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文檔簡介

1、無序多分類回歸分析一、適用條件 當因變量的選項大于三個，而且沒有明顯的順序。 有序回歸平行性檢驗P小于0.05的。二、具體操作 途徑：Analyze-Regression-Multinomial Y放在Dependent框中，分組變量放入Factors框中；連續(xù)型變量放進Covariate框中。 SPSS默認反應變量取值水平最大者作為參照水平，如果想加以改變單擊Reference Category 按鈕進行設置即可。三、結果的解釋 男性流動人口希望年老后自己存錢養(yǎng)老與希望依靠子女養(yǎng)老的概率，是女性流動人口的1.572倍。說明與女性流動人口相比，男性流動人口更希望年老后存錢養(yǎng)老。 年齡越大的流動

2、人口希望年老后存錢的概率與依靠自己供養(yǎng)的概率之比越小，說明年齡越大的流動人口越希望依靠子女養(yǎng)老。 曲線估計 在多元線性回歸的時候，自變量與因變量之間應該呈線性關聯的趨勢。當這個條件被違反的時候，就必須要采取相應的處理措施。最簡單和常用的方法就是曲線直線化?；驹砭褪菍⒆兞窟M行變化，從而將曲線方程化為直線回歸方程進行分析。一、具體操作 Analyze-Regression-Curve Estimation Dependent:y Independent:x Models:任選或者全選二、具體的曲線模型 Linear:擬合直線方程，實際上與Linear過程的二元直線回歸相同。 Quadratic

3、二次曲線）:擬合二次方程Y=b0+b1+b2X2，變換后的線性方程為：Y=b0+b1+b2X （X1=X2） Compound復合曲線）:擬合復合曲線模型Y=b0*b1x ，變換后的線性方程為：lny=lnb0+lnb1X Growth增長曲線）:擬合等比級數曲線模型Y=ebo+b1x，變換后的線性方程為：lny=b0+b1X Logarithmic對數曲線）：擬合對數方程Y=b0+b1lnX，變換后的線性方程為：y=b0+b1X （X1=lnx） Cubic三次曲線）:擬合三次方程Y=b0+b1X+b2X2+b3X3，變換后的線性方程為：y=b0+b1X+b2X1+b3X2 （X1=X2,x2=X3） S:擬合S形曲線Y=ebo+b1/x，變換后的線性方程為：lny=b0+b1X1 （X1=1/x）Exponential指數曲線）: 擬合指數方程Y=b0eb1x，變換后的線性方程為：lny=lnb0+b1XInverse逆函數）:數據按Y=b0+b1/x進行變換，變換后的線性方程為：y=b0+b1X1X1=1/x）Power冪函數）:擬合乘冪曲線模型模型Y=b0Xb1，變換后的線性方程為：lny=lnb0+b1X1Logistic邏輯函數）:擬合Log

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