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1，spss回归分析结果解释回归方程运用的方法和分析

每个表表示不同的含义，可以从整体模型检验，模型拟合度，系数检验这几个方面考虑。（南心网 SPSS回归分析结果解释）

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2，如何通俗易懂的理解多元回归分析

(1) 变量选择(2) 训练集合与测试集合的分配(3) 回归与预测的检验(4) 交叉验证(5) 过度拟合很多很多数不胜数
首先要理解回归分析的各个参数才行。（南心网 SPSS回归分析结果解释）

如何通俗易懂的理解多元回归分析

3，面的多元回归分析结果我怎么解释

表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在0.01的水平上你的模型显著回归，。

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4，spss 一元回归分析结果解读

R是自变量与因变量的相关系数，从r=0.378来看，相关性并不密切，是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断。R square就是回归分析的决定系数，说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度，数值介于0和1之间，这个数值越大说明回归的越好，也就是散点越集中于回归线上。从你的结果来看，R2 = 0.058，说明回归的不好。Sig值是回归关系的显著性系数，当他<= 0.05的时候，说明回归关系具有统计学支持。如果它> 0.05，说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持，应该换一个模型来进行回归。其它的？不懂，我也不看他们。总之，你的回归不好，建议换一个模型。

5，如何解读logistic回归分析

logistic回归主要用于危险因素探索。因变量y为二分类或多分类变量，自变量既可以为分类变量，也可以为连续变量。 　　回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，因此，回归分析预测法是一种重要的市场预测方法，当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时，如果能将影响市场预测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资料，就可以采用回归分析预测法进行预测。它是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法。
不一定！这取决于因变量的编码，情况十分复杂： 假如，因变量编码为1时代表无病，2代表有病，那么偏回归系数为负就说明是保护性因素；如果编码为1时代表有病，2代表无病，那么偏回归系数为负就说明是危险因素，正好与前面的说法相反！注意，这个说法仅仅对于自变量为连续变量者（如体重、年龄、身高等）而言。 因此，在spss的logistic回归分析中，因变量编码十分重要，总结以上规律不难发现，logistic回归默认因变量编码小者为对照分类（或称参考分类）。 对于自变量为分类变量者（如性别、婚姻状态等）而言，偏回归系数的符号不但取决于因变量编码，还取决于自变量的对照分类（或称参考分类）的设定，这个设定用户是可以调整的，系统默认编码最大者为对照分类（或称参考分类），这个情况你可以在分析结果的参数估计表中看到。因此，在因变量编码为1时代表无病，2代表有病默认设置下，如果自变量也采用默认设置，那么某一偏回归系数为负就说明，相对于自变量的对照分类而言，该自变量分类为保护性因素，其他情况可以类推。以上回答你满意么？

6，什么是回归分析回归分析有什么用主要解决什么问题

回归分析,也有称曲线拟合.当在实验中获得自变量与因变量的一系列对应数据,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...(xn,yn)时,要找出一个已知类型的函数,y=f(x) ,与之拟合,使得实际数据和理论曲线的离差平方和:∑[yi-f(xi)]^2（从i=1到i=n相加）为最小.这种求f(x)的方法，叫做最小二乘法。求得的函数y=f(x)常称为经验公式,在工程技术和科学研究的数据处理中广泛使用.最普遍的是直线(一次曲线)拟合,在现代质量管理上,对散布图的相关分析上也用此法.当然,以上仅介绍了回归分析的一部分简要内容,要详细了解,应读大学,或自学到这个程度.我是自学的,我想你只要坚持不懈的努力,也是会成功的.
科普中国·科学百科：回归分析
1、“回归分析”是指分析因变量和自变量之间关系，回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。2、回归分析有很广泛的应用，例如实验数据的一般处理，经验公式的求得，因素分析，产品质量的控制，气象及地震预报，自动控制中数学模型的制定等等。3、回归分析主要处理变量的统计相关关系。
我只介绍一元线性回归的基本思想。我们作一系列的随机试验，得到n组数据：(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn).如果我们研究的是确定性现象，当然这n个点是在同一直线上的。但是现在x与y都是随机变量，即使x与y之间真的存在线性关系，即确实有y=ax+b的关系成立，由于随机因素的作用，一般地说，这n个点也不会在同一直线上。而x与y之间实际上并不存在线性关系，由于随机因素的作用，这n个点在平面上也可能排成象在一条直线上那样的。回归分析，就是要解决这样的问题，即从试验得到的这样一组数据，我们是否应该相信x与y之间存在线性关系，这当然要用到概率论的思想与方法。

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