SPSS多元线性回归结果怎么判断是有效的

1. SPSS多元线性回归结果怎么判断是有效的

判断有效性是看p值。就是你的只有三行的那个表，依次写着回归，残差什么的。你看那个回归里边的p值。小于0.05就是模型有效，操作如下：
1、首先打开需要处理的相关文档。

2、点击主菜单上的“分析”选项。

3、之后再点击“回归”选项中的“线性回归”。

4、选择想要分析的自变量和因变量到相应的框中，点击中间的箭头按钮添加进去即可。

5、选择好需要分析的变量以后，在右边有相应的统计量和选项，点中自己需要分析的条件，点击继续即可。

6、确定好所有的因素之后，确定就可以在输出框中显示最终的分析结果了。

2. 用spss做了一元线性回归，但是不会分析不会看，求高手指教~

回归方程 GDO^ = 95617.398 + 1.980 社会消费品零售总额
假设检验
对回归方程的方差分析结果：F= 32.735，P=0.000 (或P <0.0005)，P<0.05，可认为方程成立。
对回归系数(b=1.980)的T检验结果：T=5.721，P=0.000 (或P <0.0005)，P<0.05，可认为方程成立。
对常数项(a=95617.398)的T检验结果：T=4.836，P=0.001，P<0.05，可认为方程不过原点。。

3. 哪位帮我看看这个spss，多元线性回归分析结果？ 是不是分析错了，太奇怪。

SPSS的多元线性回归的过程应该不会错。不过可能有其他问题。
1，可能有数据的问题，多元回归要求数据是正态分布，并且数据量较大（20倍）；

2，多元回归可能会有共线性的问题，在计算的时候加入共线性检验，一般VIF值小于20就证明模型能通过共线性检验。不过稍微比20大一点也没什么关系。

希望能帮到你

4. SPSS多元线性回归结果怎么判断是有效的

判断有效性是看p值。就是你的只有三行的那个表，依次写着回归，残差什么的。你看那个回归里边的p值。小于0.05就是模型有效，操作如下：
1、首先打开需要处理的相关文档。

2、点击主菜单上的“分析”选项。

3、之后再点击“回归”选项中的“线性回归”。

4、选择想要分析的自变量和因变量到相应的框中，点击中间的箭头按钮添加进去即可。

5、选择好需要分析的变量以后，在右边有相应的统计量和选项，点中自己需要分析的条件，点击继续即可。

6、确定好所有的因素之后，确定就可以在输出框中显示最终的分析结果了。

5. 求分析spss一元线性回归结果

1) R方=0.552说明存款利率作为自变量可以解释因变量（ 六个月后涨跌额）55.2%， Durbin-Watson=1.457表示残差自相关不强，
①当残差与自变量互为独立时，D=2 或 DW 越接近2，判断无自相关性把握越大。
②当相邻两点的残差为正相关时，D<2，DW 越接近于0，正自相关性越强。
③当相邻两点的残差为负相关时，D>2，DW 越接近于4，负自相关性越强。
2)anova table直接看 significance ＜0.05模型显著，接受这个模型。
3）模型： 六个月后涨跌额= -1559.357 *存款利率+5445.934 
4）格式问题，没看明白可能是相关系数，
5）一些统计量和优化回归的办法。其实前三个表就证实这个模型合理啦。

6. 求spss高手解答多元线性回归问题！

1、拟合度R平方=回归/总计，代表回归的效果。R平方是一个“相对指标”，如果有多个回归模型，则选择R平方比较大的。即该指标主要是用来判断多个回归模型的优劣次序的。
2、而对单个回归模型而言，一般并没有R平方多大时才能接受该模型的说法（当然是越大越好，但无固定标准）。因此，比较回归与残差的大小的意义不大。
3、F检验是个“绝对指标”，如Sig小于某个值就可以说检验是显著的，即可以接受该模型。
总之，从你提供的数据来看，R平方比较小，但是F检验是显著的，因此可以认为模型是有效的。

7. 请教SPSS进行一元线性回归分析的一般步骤

一个自变量 一个因变量 
    如果要进行线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。这个是前提，现在很多人都忽略这一点 直接使用的。
    至于判断线性方程 拟合的好坏，看R方和调整的R方就可以了，R方越接近1，说明拟合的效果越好。你这个里面 R方为0.618，调整的R方为0.570，说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异，不能说好，也不能说坏。看具体情况而定
   Anova(b)这个表格是检验 回归方程是否显著的，sig的值=0.007 小于0.05，说明回归模型有意义，可以使用。
  下面一个标准化回归系数 和非标准化回归系数 则是回归方程自变量的系数，非标准化的系数用来拟合方程使用，标准化的系数是剔除了不同自变量的不同计量单位影响的，用于比较多个自变量的影响大小

8. 怎么用spss做多元非线性回归分析

在数据分析行业内，最困难的一项工作就是对未来的某项变化进行预测，以下给各位分享如何利用多元线性回归模型对因变量进行预测：
步骤：
建立预测模型：这里模型为：本
例中收集了某地区过去16年的蛾量、卵量、降水量、雨日以及幼虫密度的历史数据，这里蛾量、卵量、降水量和雨日可以统计得到，因此需要这4个自变量来预测
因变量幼虫密度，这里建立模型Y=a+x1*b1+x2*b2+x3*b3+x4*b4，其中Y 
表示幼虫密度，a为随机误差，x1为蛾量，b1为蛾量的影响系数，x2为卵量，b2为卵量的影响系数，x3为降水量，b3为降水量的影响系数，x4为雨
日，b4为雨日的影响系数。
打开SPSS并打开数据：方法如下：
SPSS分析数据：方法如下图：
设置回归分析各项参数：如下图：
        点击“统计量（S）",设置方法如下：       点击“绘制（T）”,设置方法如下图：        点击“保存（S）”,设置方法如下：         点击“选项（O）”，设置方法如下：
          设置好上面的各个选项后，点击“确定”，开始分析数据！
分析结果解读：如下图：
       统计的基本信息：
         模型拟合度分析：
        显著性分析：
        模型系数分析：
应用回归分析结果：Y=-3.928+X1*0.013+X2*0.019+X3*0.183+X4*2.478

参考百度经验