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spss教程：線性回歸分析_spss線性回歸分析案例
2016-12-22
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spss教程：線性回歸分析_spss線性回歸分析案例

回歸分析是一種應用很廣的數量分析方法，用于分析事物間的統計關系，側重數量關系變化?；貧w分析在數據分析中占有比較重要的位置。

一元線性回歸模型：指只有一個解釋變量的線性回歸模型，用來揭示被解釋變量與另一個解釋變量的線性關系。

多元線性回歸模型：指含有多個揭示變量的線性回歸模型，用來揭示被解釋變量與多個解釋變量的線性關系。

此篇文章主要講述多元線性回歸分析。

方法/步驟

線性回歸分析的內容比較多，比如回歸方程的擬合優度檢驗、回歸方程的顯著性檢驗、回歸系數的顯著性檢驗、殘差分析、變量的篩選問題、變量的多重共線性問題。
操作見圖?；貧w分析通常需要多次試驗操作才可以得出較好的模型?！胺椒ā敝羞x擇“進入”，表示所有的自變量都進入模型，目前還沒有考慮到變量的多重共線問題，要先觀察初步的結果分析，才會考慮發哦變量的多重共線問題。

通過觀察調整后的判定系數0.924，擬合優度較高，不被解釋的變量較少。

由回歸方程顯著性檢驗的概率為0，小于顯著性水平0.05，則認為系數不同時為0，被解釋變量與解釋變量全體的線性關系是顯著的，可建立線性方程。

由系數表知，觀察回歸系數顯著性檢驗中的概率值，如果顯著性水平為0.05，除去“投入人年數”外，其他變量均大于顯著性水平，這些變量保留在方程中是不正確的。所以該模型不可用，應重新建模。

重新建模操作見圖片，采用的是“向后篩選”方法，依次剔除的變量是專著數、投入高級職稱的人年數、投入科研事業費、獲獎數、論文數。最后的模型結果是“立項課題數=-94.524+0.492x投入人年數”。

殘差分析：

又P-P圖可知，原始數據與正態分布的不存在顯著的差異，殘差滿足線性模型的前提要求。

由庫克距離（0.041小于1）和杠桿指變量的值知，沒有顯著的差異。

殘差點在0線周圍隨機分布。


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