spss簡單回歸與多重回歸分析

回歸分(Fen)析的要求1、應(yīng)變量Y服從正態(tài)分布2、自變量X可以是隨機(jī)變動的，也可以是精確測量或人為取值的變量線性回歸模型的適用條件(line)L-線性I-獨立性N-正態(tài)性E-方差齊性第一頁，共九十頁。殘差(Cha)圖方差不齊模型還有別的變量需要引入曲線關(guān)系方差齊、直線關(guān)系第二頁，共九十頁。Analyzeregressionlinear(線性回歸分析)可進(jìn)行以下幾個過程1、建立回歸方程；2、回歸方程的配合適度檢驗：包括回歸方程和回歸系數(shù)或偏回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗、殘差分析；3、直線回歸的區(qū)間估計(Ji)：包括總體回歸系數(shù)的區(qū)間估計(Ji)；當(dāng)x為某定值時，估計(Ji)值總體均數(shù)的可信區(qū)間和個體Y值的容許區(qū)間4、直線相關(guān)和偏相關(guān)分析。第三頁，共九十頁。第四頁，共九十頁。Linearregression對話(Hua)框第五頁，共九十頁。Method:自變量(Liang)篩選下拉菜單Enter：強迫引入法；全部自變量均引入方程Stepwise：逐步引入Remove：強迫剔除法backward：向后剔除法Forward：向前引入法第六頁，共九十頁。Statistics對話(Hua)框獨立性檢驗第七頁，共九十頁。Plots對(Dui)話框第八頁，共九十頁。Options對(Dui)話框第九頁，共九十頁。例題11-1操作步驟(Zhou)：

1、定義變量，輸入數(shù)據(jù)第十頁，共九十頁。先檢驗適用條(Tiao)件一、線性（散點圖）：1、x與y2、x與非標(biāo)準(zhǔn)化殘差的散點圖（在多重回歸分析中，效率高于散點圖矩陣）步驟：graphs→scatter/Dot…→simplescatter第十一頁，共九十頁。第十二頁，共九十頁。非標(biāo)(Biao)準(zhǔn)化殘差與自變量的散點圖（從上圖可見各點基本平均分布在0這條水平線的兩邊，沒有明顯偏正或偏負(fù)的趨勢）第十三頁，共九十頁。二、正態(tài)性、方差齊性檢驗1、正態(tài)性即殘差服從正態(tài)分布N（0，σ2）2、方差齊性即殘差的大小不隨所有變量取值水平的改變而改變（標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(Ce)值和標(biāo)準(zhǔn)化殘差的散點圖）3、步驟：analyze→regression→linearplot第十四頁，共九十頁。正態(tài)性(Xing)檢驗方差齊性檢驗第十五頁，共九十頁。正態(tài)性(Xing)檢驗結(jié)果：QQ圖上各點基本在直線上。第十六頁，共九十頁。從上圖可見，不論Y的標(biāo)化預(yù)測值如何變化，標(biāo)化殘差的波(Bo)動基本保持穩(wěn)定。第十七頁，共九十頁。四、獨立性：各觀測間相互獨立，即任兩個觀測殘差的協(xié)方差為0。步驟：通過linearregression過程statistics按鈕中的durbin-watson檢驗進(jìn)行判斷。該統(tǒng)計量取值在0～4之間。一般若自(Zi)變量數(shù)少于4個，統(tǒng)計量接近2，基本上可以肯定殘差間相互獨立。第十八頁，共九十頁。第十九頁，共九十頁。2、分析(Xi)

Analyze----regression---linearLinearregression對話框第二十頁，共九十頁。Statistics對(Dui)話框第二十一頁，共九十頁。散點圖1：因變量為Y軸

標(biāo)準(zhǔn)(Zhun)化預(yù)測值為X軸第二十二頁，共九十頁。散點圖1：因變量為標(biāo)(Biao)準(zhǔn)化殘差

標(biāo)(Biao)準(zhǔn)化預(yù)測值為X軸第二十三頁，共九十頁。保(Bao)存以下新變量第二十四頁，共九十頁。描述性統(tǒng)(Tong)計：均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、例數(shù)第二十五頁，共九十頁。相關(guān)分析：Pearson相關(guān)系數(shù)0.964、單(Dan)側(cè)檢驗p值為<0.001第二十六頁，共九十頁。先是自變(Bian)量納入模型情況的匯總第二十七頁，共九十頁。模型的簡單匯總,包括(Kuo)R、R2，

調(diào)整R2

，第二十八頁，共九十頁。方差分析：p<0.001，說明(Ming)模型有意義（回歸系數(shù)有統(tǒng)計學(xué)意義）。：第二十九頁，共九十頁。t檢驗結(jié)果等（重要）

常數(shù)項=1106.788，回歸系數(shù)=61.423，直線回歸方程為

第一行：對截距a的檢驗，有意義。

第二行：對回歸系數(shù)b的檢驗，有意義。

回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤=4.881，總體回歸系數(shù)95%可信區(qū)間為（50.788，72.058）。標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)=0.964，回歸系數(shù)t檢驗的t值為12.584，p<0.001，可認(rèn)為兩變(Bian)量之間有直線關(guān)系，第三十頁，共九十頁。殘差統(tǒng)計(Ji)結(jié)果：顯示預(yù)測值、標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測值等統(tǒng)計(Ji)量的最小值、最大值、均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差第三十一頁，共九十頁。第三十二頁，共九十頁。P-P圖(Tu)第三十三頁，共九十頁。散點圖：Y軸：因變量，

x軸：標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(Ce)值第三十四頁，共九十頁。散點圖：Y軸：標(biāo)準(zhǔn)化殘差(Cha)，

X軸：標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值第三十五頁，共九十頁。顯示增加新變(Bian)量第三十六頁，共九十頁。二、非線性回歸(Gui)例11-6第三十七頁，共九十頁。第三十八頁，共九十頁。直線(Xian)方程對數(shù)方程二次方程三次方程指數(shù)方程第三十九頁，共九十頁。第四十頁，共九十頁。多重線(Xian)性回歸分析第四十一頁，共九十頁。研究一個因變量與多個影響因素之間的關(guān)系反應(yīng)變量：連續(xù)計量資料，正(Zheng)態(tài)隨機(jī)變量

——多重線性回歸第四十二頁，共九十頁。例13-1（第六(Liu)版）為了研究有關(guān)糖尿病患者體內(nèi)脂聯(lián)素水平的影響因素，某醫(yī)師測定30名患者的體重指數(shù)BMI(kg/m2)、病程LEP（ng/ml）、空腹血糖FPG(mmol/l)及脂聯(lián)素水平。第四十三頁，共九十頁。例13-1：1、定義變量，輸(Shu)入數(shù)據(jù)第四十四頁，共九十頁?？疾炀€(Xian)性1、散點圖矩陣graphs→scatter/Dot…→matrixscatter2、自變量與殘差的散點圖graphs→scatter/Dot…→simplescatter第四十五頁，共九十頁。第四十六頁，共九十頁。第四十七頁，共九十頁。第四十八頁，共九十頁。第四十九頁，共九十頁。第五十頁，共九十頁。選擇enter，（選入全(Quan)部變量）第五十一頁，共九十頁。第五十二頁，共九十頁。描(Miao)述第五十三頁，共九十頁。兩(Liang)兩(Liang)相關(guān)（簡單相關(guān)）第五十四頁，共九十頁。模型的基(Ji)本情況第五十五頁，共九十頁。四個自變量全部選入的復(fù)相關(guān)系數(shù)、決定(Ding)系數(shù)、調(diào)整決定(Ding)系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤第五十六頁，共九十頁。方差(Cha)分析結(jié)果，模型有意義第五十七頁，共九十頁。系數(shù)（回歸(Gui)系數(shù)b、b的標(biāo)準(zhǔn)誤、標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)、t值、p值）第五十八頁，共九十頁。多重共線性診斷

一般，容忍度（Tolerance）—小于0.1時，嚴(yán)重共線性

方差膨脹因子(Zi)VIF（Varianceinflationfactor）—一般不應(yīng)大于5，或大于10第五十九頁，共九十頁。2、分析(Xi)Analyze----regression---linear

因變量：脂聯(lián)素

自變量：其他四個變量全部選入

method:選擇逐步stepwise第六十頁，共九十頁。第六十一頁，共九十頁。第六十二頁，共九十頁。模型基(Ji)本情況（每一步引入模型的變量，納入、剔除自變量的水準(zhǔn)0.05、0.10）第六十三頁，共九十頁。模(Mo)型概況

第一行,引入一個變量

第二行，引入兩個變量第六十四頁，共九十頁。方差(Cha)分析

1，引入一個變量

2，引入兩個變量第六十五頁，共九十頁。第六十六頁，共九十頁。第六十七頁，共九十頁。第六十八頁，共九十頁。例12-1（第(Di)七版）第六十九頁，共九十頁。1、定義變(Bian)量，輸入數(shù)據(jù)第七十頁，共九十頁?？疾炀€性1、散點圖矩陣graphs→scatter/Dot…→matrixscatter2、自變量與殘(Can)差的散點圖graphs→scatter/Dot…→simplescatter第七十一頁，共九十頁。第七十二頁，共九十頁。graphs→scatter/Dot…→simplescatter第七十三頁，共九十頁。第七十四頁，共九十頁。第七十五頁，共九十頁。Analyze----regression---linear

linearregression對話框

選擇enter，（選入全部(Bu)變量）第七十六頁，共九十頁。第七十七頁，共九十頁。描(Miao)述第七十八頁，共九十頁。兩兩相(Xiang)關(guān)（簡單相(Xiang)關(guān)）第七十九頁，共九十頁。模型的(De)基本情況第八十頁，共九十頁。四個自變量全部選入的復(fù)相關(guān)系(Xi)數(shù)、決定系(Xi)數(shù)、調(diào)整決定系(Xi)數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤第八十一頁，共九十頁。方差分析結(jié)果，模型有意(Yi)義第八十二頁，共九十頁。系(Xi)數(shù)（回歸系數(shù)b、b的標(biāo)準(zhǔn)誤、標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)、t值、p值）第八十三頁，共九十頁。

多重共線性診斷

一般容忍度(Du)（Tolerance）等于1-R2，越小共線性越嚴(yán)重，

方差膨脹因子VIF（Varianceinflationfactor）等于容忍度的倒數(shù)—大于10時提示共線性嚴(yán)重，

特征根（Eigenvalue）為0，提示共線性嚴(yán)重

條件指數(shù)（condtionindex）大于30，提示共線性嚴(yán)重

第八十四頁，共九十頁。2、分(Fen)析Analyze--