相关分析和回归分析SPSS.pptxVIP

第SPSS章相关分析与回归分析;偏相关分析相关分析曲线估计二项;8.1相关分析和回归分析概述;双变量关系强度测量的主要指标;相关分析通过图形和数值两种方式;8.2.2相关系数;1对不同类型的变量应采用不同的;8.2.2.2Spearma;如果两变量的正相关性较强，它们;8.2.3计算相关系数的基本;Bivariate相关分析步骤;把参加计算相关系数的变量选到V;8.2.4相关分析应用举例为;上节中的相关系数是研究两变量间;偏相关分析也称净相关分析，它在;第一，计算样本的偏相关系数假设;第二，对样本来自的两总体是否存;8.3.2偏相关分析的基本操;把参与分析的变量选择到Vari;8.3.3偏相关分析的应用举;8.4线性回归分析线性回归分;8.4.2线性回归模型一元线;用最小二乘法求解方程中的两个参;y=β0+β1x1+β2x2+;8.4.3线性回归方程的统计;yx;总离差平方和可分解为即：总离差;回归平方和在总离差平方和中所占;对于多元线性回归方程：在多元线;回归方程的显著性检验（方差分析;回归系数的显著性检验（t检验）;对于多元线性回归方程，检验统计;残差是指由回归方程计算得到的预;对于残差均值和方差齐性检验可以;多重共线性分析;特征根和方差比。根据解释变量的;8.4.3线性回归分析的基本;选择被解释变量进入Depend;注：多元回归分析中，变量的筛选;回归方程和进行各种检验；如果新;第三和第四步中确定的解释变量及;8.4.4线性回归分析的其他;Estimates：SPSS默;Modelfit：SPSS默;Covariancematr;Plot选项，出现的窗口用于对;窗口左边框中各变量名的含义是：;4、Save选项，该窗口将回归;8.4.5应用举例;为研究收入和支出的关系，收集1;8.5曲线估计8.5.1曲;常见的本质线性模型有：01二次;对数曲线（Logarithmi;8、逆函数（Inverse），;SPSS曲线估计中，首先，在不;8.5.2曲线估计的基本操作;无标题;曲线估计中的解释变量可以是相关;8.5.3应用举例教育支出的;分析和预测居民在外就餐的费用0;无标题;SaveVariables框;Thankyou