多元線性回歸實例分析-全文預(yù)覽
【正文】 :點擊“統(tǒng)計量”彈出如下所示的框，如下所示：在“回歸系數(shù)”下面勾選“估計，在右側(cè)勾選”模型擬合度“ 和”共線性診斷“ 兩個選項，再勾選“個案診斷”再點擊“離群值”一般默認值為“3”，（設(shè)定異常值的依據(jù)，只有當殘差超過3倍標準差的觀測才會被當做異常值） 點擊繼續(xù)。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。 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。 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： 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 x1,2：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 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。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，如果你選擇“進入”默認的方式，在分析結(jié)果中，將會得到如下圖所示的結(jié)果：（所有的自變量，都會強行進入）如果你選擇“逐步”這個方法，將會得到如下圖所示的
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