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SPSS-如何进行多元线性回归预测

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SPSS-如何进行多元线性回归预测

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在数据分析行业内,最困难的一项工作就是对未来的某项变化进行预测,以下给各位分享如何利用多元线性回归模型对因变量进行预测:

步骤:

1、建立预测模型:这里模型为:本例中收集了某地区过去16年的蛾量、卵量、降水量、雨日以及幼虫密度的历史数据,这里蛾量、卵量、降水量和雨日可以统计得到,因此需要这4个自变量来预测因变量幼虫密度,这里建立模型Y=a+x1*b1+x2*b2+x3*b3+x4*b4,其中Y 表示幼虫密度,a为随机误差,x1为蛾量,b1为蛾量的影响系数,x2为卵量,b2为卵量的影响系数,x3为降水量,b3为降水量的影响系数,x4为雨日,b4为雨日的影响系数。

2、打开SPSS并打开数据:方法如下:

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3、SPSS分析数据:方法如下图:

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4、设置回归分析各项参数:如下图:

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点击“统计量(S)”,设置方法如下:

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点击“绘制(T)”,设置方法如下图:

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点击“保存(S)”,设置方法如下:

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 点击“选项(O)”,设置方法如下:

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设置好上面的各个选项后,点击“确定”,开始分析数据!

5、分析结果解读:如下图:

       统计的基本信息:

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模型拟合度分析:

显著性分析:SPSS-如何进行多元线性回归预测

6、模型系数分析:

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应用回归分析结果:Y=-3.928+X1*0.013+X2*0.019+X3*0.183+X4*2.478

7、大功告成!

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