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1，Excel 多元回归分析

蓝色的点是你的源数据中每个X1对应的Y， 橙色的是分析得到的公式对应每个X1的Y， 说简单点就是说将公式与实际情况做个对比，可以看到大致的误差情况

Excel 多元回归分析

2，spss多元回归分析例子

主要是代表多少的数据，可以加减乘除的数据。比如收入变量，你看下这里的参考资料：http://user.qzone.qq.com/309817227/infocenter?ptlang=2052

spss多元回归分析例子

3，一道有关多元线性回归的数据分析

此类问题，可以用regress（）多元线性回归函数，进行数据分析。函数使用举例：x1=[。。。。]x2=[。。。。]y=[。。。。]n=length(x1)X=[ones(n,1) x1 x2][a,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)即β0=a(1)，β1=a(2)，β2=a(3)

一道有关多元线性回归的数据分析

4，多元线性回归分析

多元线性回归就是以Y=a+b(1)x(1)+b(2)x(2)+.....+b(i)x(i)+e为基本模型的。其中a为截距，代表y的基础水平，b是斜率，表示在给定的置信水平下，在控制了其他变量的情况下，x每变化一个单位时y的平均变化。其符号表示作用方向，绝对值表示变化的幅度。并且其中，自变量是多个定距或定比变量或虚拟变量，因变量为一个定距或定比变量

5，spss多元回归分析结果分析

结果不可用。关于一个回归模型是否可用的标准主要看你的第二个表 就是模型整体的方差分析表，这个表示用来检验模型是否显著的，所以从你的表中可以看出，整个模型的显著性sig=0.194 是很明显的大于0.05的，说明你这个模型根本就不显著，模型无效。这种情况下，其他的表格都没有意义了。从你的数据来看，你的数据都是属于增长率的数据，而不是绝对值数据，所以我建议你采用其他的非线性模型试一下。或者将数据进行一下转换，再进行回归看效果，这个需要一个尝试的过程
多元回归分析：一种统计分析方法

6，如何用SPSS实现多个因变量的多元线性回归分析

在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：其中：b0是回归常数；bk(k=1,2,3,…,n)是回归参数；e是随机误差。多元回归在病虫预报中的应用实例:某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。分级别数值列成表2-1。预报量y：每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。预报因子：x1诱蛾量0~300头为l级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0~150块为1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。

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