕业提升策略。
三、研究变量
本研究采用多元线性回归分析方法，研究变量有：（1）身体健康程
度（即体检结果）；（2）现金流（即家庭收入）；（3）家庭教育水平；（4）学习成绩；（5）家庭状况，即与家庭成员的关系；（6）个人情感
状况；（7）考试作弊。
四、研究方法
1、获取研究数据：
通过与学校协商，确定调查对象，以及采集问卷的方法（如发放问卷、网络调查等），以获取有关学生毕业的数据；
2、数据处理：
清洗数据，将数据分类进行处理，去除无关信息；
3、多元回归分析：
计算自变量与因变量之间的线性关系，分析变量间关系，建立多元回归模型；。
spss多元回归分析报告案例
企业管理对居民消费率影响因素的探究---以湖北省为例改革开放以来,我国经济始终保持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力得到显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势。
居民消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,进而会影响我国经济的长期健康发展。
本模型以湖北省1995年-2010年数据为例，探究各因素对居民消费率的影响及多元关系。
（注：计算我国居民的消费率,用居民的人均消费除以人均GDP,得到居民的消费率）。
通常来说，影响居民消费率的因素是多方面的，如:居民总收入，人均GDP，人口结构状况1（儿童抚养系数，老年抚养系数），居民消费价格指数增长率等因素。
（注：数据来自《湖北省统计年鉴》）总消费(C:亿元) 总GDP（亿元）消费率(%)1995 1095.97 2109.38 51.96 1997 1438.12 2856.47 50.35 2000 1594.08 3545.39 44.96 2001 1767.38 3880.53 45.54 2002 1951.54 4212.82 46.32 2003 2188.05 4757.45 45.99 2004 2452.62 5633.24 43.54 2005 2785.42 6590.19 42.27 2006 3124.37 7617.47 41.02 2007 3709.69 9333.4 39.75 2008 4225.38 11328.92 37.30 2009 4456.31 12961.1 34.38 2010 5136.78 15806.09 32.50一、计量经济模型分析(一)、数据搜集根据以上分析，本模型在影响居民消费率因素中引入6个解释变量。
X1:居民1.人口年龄结构一种比较精准的描述是：儿童抚养系数(0-14岁人口与 15-64岁人口的比值)、老年抚养系数(65岁及以上人口与15-64岁人口的比值〉或总抚养系数(儿童和老年抚养系数之和)。
SPSS中多元回归分析实例解析
1965 43 1 80 1 1.9 1 2 1 1
1
1966 422 2 20 1 0 1 0 1 3
1
1967 806 3 510 3 11.8 2 3 2 28 3
1976 115 1 240 2 0.6 1 2 1 7
1
1971 718 3 1460 4 18.4 4 4 2 45 4
1972 803 3 630 4 13.4 3 3 2 26 3
某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下 4 个预报因子；x1 为最多连续 10 天 诱蛾量(头)；x2 为 4 月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3 为 4 月中旬降 水量(毫米)，x4 为 4 月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量 y（头/m2）。 分级别数值列成表 2-1。
预报量 y：每平方米幼虫 0~10 头为 1 级，11~20 头为 2 级，21~40 头为 3 级， 40 头以上为 4 级。
1978 255 1 65 1 0 1 0 1 11 2
数据保存在“DATA6-5.SAV”文件中。
1）准备分析数据
在 SPSS 数据编辑窗口中，创建“年份”、“蛾量”、“卵量”、“降水量”、“雨日”和“幼 虫密度”变量，并输入数据。再创建蛾量、卵量、降水量、雨日和幼虫密度的分 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。编辑后的数据显示如图 2-1。
本例选中“Unstandardized”非标准化预测值。
②“Distances”距离栏选项：
Mahalanobis: 距离。 Cook’s”: Cook 距离。 Leverage values: 杠杆值。
③“Prediction Intervals”预测区间选项：
spss-09生物统计回归研究报告
416703. 023 74190. 155
599428. 778 70913. 206
F 9.064
5.685
5.617
8.453
逐步回归方程的方差分析表
Sig. .017a
.034b
.035c
.014d
生物统计
Coefficients a
Unstandardized Coef f icients
生物统计
例9.3 随机抽测10名女中学生的体重(x1)、胸围(x２)、胸围呼吸差(x3)、 肺活量(y)，数据如表。试做 y 对诸 xi 的多元线性回归分析。
学生 号
x1
x2
x3
y
1 35 69 0. 7 1600
2 40 74 2. 5 2600
3 40 64 2. 0 2100
4 42 74 3. 0 2650
生物统计
第九章 回归
生物统计
【例9.1】在四川白鹅的生产性能研究中， 得到如下一组关于雏鹅重（g）与70日龄重(g) 的数据，试建立70日龄重(y)与雏鹅重(x)的 直线回归方程。
生物统计
表9-1 四川白鹅雏鹅重与70日龄重测定结果 （单位：g）
生物统计
生物统计
利用SPSS实现直线回归：
SPSS操作步骤： Analyze Regression Linear
新样本数据如上表所示。再作新数据散点图见右上图，已呈现直线关
联， 作直线回归分析得：
Y= 19. 7451 + 7. 7771 X 经检验该直线回归方程有意义。做反变换得曲线回归方程：
y= 19. 7451 + 7. 7771 lnx
SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析
SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析多元线性回归，主要是研究⼀个因变量与多个⾃变量之间的相关关系，跟⼀元回归原理差不多，区别在于影响因素（⾃变量）更多些⽽已，例如：⼀元线性回归⽅程为：毫⽆疑问，多元线性回归⽅程应该为：上图中的 x1, x2, xp分别代表“⾃变量”Xp截⽌，代表有P个⾃变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成⼀个矩阵，如下图所⽰：那么，多元线性回归⽅程矩阵形式为：其中：代表随机误差，其中随机误差分为：可解释的误差和不可解释的误差，随机误差必须满⾜以下四个条件，多元线性⽅程才有意义（⼀元线性⽅程也⼀样）1：服成正太分布，即指：随机误差必须是服成正太分别的随机变量。
2：⽆偏性假设，即指：期望值为03：同共⽅差性假设，即指，所有的随机误差变量⽅差都相等4：独⽴性假设，即指：所有的随机误差变量都相互独⽴，可以⽤协⽅差解释。
今天跟⼤家⼀起讨论⼀下，SPSS---多元线性回归的具体操作过程，下⾯以教程教程数据为例，分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。
通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系，建⽴拟合多元线性回归模型。
数据如下图所⽰：点击“分析”——回归——线性——进⼊如下图所⽰的界⾯：将“销售量”作为“因变量”拖⼊因变量框内，将“车长，车宽，耗油率，车净重等10个⾃变量拖⼊⾃变量框内，如上图所⽰，在“⽅法”旁边，选择“逐步”，当然，你也可以选择其它的⽅式，如果你选择“进⼊”默认的⽅式，在分析结果中，将会得到如下图所⽰的结果：（所有的⾃变量，都会强⾏进⼊）如果你选择“逐步”这个⽅法，将会得到如下图所⽰的结果：（将会根据预先设定的“F统计量的概率值进⾏筛选，最先进⼊回归⽅程的“⾃变量”应该是跟“因变量”关系最为密切，贡献最⼤的，如下图可以看出，车的价格和车轴跟因变量关系最为密切，符合判断条件的概率值必须⼩于0.05，当概率值⼤于等于0.1时将会被剔除）“选择变量(E)" 框内，我并没有输⼊数据，如果你需要对某个“⾃变量”进⾏条件筛选，可以将那个⾃变量，移⼊“选择变量框”内，有⼀个前提就是：该变量从未在另⼀个⽬标列表中出现！，再点击“规则”设定相应的“筛选条件”即可，如下图所⽰：点击“统计量”弹出如下所⽰的框，如下所⽰：在“回归系数”下⾯勾选“估计，在右侧勾选”模型拟合度“ 和”共线性诊断“ 两个选项，再勾选“个案诊断”再点击“离群值”⼀般默认值为“3”，（设定异常值的依据，只有当残差超过3倍标准差的观测才会被当做异常值）点击继续。
SPSS-二元Logistic回归案例分析
二元Logistic回归案例分析二元Logistic，从字面上其实就可以理解大概是什么意思，Logistic中文意思为“逻辑”但是这里，并不是逻辑的意思，而是通过logit变换来命名的，二元一般指“两种可能性”就好比逻辑中的“是”或者“否”一样，Logistic 回归模型的假设检验——常用的检验方法有似然比检验（likelihood ratio test）和 Wald检验）似然比检验的具体步骤如下：1：先拟合不包含待检验因素的Logistic模型，求对数似然函数值INL02：再拟合包含待检验因素的Logistic模型，求新的对数似然函数值InL13: 最后比较两个对数似然函数值的差异，若两个模型分别包含l个自变量和P个自变量，记似然比统计量G的计算公式为 G=2(InLP - InLl). 在零假设成立的条件下，当样本含量n较大时，G统计量近似服从自由度为 V = P-l 的 x平方分布，如果只是对一个回归系数（或一个自变量）进行检验，则 v=1.wald 检验，用u检验或者X平方检验，推断各参数βj是否为0，其中u= bj / Sbj, X的平方=（bj / Sbj), Sbj 为回归系数的标准误这里的“二元”主要针对“因变量”所以跟“曲线估计”里面的Logistic曲线模型不一样，二元logistic回归是指因变量为二分类变量是的回归分析，对于这种回归模型，目标概率的取值会在（0-1），但是回归方程的因变量取值却落在实数集当中，这个是不能够接受的，所以，可以先将目标概率做 Logit变换，这样它的取值区间变成了整个实数集，再做回归分析就不会有问题了，采用这种处理方法的回归分析，就是Logistic回归设因变量为y, 其中“1” 代表事件发生，“0”代表事件未发生，影响y的 n个自变量分别为 x1, x2 ,x3 xn 等等记事件发生的条件概率为 P那么P= 事件未发生的概理为 1-P事件发生跟”未发生的概率比为( p / 1-p ) 事件发生比，记住Odds将Odds做对数转换，即可得到Logistic回归模型的线性模型：还是以教程“blankloan.sav"数据为例，研究银行客户贷款是否违约（拖欠）的问题，数据如下所示：上面的数据是大约700个申请贷款的客户，我们需要进行随机抽样，来进行二元Logistic回归分析，上图中的“0”表示没有拖欠贷款，“1”表示拖欠贷款，接下来，步骤如下：1：设置随机抽样的随机种子，如下图所示：选择“设置起点”选择“固定值”即可，本人感觉200万的容量已经足够了，就采用的默认值，点击确定，返回原界面、2：进行“转换”—计算变量“生成一个变量（validate)，进入如下界面：在数字表达式中，输入公式：rv.bernoulli（0.7），这个表达式的意思为：返回概率为0.7的bernoulli分布随机值如果在0.7的概率下能够成功，那么就为1，失败的话，就为"0"为了保持数据分析的有效性，对于样本中“违约”变量取缺失值的部分，validate变量也取缺失值，所以，需要设置一个“选择条件”点击“如果”按钮，进入如下界面：如果“违约”变量中，确实存在缺失值，那么当使用"missing”函数的时候，它的返回值应该为“1”或者为“true"，为了剔除”缺失值“所以，结果必须等于“0“也就是不存在缺失值的现象点击”继续“按钮，返回原界面，如下所示：将是“是否曾经违约”作为“因变量”拖入因变量选框，分别将其他8个变量拖入“协变量”选框内，在方法中，选择：forward.LR方法将生成的新变量“validate" 拖入"选择变量“框内，并点击”规则“设置相应的规则内容，如下所示：设置validate 值为1，此处我们只将取值为1的记录纳入模型建立过程，其它值（例如：0）将用来做结论的验证或者预测分析，当然你可以反推，采用0作为取值记录点击继续，返回，再点击“分类”按钮，进入如下页面在所有的8个自变量中，只有“教育水平”这个变量能够作为“分类协变量” 因为其它变量都没有做分类，本例中，教育水平分为：初中，高中，大专，本科，研究生等等, 参考类别选择：“最后一个”在对比中选择“指示符”点击继续按钮，返回再点击—“保存”按钮，进入界面：在“预测值"中选择”概率，在“影响”中选择“Cook距离” 在“残差”中选择“学生化”点击继续，返回，再点击“选项”按钮，进入如下界面：点击继续，再点击确定，可以得出分析结果了分析结果如下：1：在“案例处理汇总”中可以看出：选定的案例489个，未选定的案例361个，这个结果是根据设定的validate = 1得到的，在“因变量编码”中可以看出“违约”的两种结果“是”或者“否” 分别用值“1“和“0”代替，在“分类变量编码”中教育水平分为5类，如果选中“为完成高中，高中，大专，大学等，其中的任何一个，那么就取值为 1，未选中的为0，如果四个都未被选中，那么就是”研究生“ 频率分别代表了处在某个教育水平的个数，总和应该为 489个1：在“分类表”中可以看出：预测有360个是“否”（未违约）有129个是“是”（违约）2：在“方程中的变量”表中可以看出：最初是对“常数项”记性赋值，B为-1.026，标准误差为：0.103那么wald =( B/S.E)²=(-1.026/0.103)² = 99.2248, 跟表中的“100.029几乎接近，是因为我对数据进行的向下舍入的关系，所以数据会稍微偏小，B和Exp(B) 是对数关系，将B进行对数抓换后，可以得到：Exp(B) = e^-1.026 = 0.358, 其中自由度为1， sig为0.000，非常显著1：从“不在方程中的变量”可以看出，最初模型，只有“常数项”被纳入了模型，其它变量都不在最初模型内表中分别给出了，得分，df , Sig三个值, 而其中得分（Score)计算公式如下：（公式中（Xi- X¯) 少了一个平方）下面来举例说明这个计算过程：(“年龄”自变量的得分为例）从“分类表”中可以看出：有129人违约，违约记为“1”则违约总和为 129，选定案例总和为489那么： y¯ = 129/489 = 0.2638036809816x¯ = 16951 / 489 = 34.664621676892所以：∑(Xi-x¯)² = 30074.9979y¯（1-y¯）=0.2638036809816 *（1-0.2638036809816 ）则：y¯（1-y¯）* ∑(Xi-x则：[∑Xi(yi - y¯）]^2 = 43570.8所以：=43570.8 / 5 840.9044060372 = 7.4595982010876 = 7.46 （四舍五入）计算过程采用的是在 EXCEL 里面计算出来的，截图如下所示：从“不在方程的变量中”可以看出，年龄的“得分”为7.46，刚好跟计算结果吻合！！答案得到验证~！！！！1:从“块1” 中可以看出：采用的是：向前步进的方法，在“模型系数的综合检验”表中可以看出：所有的SIG 几乎都为“0”而且随着模型的逐渐步进，卡方值越来越大，说明模型越来越显著，在第4步后，终止，根据设定的显著性值和自由度，可以算出卡方临界值，公式为：=CHIINV(显著性值,自由度) ，放入excel就可以得到结果2：在“模型汇总“中可以看出：Cox&SnellR方和 Nagelkerke R方拟合效果都不太理想，最终理想模型也才：0.305 和 0.446，最大似然平方的对数值都比较大，明显是显著的似然数对数计算公式为：计算过程太费时间了，我就不举例说明计算过程了Cox&SnellR方的计算值是根据：1：先拟合不包含待检验因素的Logistic模型，求对数似然函数值INL0 （指只包含“常数项”的检验）2：再拟合包含待检验因素的Logistic模型，求新的对数似然函数值InLB （包含自变量的检验）再根据公式：即可算出：Cox&SnellR方的值！提示：将Hosmer 和 Lemeshow 检验和“随机性表” 结合一起来分析1：从 Hosmer 和 Lemeshow 检验表中，可以看出：经过4次迭代后，最终的卡方统计量为：11.919，而临界值为：CHINV(0.05,8) = 15.507卡方统计量< 临界值，从SIG 角度来看： 0.155 > 0.05 , 说明模型能够很好的拟合整体，不存在显著的差异。
SPSS多元回归分析实例
SPSS多元回归分析实例多元回归分析是一种多变量统计分析方法，它用于探讨自变量与因变量之间的关系。
在实际应用中，可以通过SPSS软件进行多元回归分析。
以下是一个关于房屋价格的多元回归分析实例。
假设我们想要解释一些城市房屋价格与房屋的面积、年龄和地理位置之间的关系。
首先，我们需要收集相关数据，包括房屋价格作为因变量，房屋的面积、年龄和地理位置作为自变量。
我们可以通过SPSS软件建立一个数据文件，将这些数据输入到相应的变量中。
然后，我们需要进行数据预处理，包括缺失值处理和异常值处理。
在SPSS中，可以使用"Transform"菜单中的"Recode"功能来处理缺失值和异常值。
接下来，我们可以建立一个多元回归模型，通过分析自变量与因变量之间的关系。
在SPSS中，可以使用"Analyze"菜单中的"Regression"功能来进行多元回归分析。
在多元回归分析的对话框中，我们需要选择因变量和自变量，然后点击"OK"按钮运行分析。
在本例中，我们可以选择价格作为因变量，面积、年龄和地理位置作为自变量。
SPSS将输出分析结果，包括回归系数、标准误差、显著性水平等信息。
我们可以根据这些结果来解释自变量与因变量之间的关系。
例如，回归系数表示自变量对因变量的影响程度。
正的回归系数表示自变量与因变量呈正相关关系，负的回归系数表示自变量与因变量呈负相关关系。
标准误差用于评估回归模型的准确性。
较小的标准误差表示模型的预测能力较强，较大的标准误差表示模型的预测能力较弱。
显著性水平用于判断自变量与因变量之间的关系是否显著。
通常情况下，显著性水平小于0.05时，表示自变量与因变量之间的关系是显著的。
最后，我们可以通过图表来展示多元回归分析的结果。
在SPSS中，可以使用"Graphs"菜单中的"Chart Builder"功能来绘制相关的图表，如散点图、线性回归图等。
SPSS案例实践笔记：多重线性回归分析数据小兵博客
SPSS案例实践笔记：多重线性回归分析数据小兵博客当只考察一个自变量对因变量的影响时，我们称之为简单一元线性回归，如果要多考察一些自变量，此时许多人习惯性将之称为多元线性回归，统计学上建议称之为多重线性回归，避免和多元统计方法冲突。
案例背景介绍这是mei国50个州关于犯罪率的一组数据，包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标，现在我们想考察一下州犯罪率和其他因素间的关系。
SPSS变量视图如下：研究目标是各州的犯罪率（因变量），可能的因素（自变量）是人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数。
因变量犯罪率连续数值变量，有多个自变量，从研究目标和数据类型来看，可选用多重线性回归分析。
线性关系初步判断线性回归要求每个自变量和因变量之间存在线性关系，可以依靠相关分析和散点图来初步判断。
犯罪率与文盲率、霜冻天数、高中毕业率、人口存在较为明显的线性关系，面积和其他变量普遍无关，越冷的地方文盲率越低、高中毕业率越高。
有统计学意义的相关系数依次为：0.703（文盲率）、-0.539（霜冻天数）、-0.488（高中毕业率）、0.344（人口）。
除因变量外其他因素两两间相关系数均在0.7以下，因素间没有强相关关系存在，初步提示共线性问题较弱。
以上分析表明，并不是所有因素都有犯罪率存在明显线性关系，如果我们构建多重线性回归，这可能涉及到自变量筛选的问题，可优先选择逐步回归的方法。
共线性问题共线性问题是由于自变量间存在强相关关系造成的，它的存在对回归是有影响的，现在我们需要观察6个自变量间的共线性问题，最为常见的依据则是关注容忍度Tol和方差膨胀因子VIF。
SPSS在线性回归中可以是输出这两个指标，来看一下具体情况：VIF是T ol的倒数，所以它们两个其实是一回事，我们只需要解读其一即可。
一般认为如果某个自变量的容忍度T ol＜0.1，则可能存在严重共线性问题。
反过来就是VIF＞10提示存在较为严重共线性问题。
spss回归分析案例
spss回归分析案例SPSS回归分析案例。
回归分析是一种统计方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。
SPSS是一种常用的统计软件，可以帮助研究人员进行回归分析。
在本文中，我们将介绍一个关于回归分析的案例，以帮助读者更好地理解和应用这一方法。
案例背景：假设我们是一家电子产品公司的市场营销团队，我们想要了解广告投入对产品销量的影响。
我们收集了一段时间内的广告投入和产品销量数据，希望通过回归分析来探究它们之间的关系。
数据收集：我们收集了每个月的广告投入（自变量X）和产品销量（因变量Y）的数据，共计12个月的数据。
数据分析：首先，我们在SPSS中导入数据，并进行描述性统计分析，以了解数据的分布情况。
然后，我们进行了回归分析，以探究广告投入对产品销量的影响。
回归分析结果：通过回归分析，我们得到了如下结果：1. 回归方程，Y = 10 + 2X。
这意味着，每增加1单位的广告投入，产品销量将增加2个单位。
此外，截距项为10，表示在广告投入为0时，产品销量为10个单位。
2. 相关性分析，相关系数为0.8。
相关系数为0.8，表明广告投入和产品销量之间存在较强的正相关关系。
结论与建议：根据回归分析的结果，我们可以得出以下结论和建议：1. 广告投入对产品销量有显著影响，每增加1单位的广告投入，产品销量将增加2个单位。
2. 我们建议在未来的市场营销策略中，增加广告投入，以促进产品销量的增长。
总结：通过本案例的回归分析，我们得出了广告投入对产品销量的影响，并提出了相应的建议。
回归分析是一种强大的统计方法，可以帮助研究人员深入了解变量之间的关系，为决策提供科学依据。
希望本文能够帮助读者更好地理解和应用回归分析方法。
SPSS多元线性回归分析实例操作步骤
SPSS多元线性回归分析实例操作步骤在数据分析的领域中，多元线性回归分析是一种强大且常用的工具，它能够帮助我们理解多个自变量与一个因变量之间的线性关系。
下面，我们将通过一个具体的实例来详细介绍 SPSS 中多元线性回归分析的操作步骤。
假设我们正在研究一个人的体重与身高、年龄和每日运动量之间的关系。
首先，打开 SPSS 软件，并将我们收集到的数据输入或导入到软件中。
数据准备阶段是至关重要的。
确保每个变量的数据格式正确，没有缺失值或异常值。
如果存在缺失值，可以根据具体情况选择合适的处理方法，比如删除包含缺失值的样本，或者使用均值、中位数等进行填充。
对于异常值，需要仔细判断其是否为真实的数据错误，如果是，则需要进行修正或删除。
接下来，点击“分析”菜单，选择“回归”，然后再选择“线性”。
在弹出的“线性回归”对话框中，将我们的因变量（体重）选入“因变量”框中，将自变量（身高、年龄、每日运动量）选入“自变量”框中。
然后，我们可以在“方法”选项中选择合适的回归方法。
SPSS 提供了几种常见的方法，如“进入”“逐步”“向后”“向前”等。
“进入”方法会将所有自变量一次性纳入模型；“逐步”方法则会根据一定的准则，逐步选择对因变量有显著影响的自变量进入模型；“向后”和“向前”方法则是基于特定的规则，逐步剔除或纳入自变量。
在这个例子中，我们先选择“进入”方法，以便直观地看到所有自变量对因变量的影响。
接下来，点击“统计”按钮。
在弹出的“线性回归：统计”对话框中，我们通常会勾选“描述性”，以获取自变量和因变量的基本统计信息，如均值、标准差等；勾选“共线性诊断”，用于检查自变量之间是否存在严重的多重共线性问题；勾选“模型拟合度”，以评估回归模型的拟合效果。
然后，点击“绘制”按钮。
在“线性回归：图”对话框中，我们可以选择绘制一些有助于分析的图形，比如“正态概率图”，用于检验残差是否服从正态分布；“残差图”，用于观察残差的分布情况，判断模型是否满足线性回归的假设。
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偏度
偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。
表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数。
直观看来就是密度函数曲线尾部的相对长度。
正偏离（右偏态）、负偏离（左偏态）：
正态分布的偏度为为0，两侧尾部长度对称。
若以bs表示偏度。
bs<0称分布具有负偏离，也称左偏态，此时数据位于均值左边的比位于右边的少，直观表现为左边的尾部相对于与右边的尾部要长，因为有少数变量值很小，使曲线左侧尾部拖得很长；bs>0称分布具有正偏离，也称右偏态，此时数据位于均值右边的比位于左边的少，直观表现为右边的尾部相对于与左边的尾部要长，因为有少数变量值很大，使曲线右侧尾部拖得很长；而bs接近0则可认为分布是对称的。
若知道分布有可能在偏度上偏离正态分布时，可用偏离来检验分布的正态性。
右偏时一般算术平均数>中位数>众数，左偏时相反，即众数>中位数>平均数。
计算：
1.
2.
其中：
而，数学期望所以：
举个栗子（见excel表中）：Χ2分布，t分布，F分布Χ2分布：
t分布：
F分布：
关于p分为点
决定系数(coefficient of determination)
有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度,决定系数是指在x或y的总变异中，可以相互以直线关系说明的部分所占的比率。
即在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为R^2(R的平方)。
当R^2越接近1时，表示相关的方程式参考价值越高，越符合回归线。
计算：
RSS = （回归平方和）TSS = （总离差平方和）区别：
SPSS-线性回归（举个栗子）
例1. 某分公司连续6年记录了员工的平均工资，数据如下表，试建立线性回归模型。
操作步骤
（1）定义变量：年份定义为x，工资定义为y，点击“变量试图”，定义x,y变量；
（2）数据录入：点击“数据视图”，输入x,y对应的数据；
（3）线性回归准备：“分析”->“回归”->“线性”，打开“线性回归”的对话框；
（4）线性回归：选择因变量y进入“因变量”栏中，选择自变量x进入“自变量”栏中，单击右上角的“statics”统计对话框可以选择要计算的统计数据，最后单击左下角的“确定”按钮；
（5）结果分析（α系数默认为0.05）：
图1
图2
图3
图4
图2中R^2是0.995，表明Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例为99.5%。
图4中第二栏是非标准化的系数估计与标准误差，常数项的估计值为1561.947，x的系数估计值为114.549，回归
方程的显著检验的t值为27.303，对应的p值约等于0.000，表明检验显著，因此该线性回归方程有效，可表示为：y = 114.549x + 1561.947。