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01圖線性回歸分析 BREEZE


步驟一:在菜單欄中找到分析→回歸→線性,打開“線性回歸”對話框;
步驟二:將變量“財政收入”移入因變量框 ,“國內生產總值”移入自變量框;
步驟三:打開“統計”對話框,勾選“估計”和“模型擬合度”;
步驟四:打開“圖”對話框,將DEPENDENT作為y軸,*ZPRED為x軸作圖,並且勾選“直方圖”和“正態概率圖” ,點擊繼續→確定。
Step 1
FindAnalysis→Regression→Linearinthemenubartoopenthe”LinearRegression”dialogbox;
Step 2
Movethevariable”fiscalrevenue”intothedependentvariableboxand”grossdomesticproduct”intotheindependentvariablebox;
Step 3
Openthe”Statistics”dialogbox,andcheck”Estimation”and”Modelfit”;
Step 4
Openthe”Plot”dialogbox,useDEPENDENTasthey-axisand*ZPREDasthex-axistoplot,andcheck”Histogram”and”NormalProbabilityPlot”,clickContinue→OK.



輸出窗口信息如下:

由模型摘要表可知,R=0.989,說明自變量與因變量之間的相關性很強。
由ANOVA(方差分析)表可知F統計量的觀測值為592.25,顯著性概率為0.000,即拒絕原假設,說明因變量和自變量的線性關係是非常顯著的,可建立線性模型。
由係數表可知回歸模型的常數項為-4993.281,自變量“國內生產總值”的回歸係數為0.197。因此,可以得出回歸方程:財政收入=-4993.281 + 0.197 × 國內生產總值,回歸係數的顯著性水平為0.000,明顯小於0.05,說明建立線性模型是恰當的。
02 非線性回歸分析 SUNSHINE


步驟一:在菜單欄中找到分析→回歸→非線性,打開“非線性回歸”對話框;
步驟二:將“營業收入”移入因變量框,在模型表達式中輸入相應的表達式;
步驟三:打開“參數”對話框,添加相應的參數值,點擊確定。
Step 1
Analysis→Regression→Nonlinearinthemenubarandopenthe”NonlinearRegression”dialogbox;
Step 2
Move”businessincome”intothedependentvariablebox,andenterthecorrespondingexpressioninthemodelexpression;
Step 3
Openthe”Parameters”dialogbox,addthecorrespondingparametervalues,andclickOK.
輸出窗口信息如下:
由迭代歷史記錄表可知,經過4次迭代後,模型達到收斂標準,找到了最佳解。得到營業收入關於兩種廣告費用的預測回歸模型為:
y = 86.531+1.089×1-0.667×2+0.724x1x2
由顯著性檢驗結果表可知,決定係數R2為0.941,擬合結果較好。
原創文章,作者:投稿專員,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/281609.html
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