回归分析方法及其应用实例
利用回归分析探究变量间的关系
利用回归分析探究变量间的关系回归分析是一种常用的统计方法，可以用于探究不同变量之间的关系。
通过回归分析，我们可以了解变量之间的相关性以及它们对彼此的影响程度。
本文将介绍回归分析的基本原理，并以一个实例来展示如何利用回归分析来研究变量间的关系。
一、回归分析的基本原理回归分析是一种统计方法，用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。
它的基本原理是建立一个模型，通过比较自变量与因变量之间的差异来估计它们之间的关系。
在回归分析中，常见的模型有线性回归模型和非线性回归模型。
线性回归模型假设自变量与因变量之间存在线性关系，而非线性回归模型假设二者之间存在曲线关系。
根据不同的情况选择适合的回归模型可以更好地反映变量之间的关系。
二、实例：研究身高与体重的关系为了更好地理解回归分析的应用，我们以一个常见的实际问题为例，来探究身高与体重之间的关系。
在这个实例中，我们收集了一组数据，包括100名男性的身高和体重数据。
我们的目标是研究身高与体重之间的关系，以了解它们之间的趋势和相关性。
首先，我们需要进行数据的预处理。
对于身高和体重这两个变量，我们可以将身高作为自变量，体重作为因变量。
然后，我们可以绘制散点图来观察两个变量之间的关系。
接着，我们可以通过线性回归分析来找到身高和体重之间的最佳拟合线。
通过计算斜率和截距，我们可以得到拟合线的数学表达式。
这个表达式可以用于预测体重，当给出身高时。
然而，在回归分析中，我们还需要考虑一些重要的统计指标，例如回归系数、R方值和t检验等。
回归系数告诉我们自变量的单位变化对因变量的影响程度，R方值表示回归模型的解释力度，t检验则用于检验回归系数是否显著。
通过对身高和体重数据的回归分析，我们可以得出以下结论：身高和体重之间存在正相关关系，即身高增加时，体重也增加。
回归方程为体重=0.62×身高+50.23，R方值为0.78，t检验结果显示回归系数显著。
三、总结回归分析是一种有效的统计方法，可以帮助我们了解变量之间的关系。
七种回归分析方法个个经典
七种回归分析方法个个经典什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。
这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。
回归分析是建模和分析数据的重要工具。
在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。
我会在接下来的部分详细解释这一点。
我们为什么使用回归分析？如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。
下面，让我们举一个简单的例子来理解它：比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。
现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。
那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。
使用回归分析的好处良多。
具体如下：1.它表明自变量和因变量之间的显著关系；2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。
回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。
这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。
我们有多少种回归技术？有各种各样的回归技术用于预测。
这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。
我们将在下面的部分详细讨论它们。
对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。
但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法：1.Linear Regression线性回归它是最为人熟知的建模技术之一。
线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。
在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。
线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。
回归分析实例PPT课件
线性回归分析的应用
预测
使用线性回归模型来预测因变 量的值，基于给定的自变量值
。
解释变量关系
通过线性回归分析来了解自变 量与因变量之间的数量关系和 影响程度。
控制变量效应
在实验或调查中，控制自变量 的影响，以观察因变量的变化 情况。
模型的建立和检验
模型的建立
首先需要收集数据，并进行数据 清洗和预处理，然后选择合适的 自变量和因变量，建立逻辑回归
模型。
模型的检验
通过多种检验方法对模型进行评 估，包括参数估计、假设检验、 模型诊断等，以确保模型的准确
性和可靠性。
模型的优化
根据检验结果对模型进行调整和 优化，包括参数调整、变量筛选
详细描述
收集产品在过去一段时间的销售数据，包括销售额、销售量等，作为自变量， 将未来某一段时间的产品销量作为因变量，建立回归模型。通过模型预测未来 产品销量，为企业制定生产和销售计划提供依据。
实例三：疾病风险预测
总结词
基于个人健康数据和疾病历史，建立回归模型预测疾病风险。
详细描述
收集个人的健康数据和疾病历史，包括血压、血糖、胆固醇等生理指标以及家族 病史等信息，作为自变量，将未来患某种疾病的风险作为因变量，建立回归模型 。通过模型预测个人患某种疾病的风险，为预防和早期干预提供参考。
线性关系的假设
自变量x与因变量y之间存在线性关系， 即随着x的增加（或减少），y也相应 地增加（或减少）。
模型的建立和检验
01
02
03
数据收集与整理
收集相关数据，并进行必 要的整理和清洗，以确保 数据的质量和可靠性。
logistic回归分析案例
logistic回归分析案例Logistic回归分析案例。
Logistic回归分析是一种常用的统计分析方法，主要用于预测二分类或多分类的结果。
在实际应用中，Logistic回归分析可以帮助我们理解影响某一事件发生的因素，以及对事件发生的概率进行预测。
本文将通过一个实际的案例来介绍Logistic回归分析的应用。
案例背景。
假设我们是一家电商公司的数据分析师，现在我们需要分析用户的购买行为，并预测用户是否会购买某一产品。
我们收集了一些用户的个人信息和他们最近一次购买的产品，希望通过这些数据来预测用户是否会购买新产品。
数据准备。
首先，我们需要收集用户的个人信息和购买行为数据。
个人信息包括年龄、性别、职业等；购买行为数据包括购买的产品类型、购买时间等。
在收集完数据后，我们需要对数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
模型建立。
在数据准备完成后，我们可以开始建立Logistic回归模型。
首先，我们需要将数据划分为训练集和测试集，以便对模型进行验证。
然后，我们可以利用训练集来拟合Logistic回归模型，并利用测试集来评估模型的预测效果。
模型评估。
在模型建立完成后，我们需要对模型进行评估。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。
这些指标可以帮助我们判断模型的预测效果，并对模型进行调优。
模型应用。
最后，我们可以利用建立好的Logistic回归模型来预测用户是否会购买新产品。
通过输入用户的个人信息和购买行为数据，模型可以给出用户购买新产品的概率，从而帮助我们进行精准营销和推广。
结论。
通过以上实例，我们可以看到Logistic回归分析在预测用户购买行为方面具有很好的应用价值。
通过收集用户数据、建立模型、评估模型和应用模型，我们可以更好地理解用户行为，并做出更精准的预测和决策。
总结。
Logistic回归分析是一种强大的统计工具，可以帮助我们预测二分类或多分类的结果。
在实际应用中，我们可以根据具体情况收集数据、建立模型，并利用模型进行预测和决策。
回归分析应用实例讲解
回归分析应用实例讲解回归分析是一种用于确定变量之间关系的统计方法，它可以帮助我们预测一个自变量对因变量的影响程度。
在实际应用中，回归分析可以帮助我们解决各种问题。
下面将介绍几个常见的回归分析应用实例。
1.销售预测：回归分析可以帮助企业预测销售额。
通过收集历史销售数据和相关的市场因素（例如广告费用、季节性因素等），可以建立一个回归模型来预测未来的销售额。
这可以帮助企业做出合理的销售计划和预算安排。
2.金融风险管理：在金融领域，回归分析可以用来评估不同因素对金融资产价格的影响，以及它们之间的相关性。
例如，可以使用回归分析来确定利率、通货膨胀率、市场指数等因素对股票价格的影响程度。
这些信息可以帮助投资者制定投资策略和风险管理计划。
3.医学研究：回归分析在医学研究中也有广泛的应用。
例如，可以使用回归分析来确定其中一种药物对患者生存率的影响，或者确定特定因素（例如饮食、运动等）与心血管疾病的关系。
通过建立回归模型，可以帮助医生和研究人员制定更有效的治疗和预防策略。
4.市场调研：回归分析在市场调研中也是一个有用的工具。
例如，可以使用回归分析来确定广告投入与销售额之间的关系，以及其他市场因素（如竞争对手的市场份额、产品价格等）对销售额的影响。
这些信息可以帮助企业优化广告投放策略和市场定位。
5.人力资源管理：在人力资源管理中，回归分析可以用于预测员工绩效。
通过收集员工的个人特征和背景信息（如教育水平、工作经验等），并将其与绩效数据进行回归分析，可以确定哪些因素对员工绩效有着显著影响。
这可以帮助企业优化人员招聘和培训策略，提高人力资源管理的效率。
总之，回归分析可以在实际应用中帮助我们解决各种问题，从销售预测到金融风险管理，再到医学研究和市场调研，以及人力资源管理等领域。
通过建立回归模型，我们可以了解不同变量之间的关系，并利用这些信息做出更准确的预测和决策。
回归分析实例范文
回归分析实例范文回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。
它可以帮助我们了解变量之间的相关性，以及一个变量对另一个变量的影响程度。
以下是一个回归分析的实例，以说明如何运用回归分析来探索变量之间的关系。
假设我们有两个变量：广告费用（x）和销售额（y）。
我们对其中一产品进行了市场调研，收集了一些数据，如下所示：广告费用（万元），销售额（万元）-----------，-----------4，1002，508，2006，15010，250我们的目标是确定广告费用与销售额之间的关系，以及预测未来的销售额。
首先，我们可以通过绘制散点图来观察两个变量之间的关系。
从散点图中可以看出，广告费用与销售额之间存在着正相关关系，即广告费用越高，销售额也越高。
接下来，我们可以使用回归分析来量化这种关系。
在回归分析中，我们假设存在一个线性关系，即销售额（y）与广告费用（x）之间的关系可以用一条直线来表示。
我们希望找到一条最佳拟合线，使得该直线尽可能地通过数据点。
通过回归分析，我们可以得到以下回归方程，用于预测销售额：y=β0+β1*x其中，β0表示截距，β1表示斜率。
回归分析还可以计算出拟合优度（R²），来评估模型的拟合程度。
R²的取值范围为0到1，越接近1表示模型的拟合程度越好。
现在，我们来计算回归方程和拟合优度。
首先，我们需要计算β1和β0。
β1可以通过以下公式来计算：β1 = ∑((xi - x平均)*(yi - y平均)) / ∑((xi - x平均)²)β0可以通过以下公式计算：β0=y平均-β1*x平均其中，x平均和y平均分别表示广告费用和销售额的平均值。
计算得到β1≈20计算得到β0≈5因此，回归方程为：y=5+20*x接下来，我们计算拟合优度（R²）。
拟合优度可以通过以下公式计算：R²=SSR/SSTO其中，SSR（回归平方和）表示拟合线解释的总方差SSR = ∑((yi - y预测)²)SSTO（总平方和）表示实际观测值和实际平均值之间的总方差，可以通过以下公式计算：SSTO = ∑((yi - y平均)²)计算得到SSR≈850计算得到SSTO≈1166.67因此，拟合优度（R²）为：R²=850/1166.67≈0.73拟合优度为0.73，说明回归模型可以解释销售额的73%的变异性。
多元线性回归分析实例及教程
多元线性回归分析实例及教程多元线性回归分析是一种常用的统计方法，用于探索多个自变量与一个因变量之间的关系。
在这个方法中，我们可以利用多个自变量的信息来预测因变量的值。
本文将介绍多元线性回归分析的基本概念、步骤以及一个实际的应用实例。
1.收集数据：首先，我们需要收集包含因变量和多个自变量的数据集。
这些数据可以是实验数据、观察数据或者调查数据。
2.确定回归模型：根据实际问题，我们需要确定一个合适的回归模型。
回归模型是一个数学方程，用于描述自变量与因变量之间的关系。
3.估计回归参数：使用最小二乘法，我们可以估计回归方程的参数。
这些参数代表了自变量对因变量的影响程度。
4.检验回归模型：为了确定回归模型的有效性，我们需要进行各种统计检验，如F检验和t检验。
5.解释结果：最后，我们需要解释回归结果，包括参数的解释和回归方程的解释能力。
应用实例：假设我们想预测一个人的体重（因变量）与他们的年龄、身高、性别（自变量）之间的关系。
我们可以收集一组包含这些变量的数据，并进行多元线性回归分析。
首先，我们需要建立一个回归模型。
在这个例子中，回归模型可以表示为：体重=β0+β1×年龄+β2×身高+β3×性别然后，我们可以使用最小二乘法估计回归方程的参数。
通过最小化残差平方和，我们可以得到每个自变量的参数估计值。
接下来，我们需要进行各种统计检验来验证回归模型的有效性。
例如，我们可以计算F值来检验回归方程的整体拟合优度，t值来检验各个自变量的显著性。
最后，我们可以解释回归结果。
在这个例子中，例如，如果β1的估计值为正且显著，表示年龄与体重呈正相关；如果β2的估计值为正且显著，表示身高与体重呈正相关；如果β3的估计值为正且显著，表示男性的体重较女性重。
总结：多元线性回归分析是一种有用的统计方法，可以用于探索多个自变量与一个因变量之间的关系。
通过收集数据、确定回归模型、估计参数、检验模型和解释结果，我们可以得到有关自变量对因变量影响的重要信息。
商务统计学课件-多元线性回归分析实例应用
6.80
13.65
14.25
27
8.27
6.50
13.70
13.65
28
7.67
5.75
13.75
13.75
29
7.93
5.80
13.80
13.85
30
9.26
6.80
13.70
14.25
销售周期
1
销售价格/元
其他公司平均销售价格
/元
多元线性回归分析应用
多元线性回归分析应用
解
Y 表示牙膏销售量，X 1 表示广告费用，X 2表示销售价格， X 3
个自变量之间的线性相关程度很高，回归方程的拟合效果较好。
一元线性回归分析应用
解
广告费用的回归系数检验 t1 3.981 ，对应的 P 0.000491 0.05
销售价格的回归系数检验 t2 3.696 ，对应的 P 0.001028 0.05
其它公司平均销售价格的回归系数检验
…
14
1551.3
125.0
45.8
29.1
15
1601.2
137.8
51.7
24.6
16
2311.7
175.6
67.2
27.5
17
2126.7
155.2
65.0
26.5
18
2256.5
174.3
65.4
26.8
万元
表示其他公司平均销售价格。建立销售额的样本线性回归方程如
下：
Yˆi 15.044 0.501X 1i 2.358 X 2i 1.612 X 3i
一元线性回归分析应用
通过回归分析预测股票走势
通过回归分析预测股票走势引言股票市场是一个变化莫测的地方，股票价格受到众多因素的影响，包括经济状况、公司业绩、政治事件等等。
对于投资者来说，如何准确地预测股票的走势是至关重要的。
回归分析是一种常用的统计分析方法，可以用于预测股票的走势。
本文将介绍通过回归分析来预测股票走势的方法和步骤，并且通过一个实例来说明其应用。
一、回归分析的原理回归分析是一种用于研究变量之间相关关系的统计方法。
在股票预测中，我们通常使用线性回归模型来分析股票价格和各种影响因素之间的关系。
具体来说，假设我们有一个因变量Y（股票价格）和若干自变量X1、X2、X3...Xn（如经济指标、公司业绩等），线性回归模型可以表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3... + βnXn + εβ0、β1、β2等为回归系数，ε为误差项。
通过估计回归系数，我们可以得到一个关于Y和X1、X2、X3...Xn之间关系的线性方程，从而可以用来预测Y的值。
二、预测步骤在进行股票预测时，我们通常需要以下步骤：1. 数据收集：收集历史股票价格和各种影响因素的数据。
2. 数据处理：对数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
3. 回归模型选择：根据数据特征和相关性选择合适的回归模型，如简单线性回归、多元线性回归等。
4. 模型拟合：利用历史数据拟合回归模型，估计回归系数。
5. 模型检验：通过各种统计检验和指标（如R方、残差分析等）检验模型的拟合效果和显著性。
6. 预测值计算：利用估计的回归系数和新的影响因素数据，计算出Y的预测值。
7. 结果评估：评估预测结果的准确性和可靠性，不断改进模型。
三、实例分析下面以某股票价格预测为例，进行一个简单的回归分析预测股票走势的实例分析。
通过以上步骤，我们可以得到一个对该股票未来走势的预测模型。
当新的数据出现时，我们可以利用这个模型来进行预测，从而指导投资决策。
结论回归分析是一种常用的统计方法，可以用于预测股票的走势。
(整理)回归分析应用实例讲解
影响成品钢材量的多元回归分析故当原油产量为16225.86万吨，生铁产量为12044.54万吨，原煤产量为13.87万吨以及发电量为12334.89亿千瓦时时，成品钢材量预测值为10727.33875万吨；当原油产量为17453万吨，生铁产量为12445.96万吨，原煤产量为14.54万吨以及发电量为13457亿千瓦时时，成品钢材量预测值为10727.33875万吨。
钢材的需求量设为y，作为被解释变量，而原油产量x、生铁产量1x、原煤产量3x、发电量4x作为解释变量，通过建立这些经济变量的2线性模型来研究影响成品钢材需求量的原因。
能源转换技术等因素。
在此，收集的数据选择与其相关的四个因素：原油产量、生铁产量、原煤产量、发电量，1980—1997的有关数据如下表。
理论上成品钢材的需求量的影响因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、原始数据（中国统计年鉴）将中国成品一、 模型的设定设因变量y 与自变量1x 、2x 、3x 、4x 的一般线性回归模型为:y = 0β+11223344x x x x ββββε++++ε是随机变量，通常满足()0εE =；Var(ε)=2σ二 参数估计再用spss 做回归线性，根据系数表得出回归方程为：1234170.2870.0410.55417.8180.389y x x x x =-+-+ 再做回归预测，得出如下截图：故当原油产量为16225.86万吨，生铁产量为12044.54万吨，原煤产量为13.87万吨以及发电量为12334.89亿千瓦时时，成品钢材量预测值为10727.33875万吨；当原油产量为17453万吨，生铁产量为12445.96万吨，原煤产量为14.54万吨以及发电量为13457亿千瓦时时，成品钢材量预测值为10727.33875万吨。
三 回归方程检验由相关系数表看出，因变量与各个自变量的相关系数都很高，都在0.9 以上，说明变量间的线性相关程度很高，适合做多元线性回归模型。
回归分析方法及其应用中的例子
回归分析方法及其应用中的例子回归分析是一种统计分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
它可以通过建立一个数学模型来描述自变量与因变量之间的函数关系，并根据已有的数据对模型进行估计、预测和推断。
回归分析可以帮助我们了解变量之间的相关性、预测未来的结果以及找出主要影响因素等。
在实际应用中，回归分析有许多种方法和技术，下面将介绍其中的几种常见方法及其应用的例子。
1.简单线性回归：简单线性回归是一种最基本的回归分析方法，用于研究两个变量之间的关系。
它的数学模型可以表示为y=β0+β1x，其中y是因变量，x是自变量，β0和β1是常数。
简单线性回归可以用于预测一个变量对另一个变量的影响，例如预测销售额对广告投入的影响。
2.多元线性回归：多元线性回归是在简单线性回归的基础上引入多个自变量的模型。
它可以用于分析多个因素对一个因变量的影响，并以此预测因变量的取值。
例如，可以使用多元线性回归分析房屋价格与大小、位置、年龄等因素之间的关系。
3.逻辑回归：逻辑回归是一种用于预测二元结果的回归方法。
它可以将自变量与因变量之间的关系转化为一个概率模型，用于预测一些事件发生的概率。
逻辑回归常常应用于生物医学研究中，如预测疾病的发生概率或患者的生存率等。
4.多项式回归：多项式回归是一种使用多项式函数来拟合数据的方法。
它可以用于解决非线性关系的回归问题，例如拟合二次曲线或曲线拟合。
多项式回归可以应用于多个领域，如工程学中的曲线拟合、经济学中的生产函数拟合等。
5.线性混合效应模型：线性混合效应模型是一种用于分析包含随机效应的回归模型。
它可以同时考虑个体之间和个体内的变异，并在模型中引入随机效应来解释这种变异。
线性混合效应模型常被用于分析面板数据、重复测量数据等，例如研究不同学生在不同学校的学习成绩。
以上只是回归分析的一些常见方法及其应用的例子，实际上回归分析方法和应用还有很多其他的变种和扩展，可以根据具体问题和数据的特点选择适合的回归模型。
多元回归分析SPSS案例
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：b0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；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;预报因子：x1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；x2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；x3降水量0~毫米为1级,~毫米为2级,~毫米为3级,毫米以上为4级；x4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2-1x1 x2 x3 x4 y年蛾量级别卵量级别降水量级别雨日级别幼虫密度级别1960 1022 4 112 1 1 2 1 10 1 1961 300 1 440 3 1 1 1 4 1 1962 699 3 67 1 1 1 1 9 1 1963 1876 4 675 4 4 7 4 55 4 1965 43 1 80 1 1 2 1 1 1 1966 422 2 20 1 0 1 0 1 3 1 1967 806 3 510 3 2 3 2 28 3 1976 115 1 240 2 1 2 1 7 1 1971 718 3 1460 4 4 4 2 45 4 1972 803 3 630 4 3 3 2 26 3 1973 572 2 280 2 2 4 2 16 2 1974 264 1 330 3 4 3 2 19 2数据保存在“”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;图2-1或者打开已存在的数据文件“”;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2-2所示的线性回归过程窗口;图2-2 线性回归对话窗口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“幼虫密度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“蛾量x1”、“卵量x2”、“降水量x3”、“雨日x4”变量,选移到“IndependentS”自变量显示栏里;设置控制变量: 本例子中不使用控制变量,所以不选择任何变量;选择标签变量: 选择“年份”为标签变量;选择加权变量: 本例子没有加权变量,因此不作任何设置;4回归方式本例子中的4个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,将打开如图2-3所示的对话框;该对话框用于设置相关参数;其中各项的意义分别为：图2-3 “Statistics”对话框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;本例子选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量;②“Residuals”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;本例子都不选;③其它输入选项“Model fit”输出相关系数、相关系数平方、调整系数、估计标准误、ANOVA表;“R squared change”输出由于加入和剔除变量而引起的复相关系数平方的变化;“Descriptives”输出变量矩阵、标准差和相关系数单侧显著性水平矩阵;“Part and partial correlation”相关系数和偏相关系数;“Collinearity diagnostics”显示单个变量和共线性分析的公差;本例子选择“Model fit”项;6绘图选项在主对话框单击“Plots”按钮,将打开如图2-4所示的对话框窗口;该对话框用于设置要绘制的图形的参数;图中的“X”和“Y”框用于选择X轴和Y轴相应的变量;图2-4“Plots”绘图对话框窗口左上框中各项的意义分别为：•“DEPENDNT”因变量;•“ZPRED”标准化预测值;•“ZRESID”标准化残差;•“DRESID”删除残差;•“ADJPRED”调节预测值;•“SRESID”学生氏化残差;•“SDRESID”学生氏化删除残差;“Standardized Residual Plots”设置各变量的标准化残差图形输出;其中共包含两个选项：“Histogram”用直方图显示标准化残差;“Normal probability plots”比较标准化残差与正态残差的分布示意图;“Produce all partial plot”偏残差图;对每一个自变量生成其残差对因变量残差的散点图;本例子不作绘图,不选择;7 保存分析数据的选项在主对话框里单击“Save”按钮,将打开如图2-5所示的对话框;图2-5 “Save”对话框①“Predicted Values”预测值栏选项：Unstandardized 非标准化预测值;就会在当前数据文件中新添加一个以字符“PRE_”开头命名的变量,存放根据回归模型拟合的预测值;Standardized 标准化预测值;Adjusted 调整后预测值;. of mean predictions 预测值的标准误;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：Mean: 区间的中心位置;Individual: 观测量上限和下限的预测区间;在当前数据文件中新添加一个以字符“LICI_”开头命名的变量,存放预测区间下限值；以字符“UICI_”开头命名的变量,存放预测区间上限值;Confidence Interval：置信度;本例不选;④“Save to New File”保存为新文件：选中“Coefficient statistics”项将回归系数保存到指定的文件中;本例不选;⑤“Export model information to XML file”导出统计过程中的回归模型信息到指定文件;本例不选;⑥“Residuals” 保存残差选项：“Unstandardized”非标准化残差;“Standardized”标准化残差;“Studentized”学生氏化残差;“Deleted”删除残差;“Studentized deleted”学生氏化删除残差;本例不选;⑦“Influence Statistics” 统计量的影响;“DfBetas”删除一个特定的观测值所引起的回归系数的变化;“Standardized DfBetas”标准化的DfBeta值;“DiFit” 删除一个特定的观测值所引起的预测值的变化;“Standardized DiFit”标准化的DiFit值;“Covariance ratio”删除一个观测值后的协方差矩隈的行列式和带有全部观测值的协方差矩阵的行列式的比率;本例子不保存任何分析变量,不选择;8其它选项在主对话框里单击“Options”按钮,将打开如图2-6所示的对话框;图2-6 “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;本例是全回归不设置;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”;9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中;主要结果见表2-2至表2-4;10 结果分析主要结果:表2-2表2-2 是回归模型统计量：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;表2-3表2-3 回归模型的方差分析表,F值为,显著性概率是,表明回归极显著;表2-4分析:建立回归模型：根据多元回归模型：把表6-9中“非标准化回归系数”栏目中的“B”列系数代入上式得预报方程：预测值的标准差可用剩余均方估计：回归方程的显著性检验：从表6-8方差分析表中得知：F统计量为,系统自动检验的显著性水平为;F,4,11值为,F,4,11 值为,F,4,11 值为;因此回归方程相关非常显著;F值可在Excel中用FINV 函数获得;回代检验需要作预报效果的验证时,在主对话框图6-8里单击“Save”按钮,在打开如图3-6所示对话框里,选中“Predicted Values”预测值选项栏中的“Unstandardized”非标准化预测值选项;这样在过程运算时,就会在当前文件中新添加一个“PRE_1”命名的变量,该变量存放根据回归模型拟合的预测值;然后,在SPSS数据窗口计算“y”与“PRE_1”变量的差值图2-7,本例子把绝对差值大于视为不符合,反之则符合;结果符合的年数为15年,1年不符合,历史符合率为%;图2-7多元回归分析法可综合多个预报因子的作用,作出预报,在统计预报中是一种应用较为普遍的方法;在实际运用中,采取将预报因子和预报量按一定标准分为多级,用分级尺度代换较大的数字,更能揭示预报因子与预报量的关系,预报效果比采用数量值统计方法有明显的提高,在实际应用中具有一定的现实意义;。
报告中的回归分析与因果关系推断实例分析
报告中的回归分析与因果关系推断实例分析引言：回归分析是一种常用的统计方法，在各个领域都有广泛的应用。
回归分析可以帮助我们理解变量之间的关系，并进行因果推断。
在报告中，回归分析能够为读者提供经验验证，进一步支持或反驳研究假设。
本文将通过几个实例，详细论述报告中的回归分析和因果关系推断。
一、实例一：汽车燃油效率与车重的关系1.1 数据收集和处理我们收集了100辆汽车的燃油效率和车重数据，并进行了初步处理，例如填补缺失值和处理异常值。
1.2 回归分析在此实例中，我们使用线性回归分析来研究汽车燃油效率与车重之间的关系。
我们将燃油效率作为因变量，车重作为自变量。
通过拟合回归模型，我们得到了回归系数以及其他统计指标，如拟合优度和置信区间等。
1.3 结果解读根据回归分析的结果，我们发现车重与燃油效率呈现负相关关系。
即车重增加时，燃油效率下降。
然而，由于数据为观察性数据，不能直接推断因果关系。
二、实例二：睡眠时间与工作表现的关系2.1 数据收集和处理我们对一组员工进行了调查，记录他们的睡眠时间和工作表现。
同样地，我们对数据进行了清洗和处理，以确保数据的准确性和一致性。
2.2 回归分析在此实例中，我们使用多元回归分析来研究睡眠时间对工作表现的影响。
我们将工作表现作为因变量，睡眠时间作为自变量，并控制其他可能影响工作表现的因素，如工龄和学历等。
2.3 结果解读根据回归分析的结果，我们发现睡眠时间显著影响了工作表现。
睡眠时间增加时，工作表现也会有所提高。
然而，该结果只是相关性，并不表示因果关系。
还需要进一步的研究来验证和解释这种关系。
三、实例三：广告投入与销售额的关系3.1 数据收集和处理我们收集了一家公司在过去几个季度的广告投入和销售额数据，并进行了数据的清洗和处理，以确保数据的可靠性。
3.2 回归分析在此实例中，我们使用多元回归分析来研究广告投入对销售额的影响。
我们将销售额作为因变量，广告投入作为自变量，并控制其他可能影响销售额的因素，如市场竞争和产品质量等。
回归分析法的工程实例应用分析
回归分析法的工程实例应用分析回归分析法是一种通过对自变量和因变量之间的关系进行建模和分析，来进行预测和控制的方法。
在工程领域，回归分析法的应用非常广泛，可以用于预测产品销售量、优化生产工艺、预测设备寿命等方面。
本文将对回归分析法在工程中的应用进行详细的分析和探讨。
一、回归分析法的基本概念回归分析法是一种统计分析方法，其基本思想是通过建立自变量和因变量之间的函数关系来进行预测和控制。
其中，自变量是独立变量，其值不受其他变量影响，而因变量是受自变量影响的变量。
通过回归分析可以确定自变量和因变量之间的函数关系，并进行预测和控制。
二、回归分析法的工程实例应用1.产品销售量预测在产品销售领域，回归分析法可以用来预测产品的销售量和销售额，从而帮助企业制定合理的销售计划。
例如，在手机生产企业中，可以通过回归分析来分析影响手机销售量的因素，如市场需求、价格、品牌知名度等，从而预测销售量。
同时，也可以通过回归分析来优化手机价格和促销策略，实现销售量的最大化。
2.优化生产工艺在工业生产领域，回归分析法可以用来优化生产工艺和减少生产成本。
例如，在制造企业中，可以通过回归分析来分析产品成本和生产工艺之间的关系，并通过优化生产工艺，以实现生产成本的降低和产品质量的提高。
3.预测设备寿命在设备管理领域，回归分析法可以用来预测设备的寿命和维修周期。
例如，在飞机维护管理中，可以通过回归分析来分析影响飞机寿命的因素，如使用时长、维护频率等，从而预测飞机寿命和维修周期，并制定合理的维护计划，以保证飞机的正常运行和安全。
三、回归分析法在工程中的优势和不足1.优势：回归分析法具有简单易懂、计算方便、预测精度高等优点。
通过对自变量和因变量之间的函数关系进行建模和分析，可以有效地预测和控制。
2.不足：回归分析法在应用过程中，需要满足一定的假设条件，如线性关系、独立同分布等。
同时，对变量之间的非线性和多重共线性等问题，也需要进行处理和分析。
回归分析法在分析测试中的应用实例
回归分析法在分析测试中的应用实例回归分析法是一种相当有效的统计分析方法，它可以在分析测试中发挥重要作用。
在现实当中，由于各种复杂的实际情况，许多数据可能是多元关系。
回归分析法可以帮助我们有效地对多元关系进行数学研究，从而提高测试的可信度和准确性。
一般来说，回归分析法需要收集相关变量的观测值，并根据它们的关系构建回归模型。
根据模型结构的不同，回归分析法可以分为一元回归分析、多元回归分析、非线性回归分析和时间序列回归分析等。
其中，一元回归分析是最常见的，它用于研究两个变量之间的线性关系，常用于衡量自变量对因变量的影响程度。
而多元回归分析主要是用来解决多变量之间的复杂关系，强调变量之间的交互作用，从而更加全面地把握分析变量的趋势。
回归分析法在分析测试中的应用不仅可以提供可靠的统计分析方法，而且可以用于衡量某一因素对其他因素的影响，从而更深入地探索待测变量之间的关系，更准确地预测测试结果。
下面将进一步介绍回归分析法在分析测试中的应用实例。
首先，可以使用回归分析法来识别检测变量之间的关系。
比如，可以使用回归分析来确定用户消费行为与其他因素（如性别、年龄、收入等）之间的关系，从而分析消费者的购买行为并给出合理的优惠政策。
其次，回归分析法还可用于检测模型的准确性。
可以使用回归分析来检测模型的准确性，即回归系数，它是用来描述回归模型中变量之间的关系程度的量度。
比如，可以建立一个研究某种疾病的模型，并使用回归分析法计算回归系数，以确定模型对实际疾病患者的准确性。
最后，回归分析法还可以使用于根据测试结果得出结论，制定预测及改进建议。
比如，可以根据回归模型的结果，确定影响产品销售量的关键因素，从而制定合理的营销策略，实现预期的目标。
以上就是回归分析法在分析测试中的应用实例。
回归分析法可以有效地解决实际问题，为分析测试提供有力的支持，提高分析的可信度和准确性。
回归分析法被广泛应用于各行各业，是统计分析中不可或缺的工具，不仅在分析测试中占有重要地位，而且也有助于更好地服务于社会。
线性回归分析
线性回归分析线性回归是一种广泛应用于统计学和机器学习的分析方法，用于建立和预测两个变量之间的线性关系。
它可以帮助我们理解变量之间的相互作用和影响，并进行未来的预测。
本文将介绍线性回归的基本原理、模型建立过程和一些应用实例。
一、线性回归的基本原理线性回归的目标是通过一条直线（或超平面）来拟合数据点，使得预测值和实际观测值之间的误差最小。
这条直线的方程可以表示为：y=β0+β1*x+ε，其中y是因变量，x是自变量，β0和β1是回归系数，ε是误差项。
线性回归的核心假设是，自变量x和因变量y之间存在线性关系，并且误差项ε服从正态分布。
在此基础上，线性回归通过最小二乘法来估计回归系数β0和β1的值，使得预测值和实际值的误差平方和最小。
二、线性回归的模型建立过程1.数据准备：收集包含自变量和因变量的样本数据，确保数据的质量和准确性。
2.模型选择：根据自变量和因变量之间的性质和关系，选择合适的线性回归模型。
3.模型拟合：使用最小二乘法来估计回归系数β0和β1的值，计算出拟合直线的方程。
4.模型评估：通过误差分析、残差分析等方法来评估模型的拟合效果和预测能力。
5.模型应用：利用已建立的模型进行预测和推断，帮助决策和预测未来的结果。
三、线性回归的应用实例线性回归可以应用于各个领域和实际问题中，下面以几个典型的实例来说明其应用：1.经济学：通过分析自变量（如GDP、通货膨胀率）对因变量（如消费水平、投资额）的影响，可以建立GDP与消费的线性回归模型，预测未来消费水平。
2.市场营销：通过分析广告投入与销售额之间的关系，可以建立销售额与广告投入的线性回归模型，帮助制定广告投放策略。
3.医学研究：通过收集患者的生理指标（如血压、血糖水平）和疾病状况，可以建立生理指标与疾病发展程度的线性回归模型，帮助疾病诊断和治疗。
4.金融风险管理：通过分析利率、汇率等宏观经济变量与企业盈利、股价波动之间的关系，可以建立风险预警模型，帮助企业进行风险控制和决策。
多元线性回归方法及其应用实例
多元线性回归方法及其应用实例多元线性回归方法（Multiple Linear Regression）是一种广泛应用于统计学和机器学习领域的回归分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
与简单线性回归不同，多元线性回归允许同时考虑多个自变量对因变量的影响。
多元线性回归建立了自变量与因变量之间的线性关系模型，通过最小二乘法估计回归系数，从而预测因变量的值。
其数学表达式为：Y=β0+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε，其中Y是因变量，Xi是自变量，βi是回归系数，ε是误差项。
1.房价预测：使用多个自变量（如房屋面积、地理位置、房间数量等）来预测房价。
通过建立多元线性回归模型，可以估计出各个自变量对房价的影响权重，从而帮助房产中介或购房者进行房价预测和定价。
2.营销分析：通过分析多个自变量（如广告投入、促销活动、客户特征等）与销售额之间的关系，可以帮助企业制定更有效的营销策略。
多元线性回归可以用于估计各个自变量对销售额的影响程度，并进行优化。
3.股票分析：通过研究多个自变量（如市盈率、市净率、经济指标等）与股票收益率之间的关系，可以辅助投资者进行股票选择和投资决策。
多元线性回归可以用于构建股票收益率的预测模型，并评估不同自变量对收益率的贡献程度。
4.生理学研究：多元线性回归可应用于生理学领域，研究多个自变量（如年龄、性别、体重等）对生理指标（如心率、血压等）的影响。
通过建立回归模型，可以探索不同因素对生理指标的影响，并确定其重要性。
5.经济增长预测：通过多元线性回归，可以将多个自变量（如人均GDP、人口增长率、外商直接投资等）与经济增长率进行建模。
这有助于政府和决策者了解各个因素对经济发展的影响力，从而制定相关政策。
在实际应用中，多元线性回归方法有时也会面临一些挑战，例如共线性（多个自变量之间存在高度相关性）、异方差性（误差项方差不恒定）、自相关（误差项之间存在相关性）等问题。
为解决这些问题，研究人员提出了一些改进和扩展的方法，如岭回归、Lasso回归等。
9.7一元线性回归分析实例应用
SSR SST
(Yˆi
i 1 n
(Yi
Y )2 Y )2
10.33 0.7673 13.46
i 1
判定系数的实际意义是：在牙膏销售量的波动中，有76.73%可以由牙膏销 售量与广告费用之间的线性关系来解释，或者说，在牙膏销售量的波动中，有 76.73%是由广告费用所决定的。
一元线性回归分析应用
销售量/百万支
7.38 8.51 9.52 7.50 9.33
… 9.21 8.27 7.67 7.93 9.26
X
广告费用/百万元
5.50 6.75 7.25 5.50 7.00
… 6.80 6.50 5.75 5.80 6.80
一元线性回归分析应用
解
X 表示广告费用，Y 表示牙膏销售量。利用观察数据计算得到：
为研究一地区住宅建筑面积与建造单位成本间的变化关系，一房地 产商收集了相关数据。
（1）构建建造单位成本与住宅建筑面积的线性回归方程； （2）解释回归系数的经济意义； （3）当住宅建筑面积为5.0万平方米时，建造单位成本可能为多少？ 在置信水平95%下，计算建造单位成本平均数的置信区间。
思考练习
表 一地区住宅建筑面积与建造单位成本的数据
住宅建筑地 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
住宅建筑面积/万平方米 0.60 0.95 1.35 2.10 2.56 3.89 5.16 5.66 6.11 6.23
建造单位成本/（元/平方米） 1860 1750 1710 1690 1688 1620 1598 1536 1518 1500
一元线性回归分析应用
解
广告费用对牙膏销售量的样本回归方程为：
Yˆi 1.649 1.043Xi
回归分析方法应用实例
4、回归分析方法应用实例在制定运动员选材标准时，理论上要求先对不同年龄的运动员，各测试一个较大的样本，然后，计算出各年龄的平均数、标准差，再来制定标准。
但是，在实际工作中，有时某些年龄组不能测到较大的样本。
这时能不能使用统计的方法，进行处理呢？我们遇到一个实例。
测得45名11至18岁男田径运动员的立定三级跳远数据。
其各年龄组人数分布如表一。
由于受到许多客观因素的限制，一时无法再扩大样本，因此决定使用统计方法进行处理。
第一步，首先用原始数据做散点图，并通过添加趋势线，看数据的变化趋势是否符合随年龄增长而变化的趋势，决定能否使用回归方程制定标准。
如果趋势线不符合随年龄增长而变化的趋势，或者相关程度很差就不能用了。
本例作出的散点图如图1，图上用一元回归方法添加趋势线，并计算出年龄和立定三级跳远的：一元回归方程：Y＝2.5836＋0.3392 X相关系数 r＝0.7945（P<0.01）由于从趋势线可以看出，立定三级跳远的成绩是随年龄增加而逐渐增加，符合青少年的发育特点。
而且, 相关系数r＝0.7945，呈高度相关。
因此，可以认为计算出的一元回归方程，反映了11至18岁男运动员年龄和立定三级跳远成绩的线性关系。
决定用一元回归方程来制定各年龄组的标准。
第二步，用一元回归方程：Y＝2.5836＋0.3392 X 推算出各年龄的立定三级跳远回归值，作为各年龄组的第2等标准。
第三步，用45人的立定三级跳远数据计算出标准差为：0.8271。
由于在正态分布下，如把平均数作为标准约有50%的人可达到标准，用平均数-0.25标准差制定标准则约有60%的人可达到，用平均数+0.25、+0.52、+0.84标准差制定标准约有40%、30%、20%的人可达到标准。
本例用各年龄组回归值-0.25标准差、+0.25标准差、+0.52标准差、+0.84标准差计算出1至5等标准如表2、图2。
2、应用方差分析方法进行数据统计分析的研究。
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回归分析方法及其应用实例
环境与规划学院
2012级地理科学
2014年11月
回归分析方法及其应用实例
摘要：回归分析方法，就是研究要素之间具体数量关系的一种强有力的工具，运用这种方法能够建立反应地理要素之间具体数量关系的数学模型，即回归模型。
本文首先给出回归分析方法的主要内容及解决问题的一般步骤，简单的介绍了回归分析建模的一般过程，进而引出了基本的一元线性回归分析方法的数学模型。
其次，叙述了多元线性回归理论模型，列举了多元线性回归模型应遵从的假定条件，探讨了多元线性回归模型中未知参数的估计方法及其参数的检验问题。
最后通过具体的案例来总结了多元回归分析的应用。
关键词：多元线性回归模型；模型检验；SPSS；实例应用。
引言：用回归分析建模的一般过程：（1）画散点图（2）设定模型（3）最小二乘估计模型中的参数并写出回归方程（4）拟合优度的测量（5）回归参数的显著性检验及其置信区间（6）残差分析(回归分析的前提假定)（7）预测（点、区间）
在利用回归分析解决问题时，首先要建立模型，即函数关系式，其自变量称为回归变量，因变量称为应变量或响应变量。
如果模型中只含有一个回归变量，称为一元回归模型，否则称为多元回归模型（实际中所见到的大都是线性回归模型，非线性的一般可以化为线性的来处理）。
一、一元线性回归模型
有一元线性回归模型（统计模型）如下：Y t =β0+β1 x t + u t上
式表示变量y t和x t之间的真实关系。
其中yt称被解释变量（因变量），xt称解释变量（自变量），ut称随机误差项，β0称常数项，β1称回归系数（通常未知）。
上模型可以分为两部分。
（1）回归函数部分，E(y t) =β0+ β1 x t,（2）随机部分，u t(包含了所有没有考虑在内的影响因素对因变量的影响，越小越好)
二、多元线性回归模型
2.1 当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元线性回归。
设可预测的随机变量为y，它受到k个非随机因素X1，X2，X3``````X k 和不可预测的随机因素ε的影响。
多元线性回归数学模型为：
回归方程:
2.2假定条件：
与一元线性回归模型的基本假定相似，为保证得到最优估计量，多元线性回归模型应满足以下假定条件：(1)随机误差项t满足均值为零，其方差相同且为有限值。
(2)随机误差项之间相互独立，无自相关。
(3)解释变量X nj，j=1,2,3`````k之间线性无关，否则称解释变量之间存在多重共线性。
(4)解释变量Xnj，，j=1,2,3`````k是确定性变量，与误差项彼此之间相互独立。
(5)解释变量是非随机变量。
(6)随机误差项服从正态分布。
(7)回归模型是正确设计的。
2.3估计回归系数，确定回归方程
用最小二乘法估计偏回归系数β1β2β3β4，，，βk从而写出回归方程。
2.4方程的显著性检验
(1)对回归方程进行检验
对整个模型或方程进行检验通常用统计量F和拟合优度R2进行衡量。
F检验：对回归方程进行F检验，首先求出回归方程的F值，再查F分分布表，求出F a(p,n-p-1)若F＞Fa(p,n-p-1)，则认为回归方程是显著的。
R2检验:拟合优度检验是检验回归方程对散点拟合的程度，其值在0-1之间，越接近于1，表明模型的规律性越强，拟合程度越高。
(2)对回归系数进行检验
对于有多个变量的回归方程来说，要考虑每一个自变量X i对因变量y的影响程度问题，即对回归系数进行检验。
对于检验后影响不显著的自变量，应该在回归方程式中予以剔除，剔除后重新进行回归，从而更准确地描述回归方程。
通常用统计量t进行检验。
2.5利用方程预测
三、多元线性回归分析方法在实例中的应用
以河南省1990年农业数据为例用多元线性回归分析方法对
其进行回归分析：(SPSS)
（1）回归模型建立
由上表格可以写出多元回归方程：
y=5496.435+201.293x1+0.023x2-0.125x3+6.825x4+55.451x5+14 2.457x6+550.672x7
其中：Y——农业总产值. X1——有效灌溉面积。
``````X6——年末实有耕地面积。
X7——农林牧副渔业劳动力
在表中，Sig那一列的值，即t检验值> 0.1,即存在多重共线性，所以对其进行逐步分析。
（2）回归方程检验：
用SPSS软件对数据进行分析处理，得出如下分析检验结果。
（2.1）拟合优度检验
由表可看出，其相关系数R为0.904，测定系数R2为0.817，说明其拟合优度较好。
上表中的DW=2.025，接近于2，表示不存在自相关性。
经过逐步分析
（2.2）方程显著性检验（F检验）
（2.3）方程显著性检验（t检验）
（3）修正的数学模型。
河南省1990年农业总产值与年末实有耕地面积，有效灌溉面积和农林牧副渔业劳动力正相关，较好的体现了其经济意义，并且通过了相应的检验，所以最终建立的模型为：
y=5141.041+153.776x6+213.635x1+607.251x7
（3.1）数学模型的意义。
综上所述，农业总产值可以用年末实有耕地面积，有效灌溉面积和农林牧副渔业劳动力等估计出来。
所以，为提高农业总产值，应积极有效的在这三个方面下功夫，有助于农业总产值的提高。
四、总结。
本文通过回归分析的一般方法，建立了1990年河南农业总产值的回归模型，可以用来预测农业总产值。
参考文献
[1]林炳耀.计量地理学概论.北京：高等教育出版社，1995
[2]徐建华.现代地理学中的数学方法.北京：高等教育出版社，2002
[3]徐建华.计量地理学.北京：高等教育出版社，2005
[4]刘昌明.地理学的数学模型与应用.北京：科学出版社.2000
[5]冯力.回归分析方法原理及SPSS实际操作.北京：中国金融出版社，2004
[6]王鹤. 多元线性回归分析方法的实例研究。