spss第8單元回歸分析-文庫吧
2025-04-23 11:18 本頁面
【正文】 性回歸分析、非線性回歸分析、曲線估計、時間序列的曲線估計、含虛擬自變量的回歸分析和邏輯回歸分析等類型。 根據(jù)自變量數(shù)目的不同可以分為一元線性回歸（只有一個自變量）和多元線性回歸（有兩個或兩個以上自變量）。 SPSS應(yīng)用 一元線性回歸分析 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式 定義：一元線性回歸分析是在排除其他影響因素或假定其他影響因素確定的條件下，分析某一個因素（自變量）是如何影響另一事物（因變量）的過程，所進行的分析是比較理想化的。其實，在現(xiàn)實社會生活中，任何一個事物（因變量）總是受到其他多種事物（多個自變量）的影響。 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 在實際問題中，由于所要研究的現(xiàn)象的總體單位數(shù)一般是很多的，在許多場合甚至是無限的，因此無法掌握因變量 y總體的全部取值。也就是說，總體回歸方程事實上是未知的，需要利用樣本的信息對其進行估計。顯然，樣本回歸方程的函數(shù)形式應(yīng)與總體回歸方程的函數(shù)形式一致。 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 通過樣本數(shù)據(jù)建立一個回歸方程后，不能立即就用于對某個實際問題的預(yù)測。因為，應(yīng)用最小二乘法求得的樣本回歸直線作為對總體回歸直線的近似，這種近似是否合理，必須對其作各種統(tǒng)計檢驗。一般經(jīng)常作以下的統(tǒng)計檢驗。 SPSS應(yīng)用 （ 1）擬合優(yōu)度檢驗 回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗就是要檢驗樣本數(shù)據(jù)聚集在樣本回歸直線周圍的密集程度，從而判斷回歸方程對樣本數(shù)據(jù)的代表程度。 SPSS應(yīng)用 回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗一般用判定系數(shù)R2實現(xiàn)。該指標(biāo)是建立在對總離差平方和進行分解的基礎(chǔ)之上。 SPSS應(yīng)用 （ 2）回歸方程的顯著性檢驗（ F檢驗） 回歸方程的顯著性檢驗是對因變量與所有自變量之間的線性關(guān)系是否顯著的一種假設(shè)檢驗。
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