spss非线性回归分析步骤

Posted 2023-04-20

概述

按照自变量和因变量之间的关系类型，回归分析可分为线性回归分析和非线性回归分析。非线性回归的回归参数不是线性的，也不能通过转换的方法将其变为线性。

原理

非线性回归是用来建立因变量与一系列自变量之间的非线性关系，与估计线性模型的线性回归不同，通过使用迭代估计算法，非线性回归可估计自变量和因变量之间具有任意关系的模型。

对于看起来是非线性的模型，但是可以通过变量转换化成线性的模型，称之为本质线性模型。

操作方法
01
本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。为了确保所建立的回归方程符合线性标准，在进行回归分析之前，我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验，这里不再重复。另外，通过散点图还可以发现数据中的奇异值，对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。
一、一元线性回归分析
用SPSS进行回归分析，实例操作如下：

02
单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。具体如下图所示：

03
请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项，请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。
回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。由于此部分内容较复杂而且理论性较强，所以不在此详细介绍，读者如有兴趣，可参阅有关资料。

04
用户在进行回归分析时，还可以选择是否输出方程常数。单击Options…按钮，打开它的对话框，可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。选中该项可输出对常数的检验。在Options对话框中，还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则，这里我们采用系统的默认设置，如图7-11所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。 参考技术A 线性回归分析的不对的话，应该是非线性，然后再选择分析的过程中应该先画出函数图像。 参考技术B 这种非线性回归分析步骤，建议你应该到网上去搜索一下，网上会有很专业的建议 参考技术C 非线性回归分析步骤，这你应该到专业的地方去了解这个分析的一些情况。 参考技术D Sp ss非线性回归分析的步骤包括很多的内容，很多方面。

spss线性相关分析步骤

参考技术A 1.
样本数据能用Pearson相关就用这个,这个最准确,开始时,首先分布样本正态性,用k-s...
2.
正态性之后,点击分析-相关-双变量,之后选择Pearson,同时检验显著性相关要打勾
3.
之后将样本数据,移动到变量那里过去,之后在点击左下角的确定
4.
确定之后,出现分析结果,首先看显著性,显著性显示0.00,说明p<0.05,有线性关系。