spss 怎么用最小二乘估计求回归方程

Posted 2023-03-15

x，y各有10个数据

一、在spss中准备好数据，然后在菜单栏上执行：analyse--regression--2stages least squares。

二、打开二阶对话框，如图所示，将自变量和因变量放入各自的对话框，这里和简单线性回归十一样的。

三、接着，和简单线性回归不同的就是我们要放入工具变量，也就是对上面的受教育年限进行预测的变量，这个变量包括：父母的受教育年限、年龄、种族。在解释变量中有、在工具框中没有的变量就是我们的工具变量要预测的变量。

四、点击ok按钮，开始处理数据并输出结果。

五、第一个结果是对模型的描述，它告诉你各个变量都属于什么变量。

六、第二个结果就是方差分析，sig小于0.05说明回归效应显著，回归方程成立。

扩展资料：

如何使用spss 进行卡方检验

一、 输入数据 

首先录入数据组，运行SPSS 13.0的软件后，点击Variable View标签，切换到变量输入窗口。

二、 建立加权变量 

选择菜单栏的“数据”—“观测量加权”，英文版为“data”---“Weight cases…”然后会弹出观测量加权”对话框。 

三、 交叉表设置 

选择菜单栏的“分析”—“描述统计”—“交叉表”，将会弹出交叉表对话框。

四、 结果分析

里面标示出了实际频数，理论频数以及百分比，表格就是卡方检验的结果了。

参考资料：如何使用spss 进行卡方检验

参考技术A

用最小二乘估计求回归方程总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和，即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条。

由于绝对值使得计算不变，在实际应用中人们更喜欢用：Q=（y1-bx1-a）²+（y2-bx2-a）²+······+（yn-bxn-a）²，这样，当a，b取什么值时Q最小，即到点直线y=bx+a的“整体距离”最小。

扩展资料：

若在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，通过散点图我们可观察出所有数据点都分布在一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系，即我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点。

因为模型中有残差，并且残差无法消除，所以就不能用二点确定一条直线的方法来得到方程，要保证几乎所有的实测值聚集在一条回归直线上，就需要它们的纵向距离的平方和到那个最好的拟合直线距离最小。

记此直线方程这里在y的上方加记号“^”，是为了区分Y的实际值y，表示当x取值xi=1，2，……，6）时，Y相应的观察值为yi，而直线上对应于xi的纵坐标是①式叫做Y对x的。

参考技术B 具体做法如下：
1.在spss中准备好数据，然后在菜单栏上执行：analyse--regression-2stages least squares

2.打开二阶对话框，如图所示，将自变量和因变量放入各自的对话框，这里和简单线性回归十一样的。

3.接着，和简单线性回归不同的就是我们要放入工具变量。在解释变量框中存在的也需要在工具变量框中存在。而在解释变量中有、在工具框中没有的变量就是我们的工具变量要预测的变量

4.点击ok按钮，开始处理数据并输出结果。第一个结果是对模型的描述，它告诉你各个变量都属于什么变量。第二个结果就是方差分析，sig小于0.05说明回归效应显著，回归方程成立。根据sig值我们可以看变量是否对因变量有影响，结果证明只有年龄可以显著影响因变量

注：本回答非原创，本来附上了来源但度受说是小尾巴= =原始来源有实例也有图，不愿盗过来，可以私信我要来源。 参考技术C 具体做法如下： 1.在spss中准备好数据，然后在菜单栏上执行：analyse--regression-2stages least squares 2.打开二阶对话框，如图所示，将自变量和因变量放入各自的对话框，这里和简单线性回归十一样的。 3.接着，和简单线性回归不同的就是我们要放入工具变量。在解释变量框中存在的也需要在工具变量框中存在。而在解释变量中有、在工具框中没有的变量就是我们的工具变量要预测的变量 4.点击ok按钮，开始处理数据并输出结果。 参考技术D 这个是在regression菜单里面的
但是你采用ols之前，要确定是不是一定能使用ols，ols是有应用条件的，不能乱用
我替别人做这类的数据分析很多的