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主要内容?线性回归?曲线回归
线性回归
线性回归一、相关分析与回归分析共性：都是研究两变量之间的关系差异：
二、回归方程的数学模型u模型u一元回归:用于分析两个变量之间的关系u基本形式是：
二、回归方程的数学模型模型求解：最小二乘法
二、回归方程的数学模型u模型u多元回归：用于分析n个自变量和因变量y之间的关系u基本形式
二、回归方程的数学模型模型求解：即要使得分别对b，b，…，b求导，并令其一阶导数01n为0，可求出各个系数
二、回归方程的数学模型u估计标准误差是估计y与对应观测值之间的离差平方和
三、回归方程的选择SPSS中可以提供多元回归分析，当有多个自变量时，不仅要求与因变量相关，且要求自变量之间彼此尽可能独立。SPSS中提供了五种选择：–强制进入ENTER:进入“Enter”所选择的自变量将全部进入建立的回归方程中，该项为默认方式。–强制退出REMOVE:后进入“Remove”将进入方程中的自变量同时剔除。
–向前选择FORWARD:条件进入“Forward”根据“Options”对话框中的设置，在方程中每次加入一个变量，直至加入所有符合条件的变量为止。–向后剔除BACKWARD:先进入“Backward”自变量框中所有的变量同时进入方程中，然后根据“Options”对话框中的设置，剔除某个变量，直到所建立的方程中不再含有可剔除的变量为止。–逐步回归STEPWISE:逐步进入“Stepwise”根据“Options”对话框中的设置，在方程中加入或剔除单个变量直到所建立的方程中不再含有可加入或剔除的变量为止。
四、功能菜单菜单“Analyze-Regression-Linear”对话框?设置因变量：“Dependent”栏?设置自变量：“Independent(S)”框“SelectionVariable”为控制变量输入栏。控制变量相当于过滤变量，即必须当该变量的值满足设置的条件时，观测量才能参加回归分析。
?RegressionCoefficients复选框组：定义回归系数的输出情况，选中Estimates可输出回归系数B及其标准误，t值和p值，还有标准化的回归系数beta；选中Confidenceintervals输出每个回归系数的95%可信区间；选中covariancematrix会输出各个自变量的相关矩阵和方差、协方差矩阵。?Residuals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、超出规定的n倍标准误的残差列表。?Modelfit复选框：模型拟合过程中进入、退出的变量的列表，以及一些有关拟合优度的检验：R，R2和调整的R,标准误及方差分析表。2
?Rsquaredchange复选框：显示模型拟合过程中、F值和p值的改变R2?Descriptives复选框：提供一些变量描述，如有效例数、均数、标准差等，同时还给出一个自变量间的相关矩阵。?Partandpartialcorrelations复选框：显示自变量间的相关、部分相关和偏相关系数。?Collinearitydiagnostics复选框：给出一些用于共线性诊断的统计量，如特征根（Eigenvalues）、方差膨胀因子(VIF)
散点图?“DEPENDNT”因变量。“ZPRED”标准化预测值。?“ZRESID”标准化残差。“DRESID”删除残差。?“ADJPRED”修正后预测值。“SRESID”学生氏化残差。?“SDRESID”学生氏化删除残差。“StandardizedResidualPlots”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。?“Normalprobabilityplots”比较标准化残差与正态残差的分布示意图。“Produceallpartialplot”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。
SAVE按钮?①“PredictedValues”预测值栏选项：Unstandardized非标准化预测值。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。S.E.ofmeanpredictions预测值的标准误。?②“Distances”距离栏选项：?Mahalanobis:距离。Cook’s”:Cook距离。Leveragevalues:杠杆值。?③“PredictionIntervals”预测区间选项：Mean:区间的中心位置。Individual:
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