spss进行多元线性回归并分析表格
本博客主要包含以下内容:
1.如何使用spss进行多元线性回归。
2.分析生成结果,并判断回归是否可行。
一、使用spss进行多元线性回归:
1.输入数据
2.
3.
4.
5.
6.
二、表格结果分析:
R方是检验回归是否成功的重要要素之一,DW是残差独立性检验,衡量标准如下:
再看下一个表格:
F的值是F检验的结果,他对应的P就是表格中的sig具有重要意义,表格中p=0.015<0.05表明支持原假设,也就是说线性回归方程显著,F检验就是判断回归方程是否显著的。对应的下面的T检验就是判断回归方程的各个变量是否显著的。(就是各个变量的重要程度)
再看下一个表格:
Sig就是t检验的结果,<0.05表示该变量显著性强
由上图已经可以得到回归方程了:y=3.754x1+7.101x2+12.447x3-348.280
上面已经得到了回归方程,但是我们不禁要考虑,这些数据适合做回归吗,或者说,他们之间存在线性关系吗?
下面继续看输出的表格图:
因为回归的条件之一就是满足正态分布,显然,如果是对称的条形图就比较完美了,当然适当的瑕疵也是可以容忍的。
看这个pp图,点越是集中在线上,越是符合回归的要求。
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