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多元线性回归分析步骤
普通最小二乘法(Ordinary Least Square， OLS)普通最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找最佳函数。
用户可以先试着画一个散点图，看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果，在很多情况下，对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果，但可能不是最好的，所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。
由步骤2的散点图，可以判断自变量和因变量之间可能呈线性关系，可以添加线性趋势线进一步加以判断。如附图1所示。也可以添加指数，移动平均等趋势线进行判断。很明显数据可能符合线性关系，所以下面我们对数据进行回归分析。
）准备分析数据 在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。
用EXCEL做回归分析主要有图表法和函数法：图表法：选择参与一元线性回归两列数据(自变量x应在应变量y的左侧)，插入图表，选择散点图。选择图表中的数据系列，右击，添加趋势线，点击“选项”选项卡，勾选“显示公式”、显示R平方值。
SPSS如何做多元线性回归分析?
1、打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
2、一种是连续正常数据，另一种是多分类数据，采用多序列相关的方法，如王晓玲的《教育统计》。我认为SPSS不能做这种分析。采。用Excel写公式。一个是分层数据，另一个是连续数据。如果需要相关系数，则使用spearman秩相关。
3、本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。线型回归包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归，此处以多元线型为例进行介绍。步骤1——前期数据准备处理 数据导入。
怎么理解多元线性回归分析?
1、如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
2、自变量x 1 ，x 2 ，…，x p 是确定性变量，且它们之间是不相关的。因变量与自变量x 1 ，x 2 ，…，x p 之间存在着显著的线性相关关系，即模型是线性的。
3、多元线性回归的目标是通过拟合数据，找到最优的回归系数，使得模型能够最好地解释自变量与因变量之间的关系。在实际应用中，可以使用不同的方法（如最小二乘法）来估计回归系数，并进行模型的拟合和预测。
4、多元线性回归的基本假设如下：零均值假定：假设随机扰动项的期望或均值为零。同方差和无自相关假定：假设随机扰动项互不相关且方差相同。随机扰动项与解释变量不相关假定：假设随机扰动项与自变量的协方差为0。
5、多元回归是两个或两个以上自变量与因变量之间建立回归关系的一种回归分析方法。
6、线性回归是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。
多元logistic回归分析结果怎么看
在“进阶方法”模块中选择“多分类Logit”方法，将Y定类变量放于上方分析框内，X定类/定量变量放于下方分析框内，点击“开始分析”即可。
在logistic回归分析中，探索因变量Y与自变a，b，c，d关系。众所周知，a和b可能是相关的，在单变量分析中，a，b，c，d是有意义的。
因为你的q1有三个值，分别是1，2，3，回归结果就有三行数据。其中，在结果数据中，q1=2的情况最多，所以是基准输出，表中系数回归的结果，是相对于q=2进行比较的数据，值为正表示可能性比q=2大，反之表示可能性比之小。
多元 logistics 回归又称多分类 logistics 回归。
可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，格式更加易理解，分析结果如下：第一：对模型整体情况进行说明，比如对R方值进行描述，以及列出模型公式。
结合实际情况，可以将Logistic回归分析分为3类，分别是二元Logistic回归分析、多元有序Logistic回归分析和多元无序Logistic回归分析，如下图。
