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1，SPSS如何进行多元线性回归预测

分析—回归——线性回归——多元线性回归分析，把因变量放入因变量列表中，之后多个自变量放入自变量列表中，选择变量筛选的方法（进入法、逐步法等），就可以了。南心网 调查问卷SPSS数据统计分析服务 专业解答

SPSS如何进行多元线性回归预测

2，简述实现一元线性回归分析过程的基本步骤

【答案】：一元线性回归的基本步骤是：画出散点图→建立一般模型→估计方程参数→检验回归方程的拟合优度→检验参数的显著性→检验回归方程的显著性→分析回归方程的残差→预测。

简述实现一元线性回归分析过程的基本步骤

3，excel中怎样进行线性回归分析

选择工具菜单中的加载宏，弹出加载宏对话框，加载分析工具库后，选择工具菜单中的数学分析，弹出数学分析对话框，选择“回归”，弹出回归分析对话框， 在选项[输入Y区域]的右侧的输入框中输入区域“A1：A4”； 在选项[输入X区域]的右侧的输入框中输入区域“B1：B4”； 在选项[输出选项]中选择新工作表； 在[残差]中选择线性拟合图； 单击[确定]，弹出线性回归分析结果如果我的回答没能帮助您，请继续追问。您也可以向我们团队发出请求，会有更专业的人来为您解答。

excel中怎样进行线性回归分析

4，如何用线性回归分析

在回归分析中，确定直线回归方程的两个变量必须是（一个自变量，一个因变量；一个是随机变量，一个是可控变量；不对等关系）。回归直线方程指在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，一条最好地反映x与y之间的关系直线。离差作为表示Xi对应的回归直线纵坐标y与观察值Yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向困配伍上的投影间的距离来描述。数学表达：Yi-y^=Yi-a-bXi。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（Yi-a-bXi）^2计算。提到回归直线，首先要知道变量的相关性。变量与变量之间的关系常见的有两类：一类是确定性的函数关系，像正方形的边长a和面积S的关系。原理如果散点图中点的分布从整体看大致在一条直线附近，我们就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线。根据不同的标准，可以画出不同的直线来近似表示这种线性相关关系。比如可以连接最左侧点和最右侧点得到一条直线，或者让画出的直线上方的点和下方的点数目相等。当所有数据点都分布在一条直线附近，显然这样的直线还可以画出许多条，卖肢而我们希望找出其中的一条，它能最好地反映x与Y的关系，换言之，我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点。

5，SPSS怎么进行回归分析 SPSS回归分析教程

多元线性回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

6，利用Excel求线性回归公式要具体步骤

不知是不是这个意思，还是发给你看看，希望能够帮到你。点击插入里面的散点图，里面有一个圆滑的带点的图，点击那个以后会弹出一个空白图，单击右键后点选择数据，然后x，y分别选定，图就做出来了。之后点击图上的点，选定所有点后右击，有一个拟合，选择线性，并在方程那一栏打钩。
不知是不是这个意思，还是发给你看看，希望能够帮到你。点击插入里面的散点图，里面有一个圆滑的带点的图，点击那个以后会弹出一个空白图，单击右键后点选择数据，然后x，y分别选定，图就做出来了。之后点击图上的点，选定所有点后右击，有一个拟合，选择线性，并在方程那一栏打钩。
下面是步骤：1、首先要把你要求的线性回归公式所涉及的线性回归公式绘制成散点图2、然后用鼠标单击散点，散点就会被选中。接着右键单击被选中的散点，会出现一个小小的菜单，里面有“添加趋势线”一项，单击。3、接下来就要看你想要什么样的回归公式了，通过“类型”选项卡可以挑选归回类型：一次？二次函数？指数？对数？单击选中的类型即可。4、“类型”旁边的“选项”选项卡可以帮你命名趋势线，还能直接在趋势线旁边显示回归公式，还可以求出回归相关系数的平方呢！就是回归和真实值的相似程度，告诉你你选择的回归类型是不是很贴合散点的特征。
A1:A10为Y值B1:B10为X值C1输入=slope(A1:A10,B1:B10) 为斜率D1输入=intercept(A1:A10,B1:B10) 为截距

7，怎么用EXCEL 线性回归方程

方法/步骤先是将数据录入到excel中，下面我是顺便编了一组数据，不算好看，只要大家懂就行了。插入XY散点图，点击进入“下一步”。点击箭头所示图标，将X轴数据选中，点回车键返回到这个界面。系列产生在“行”。点击上面的“系列”，按上述方法将X值Y值分别选中。其它的什么命名大家应该都会，我就直接点击“完成"了。此时就可以得到下图所示的散点图。然后双击任何一个散点，进入下面这个界面。类型可以根据自己需要进行选择。点击上面的”选项“，将”显示公式“打勾，点击确定即可。8此时就得到了下面所示的线性回归方程的图形，斜率也可以直接从图形中读出。
方法/步骤先是将数据录入到excel中，下面我是顺便编了一组数据，不算好看，只要大家懂就行了。插入XY散点图，点击进入“下一步”。点击箭头所示图标，将X轴数据选中，点回车键返回到这个界面。系列产生在“行”。点击上面的“系列”，按上述方法将X值Y值分别选中。其它的什么命名大家应该都会，我就直接点击“完成"了。此时就可以得到下图所示的散点图。然后双击任何一个散点，进入下面这个界面。类型可以根据自己需要进行选择。点击上面的”选项“，将”显示公式“打勾，点击确定即可。8此时就得到了下面所示的线性回归方程的图形，斜率也可以直接从图形中读出。
1）打开excel;2）在表格中【照原样】填写数据；3）用鼠标框选全部数据；4）点《工具栏》中的《插入》->点弹出菜单中的《图表》->选《散点图》 ->点《完成》（点《下一步》也可以进行。）；5）指向一个点，右击鼠标->在《类型》中点《线性》、在《选项》中【勾选】《显示公式》和《显示r平方值》->点《确定》即完成 线性回归。其中的公式若看不清楚，可以用鼠标拖到合适的地方。

8，如何用excel做线性回归分析

首先要准备好两组数据做为x和y，这组数据在可以简单感觉一下是否具有线性关系将准备好的数据放入excel表格里面EXCEL需要我们自己启用数据分析，点击文件，选择选项，点击左侧的加载项，加载分析工具加载工具完成以后，点击数据中的“工具分析”，选择“回归”，点击确定点击Y值输入区域后面的单元格选择工具，选择Y值单元格，比如小编这里的A2:A20，X值同理操作，这里选择B2:B20勾选下方的线性拟合图，我们可以看一下拟合的效果excel会在新的工作表里面输出回归分析的相关结果，比如相关系数R^2，标准误差，在X-variable和Intercept两项的值可以写出一元回归方程在右侧就是我们的线性拟合图，观察拟合效果还不错我们可以对图做一些修改，方便放到word文档里面，选中该图在图表工具里面的图表布局中选择“布局3”，图标样式选择第一个黑白色在新的图标样式里面多了很多网格线，实际我们并不是太需要，选中右击删除是整个图标简洁一些
方法/步骤厘清各个数据之间的逻辑关系，搞清楚哪个是自变量，哪个又是因变量。如附图所示，这里我们要对人均gdp和城市化水平进行分析，建立符合两者之间的模型，假定人均gdp为自变量，城市化水平是因变量。由于我们不知道两者之间的具体关系如何，所以我们利用数据生成一个散点图判断其可能符合的模型。如附图1所示为生成的散点图，一般横坐标为自变量，纵坐标为因变量，所以我们需要将x轴，y轴的坐标对调一下，这里采用最简单的方法，将因变量移动到自变量的右边一列即可，如附图2所示。由步骤2的散点图，我们可以判断自变量和因变量之间可能呈线性关系，我们可以添加线性趋势线进一步加以判断。如附图1所示。也可以添加指数，移动平均等趋势线进行判断。很明显数据可能符合线性关系，所以下面我们对数据进行回归分析。选择菜单栏的“数据分析”-->“回归”。具体操作如附图所示。步骤4进行的回归分析输出结果如附图所示。回归模型是否有效，可以参见p指，如果p<0.001则极端显著，如果0.001<0.01非常显著，0.01<0.05则一般显著，p>0.05则不显著。本例的p值均小于0.001，所以属于极端显著，故回归模型是有效的。根据回归模型的结果可知y = 5e-06x + 0.5876r2 = 0.9439如附图2所示。

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