spss线性回归如何预测,spss根据已有数据预测趋势

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多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里自变量要求不少于两个，因变量要求是连续的此外，还可以进行回归方程的诊断，以检查模型是否符合多元线性回归的假设。完成模型设置后，点击“确定”按钮运行回归分析。SPSS将输出多个结果表，包括回归系数、显著性检验、

ˋ▽ˊ 线性回归模型可分析一个连续目标与一个或多个连续/分类预测变量之间的预测关系。线性回归模型的功能包括自动交互效应检测、前向步进模型选择、诊断检查以及基于估测边际均值线性回归分析用于根据一个变量的值来预测另一个变量的值。要预测的变量称为因变量。用于预测变量值的变量称为自变量。这种形式的分析可以预估线性方程的系数，涉及一个或多个能够最佳预测因变量

这是数据，我用spss求，求出回归曲线。当x1=0.2,x2=6.5时求95%的置信区间，步骤如下，分析-回归分析-线性-保存-预测区间(均值单值),求得结果为8.29330,ResidualsStatistics(a) 等方差性是简单线性回归的基本假设，可以通过残差与回归拟合值或标准化残差与标准化预测值之间的散点图进行检验。经过上述操作，SPSS输出结果如下：如果存在等方差性，不同拟合值对应的残差应大致相

Step4 : 在弹出“线性回归：图”对话框中将“ZRESID”(标准化残差)放入Y轴中，将“ZPRED”(标准化预测值)放入X轴中，勾选“直方图”和“正态概率图”，单击“继续”。点击“确定”。当需要研究一组随机变量与另一组变量的关系时，通常会运用回归分析。通过回归分析构建数学模型，探究两种或两种以上变量之间是否存在关系，若存在关系还可进一步预测未来的数据。当自