多元線性回歸實例分析(已修改)
2025-06-28 01:45 本頁面
【正文】 SPSS回歸多元線性回歸模型案例解析！(一） 多元線性回歸，主要是研究一個因變量與多個自變量之間的相關(guān)關(guān)系，跟一元回歸原理差不多，區(qū)別在于影響因素（自變量）更多些而已，例如：一元線性回歸方程 為： 毫無疑問，多元線性回歸方程應(yīng)該為：上圖中的 x1, x2, xp分別代表“自變量”Xp截止，代表有P個自變量，如果有“N組樣本，那么這個多元線性回歸，將會組成一個矩陣，如下圖所示：那么，多元線性回歸方程矩陣形式為： 其中：代表隨機誤差， 其中隨機誤差分為：可解釋的誤差 和 不可解釋的誤差，隨機誤差必須滿足以下四個條件，多元線性方程才有意義（一元線性方程也一樣）1：服成正太分布，即指：隨機誤差必須是服成正太分別的隨機變量。2：無偏性假設(shè)，即指：期望值為03：同共方差性假設(shè)，即指，所有的 隨機誤差變量方差都相等4：獨立性假設(shè)，即指：所有的隨機誤差變量都相互獨立，可以用協(xié)方差解釋。 今天跟大家一起討論一下，SPSS多元線性回歸的具體操作過程，下面以教程教程數(shù)據(jù)為例，分析汽車特征與汽車銷售量之間的關(guān)系。通過分析汽車特征跟汽車銷售量的關(guān)系，建立擬合多元線性回歸模型。數(shù)據(jù)如下圖所示：點擊“分析”——回歸——線性——進入如下圖所示的界面：將“銷售量”作為“因變量”拖入因變量框內(nèi)， 將“車長，車寬，耗油率，車凈重等10個自變量 拖入自變量框內(nèi)，如上圖所示，在“方法”旁邊，選擇“逐步”，當然，你也可以選擇其它的方式，如果你選
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