91回歸分析概述92線性回歸分析和線性回歸模型93回歸方-預覽頁
【正文】 關關系。 imik ???5 線性回歸分析的基本操作 （ 1）選擇菜單 Analyze－ Regression－ Linear，出現(xiàn)窗口： 選擇 一個或多個解釋變量 進入 選擇回歸分析中解釋變量的 篩選策略 標志變量 （ 2）選擇被解釋變量進入 Dependent框。 （ 5）第三和第四步中確定的 解釋變量及變量篩選策略 可放置在不同的塊（ Block）中。 （ 7）在 Case Labels框中 指定哪個變量作為樣本數(shù)據(jù)點的標志變量 ，該變量的值將標在回歸分析的輸出圖形中。 輸出每個解釋變量進入方程后引起的 判定系數(shù)的變化量和 F值的變化量。 （ 2） Confidence Intervals：輸出每個 非標準化回歸系數(shù) 95％的置信區(qū)間。 （ 6） Part and partial correlation：輸出方程中各解釋變量與被解釋變量之間的 簡單相關、偏相關系數(shù)。 Options選項，出現(xiàn)的窗口可供用戶 設置多元線性回歸分析中解釋變量篩選的標準以及缺失值的處理方式。 繪制標準化殘差序列的直方圖 繪制標準化殘差序列的正態(tài)分布累計概率圖 繪制被解釋變量和各個解釋變量的散點圖。 （ 3） Residual框中： 保存非標準化殘差、標準化殘差等 。 （ 1）解釋變量采用強制進入策略（ Enter），并做多重共線性檢測。變量之間的非線性關系可以劃分為 本質線性關系和本質非線性關系 。 常見的本質線性模型有： 二次曲線（ Quadratic）， 方程為 ，變量變換后的方程為 復合曲線（ Compound）， 方程為 ，變量變換后的方程為 增長曲線（ Growth）， 方程為 ，變量變換后的方程為 20 1 2y x x? ? ?? ? ?20 1 2 1 1()y x x x x? ? ?? ? ? ?01xy ???01l n ( ) l n ( ) l n ( )yx????01 xye ????01l n ( )yx???? 對數(shù)曲線（ Logarithmic）， 方程為 ，變量變換后的線性方程為 三次曲線（ Cubic）， 方程為 ，變量變換后的方程為 S曲線（ S）， 方程為 ，變量變換后的方程為 指數(shù)曲線（ Exponential）， 方程為 ，變量變換后的線性方程為 01 l n ( )yx????0 1 1yx????230 1 2 3y x x x? ? ? ?? ? ? ?0 1 2 1 3 2y x x x? ? ? ?? ? ? ?01 / xye ????0 1 1l n ( )yx????10 xye???01l n( ) l n( )yx???? 逆函數(shù)（ Inverse）， 方程為 變量變換后的方程為 冪函數(shù)（ Power）， 方程為 變量變換后的方程為 邏輯函數(shù)（ Logistic）， 方程為 變量變換后的線性方程為 01 /yx????0 1 1yx????10 ()yx ???01l n ( ) l n ( ) l n ( )yx????0111/ xy? ? ???0111l n ( ) l n ( l n ( ) )xy ???? ? ? SPSS曲線估計中，首先，在不能明確究竟哪種模型更接近樣本數(shù)據(jù)時，可在 多種可選擇的模型中選擇幾種模型 ；然后 SPSS自動完成模型的參數(shù)估計，并輸出回歸方程顯著性檢驗的 F值和概率 p值、判定系數(shù) R2等統(tǒng)計量；最后，以 判定系數(shù)為主要依據(jù)選擇其中的最優(yōu)模型，并進行預測分析等。 （ 2）把被解釋變量選到 Dependent框中。 （ 4）在 Models中選擇幾種模型。 首先 繪制 教育支出和消費性支出的 散點圖 。 首先 繪制 就餐費用的 序列圖 ，選擇菜單Graphs－ legacy dialogsline。 ? Predict cases框中：只有當解釋變量為時間時才可選該框中的選
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