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MATLAB与SPSS进行多元回归分析的区别

管理与财富 B C M 2010年6月

MATLAB与SPSS进行多元回归分析的区别

郭晶旭

(西南财经大学经济信息工程学院四川成都 611130)

摘要】

【：MATLAB与SPSS这两种软件都能够进行线性回归的分析。本文通过举例，简要分析了这两种软件在多元线性

回归分析中的原理和步骤，解释了其区别所在，并且根据这种区别提出了这两种软件分别适合应用于哪些背景题设。最后特别对

MATLAB软件提出了改进意见。

【关键词】

：多元回归分析，变量剔除

1.多元回归分析用SPSS进行回归：

回归分析是从样本数据出发，确定两个及两个以上变量间线性依存

关系的统计方法。可以通过MATLAB与SPSS两个软件实现。在一元线性

回归的方面，这两个软件在结果的输出上没有差别。但是对于多元线性回

归。这两个软件便显示出了它们的差别。

所谓多元线性回归的分析求解就是对于题设或者实际问题建立多元

线性回归方程：

y = b + b x + b x + ...+ b x

0 1 1 2 2 n n

求解其自变量x , x ,...x 的偏回归系数b ,b ,...b 。结果如下：

1 2 n 1 2 n

本文就针对多元线性回归，对两个软件输出结果的差异进行分析。 y = 194.247 + 2.344x 2 −16 .324x3

2.MATLAB的回归分析由此可见，对于同样一组数据，MATLAB和SPSS两个软件竟然分

在MATLAB中可以直接调用命令实现回归分析。析出了两种截然不同的结果。

[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x) 原因就在于，MATLAB和SPSS进行回归的原理不同。MATLAB在

期中b是回归方程的参数估计值，bint是置信区间，r和rint表示残差进行回归时没有剔除变量的算法，也就是说把所有的变量假设为对Y都

和对应的置信区间。Stats包含相关系数，F统计量及对应的概率p值。有影响，根据参数大小再确定影响的大小。而SPSS首先对所有的自变量

在回归之外还可以用recplot(r，rint)做残差分析图，从而对回归进行了检验，判断是否对Y有应先且影响是否足够大，之后才进行参数的

结果的误差进行分析。确定。这样，在MATLAB将影响小的变量纳入回归方程的时候，SPSS就

用MATLAB进行多元回归的原理是根据样本数据确定各个自变量把它剔除了。这样，对于有些数据，造成了两个回归结果连所含的自变量

对因变量的影响程度，也就是确定回归模型中的各个自变量前的系数。的个数都会不同。这也就是两种软件进行回归分析的差异所在。

最终也就确定了

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