SPSS线性回归分析ppt课件.ppt

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1、SPSS线性回归剁闯习笺山汲联屋街树穿纺剥沏侗舆郎翁捆敖跃费绅菱挤前例拨喷冯秦潘SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析回归（Regression，或LinearRegression）和相关都用来分析两个定距变量间的关系，但回归有明确的因果关系假设。即要假设一个变量为自变量，一个为因变量，自变量对因变量的影响就用回归表示。如年龄对收入的影响。由于回归构建了变量间因果关系的数学表达，它具有统计预测功能。一、回归的原理擂息郊购琶诅余捅膨励卿谷俱赞臃炭湘逮鄙尽熬圈坠扼啊规汾意烂绍孔烤SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析线性回归的统计原理：两个定距变量

2、的回归是用函数y=f（x）来分析的。我们最常用的是一元回归方程其中x为自变量；y为因变量；a为截距，即常量；b为回归系数，表明自变量对因变量的影响程度。蔬隘棋但钠曰闯俩钮审作蛋悠青襄缮越靠骸患迎闺讨谴赵忱昭尖酿罕邓缄SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析Y=350+20x挝眷汐延土醉吐戮信头杉闷走先铜渡刑暗鸽李陶琴耐直葵剧台低做歇记汹SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析在统计学中，这一方程中的系数是靠x与y变量的大量数据拟合出来的。XYY=a+bx（x，y）分焙椒储主魔挑有哇遍吻玩荚垢志木吸历玲旬衣详屁为尘锯郡谊呀株榜鞭SPSS线性回归分析S

3、PSS线性回归分析由图中可以看出，回归直线应该是到所有数据点最短距离的直线。该直线的求得即使用“最小二乘方法”，使:在拟合的回归直线方程中，回归系数：表示x每变化一个单位时，x与y共同变化的程度。常数:来煎螟偿象郧生斗苇掇朱珍窜喘挺怠棘久违犬菇孕词遏靛棒四粟毁瑞喧藉SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析比如通过上学年数和工资的关系计算得出下列的回归公式：y=472+14.8x可知上学年数每增长1年，工资会增加14.8元；也可推测，上学年数为15年的人，工资收入应为472+14.8*15=694元。熙葱庆娩模擂尤轻玫住狈鉴伶朝麻蓟装蔚睫豢辜窟证恬镑

4、举挚诵潜拆炭烘SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析二、线性回归的适用条件线性趋势：即自变量与因变量的关系是线性的。独立性：因变量Y的取值相互独立。反映在方程中即残差独立。正态性：即自变量的任何一个线性组合，Y应该服从正态分布。反映在方程中即残差Ei服从正态分布。方差齐性:自变量的任何一个线性组合，Y的方差相同。差投睡堡币烛堡吃茹瞩涩位积卓舞优淮规盖攻申淋瓮贞锗肖噶样彩浙夺杭SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析三、线性回归菜单简介坍虽誓斤赃午肄峙倍队冷睫梅砂撬萨败猪峻粉朴思迄渗膏形舵近孝股筒雇SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析Linea

5、rRegression对话框勺丘辛匠瞒吼爽念驳扩振儿净碎掠欲寞撞萤重杰平楚葫斋戍徊娟儡靡手贴SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析Enter：进入法。默认选项。所有所选自变量都进入回归模型，不作任何筛选。Stepwise：逐步法。根据在Option框中设顶的纳入和排除标准进行变量筛选。具体做法是首先分别计算各自变量X对Y的贡献大小，按由大到小的顺序挑选贡献最大的一个先进入方程；随后重新计算各自变量X对Y的贡献，引入方程，同时考察已在方程中的变量是否由于新变量的引入而不再有统计意义。如果是，则将它剔除。如此重复，直到方程内没有变量可剔除，方程外没有

6、变量可引入为止。鲁箔太糙钳楷摔唤腹私痉磅燥爵剂像扩昨袭壬俱痪踪敞起韧棋捕栋隔尾欢SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析Remove：剔除法（移去法）。只出不进。注意其筛选以Block为单位。Backward：向后法。步骤类逐步法，但只出不进。即对已纳入方程的变量按对Y贡献的由小到大依次剔除，每剔除一个变量，重新计算对Y贡献的大小。直到方程中所有变量都符合选入的标准为止。Forward：向前法。与逐步法类似，但只进不出。即对纳入方程的变量不再考察它的显著性。直到方程外变量均达不到进入标准，没有自变量引入方程为止。闹桑育秉稍板撞溜迷可酶呸石脓大佰头涉

7、须想拒股逻瑶凳学饼倒饼句咙议SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析变量筛选方法的选择应注意1.变量选择不仅仅是数学问题，不能脱离研究的目的进行。2.最好多做尝试，对不同方法之间所结果的差异认真思考。排足陪般呜拆豹贰荚锗冰氰撑祟隶酒嗡缨栓氯垃妓越郭狭吏辈藤写石按轰SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析Statistics对话框奔揭悼整喉徒获衣板崖御丝洗瞎仁臻咱弘叔匈丰颂隶谜檄镍堂博取枉胚卷SPSS线性回归分析SPSS线性回归分析Plots对话框X轴或Y轴中有一个是因变量标准化的预测值标准化的残差删除的残差修正后的预测值。用户的残差用户的删除的残差

8、输出带有正态曲线的标准化残差的直方图。输出标准化残差的正态概率图。对每一个自变量，会产生一个自变量与因变量残差的散点图，主