怎样用SPSS做一元线性回归

1. 怎样用SPSS做一元线性回归

你问的是2个问题吧，如果做一元线性回归，就不用检验相关性。下面只是简单说下操作，希望对你有帮助。
1、一元线性回归
在spss里录入相应数据，自变量x，因变量Y，然后点击：analyze--regression--linear，在弹出框里，dependent选择因变量Y，independent选择自变量X，如无其他需求，其他可以默认，直接点ok就可以出结果。结果里，R值就是回归系数，ANOVA里，sig小于0.05证明回归方程有效。constant对应的B值是截距。最后方程：Y=B+Rx
2、检验相关性
以连续数据为例，点击：analyze--correlate--bivariate，在弹出框里，把需要检验相关的变量选择过去，没特别要求的，直接点击ok即可。结果里：横列对应的2个变量的pearson correlation那个数值就是相关系数，sig小于0.05就是显著相关。

2. 求分析spss一元线性回归结果

1) R方=0.552说明存款利率作为自变量可以解释因变量（ 六个月后涨跌额）55.2%， Durbin-Watson=1.457表示残差自相关不强，
①当残差与自变量互为独立时，D=2 或 DW 越接近2，判断无自相关性把握越大。
②当相邻两点的残差为正相关时，D<2，DW 越接近于0，正自相关性越强。
③当相邻两点的残差为负相关时，D>2，DW 越接近于4，负自相关性越强。
2)anova table直接看 significance ＜0.05模型显著，接受这个模型。
3）模型： 六个月后涨跌额= -1559.357 *存款利率+5445.934 
4）格式问题，没看明白可能是相关系数，
5）一些统计量和优化回归的办法。其实前三个表就证实这个模型合理啦。

3. 怎么使用spss多元线性回归分析

4. spss多元线性回归分析结果是什么？

看回归系数对应的sig值，若小于0.05，说明该自变量对因变量具有显著营销，反之没有影响。
在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；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。

应用
相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。
一般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

5. 如何用spss进行多元线性回归分析

6. 怎么用spss做多元线性回归分析

7. 怎样用spss进行多元线性回归分析

8. 怎么用spss做多元非线性回归分析

在数据分析行业内，最困难的一项工作就是对未来的某项变化进行预测，以下给各位分享如何利用多元线性回归模型对因变量进行预测：
步骤：
建立预测模型：这里模型为：本
例中收集了某地区过去16年的蛾量、卵量、降水量、雨日以及幼虫密度的历史数据，这里蛾量、卵量、降水量和雨日可以统计得到，因此需要这4个自变量来预测
因变量幼虫密度，这里建立模型Y=a+x1*b1+x2*b2+x3*b3+x4*b4，其中Y 
表示幼虫密度，a为随机误差，x1为蛾量，b1为蛾量的影响系数，x2为卵量，b2为卵量的影响系数，x3为降水量，b3为降水量的影响系数，x4为雨
日，b4为雨日的影响系数。
打开SPSS并打开数据：方法如下：
SPSS分析数据：方法如下图：
设置回归分析各项参数：如下图：
        点击“统计量（S）",设置方法如下：       点击“绘制（T）”,设置方法如下图：        点击“保存（S）”,设置方法如下：         点击“选项（O）”，设置方法如下：
          设置好上面的各个选项后，点击“确定”，开始分析数据！
分析结果解读：如下图：
       统计的基本信息：
         模型拟合度分析：
        显著性分析：
        模型系数分析：
应用回归分析结果：Y=-3.928+X1*0.013+X2*0.019+X3*0.183+X4*2.478

参考百度经验