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  • SPSS回归分析

    2011-10-26 11:09:08
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  • Spss回归分析

    2016-11-28 10:31:46
    文档语言简洁,逻辑清晰,看完就懂Spss回归分析
  • spss回归分析

    2021-03-16 16:07:32
    回归分析对数据有要求 1.要求残差服从正态分布 2.要求变量之间不存在多重共线性 3.要求不存在序列相关 等等 只有当数据满足这些条件,得到的回归分析结果才是可靠的 所以光得到回归结果还不够 1.统计—勾选共线性...

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    回归分析对数据有要求
    1.要求残差服从正态分布
    2.要求变量之间不存在多重共线性
    3.要求不存在序列相关
    等等
    只有当数据满足这些条件,得到的回归分析结果才是可靠的
    在这里插入图片描述
    所以光得到回归结果还不够
    1.统计—勾选共线性诊断
    德宾沃森检验(DW检验)用于检验变量间是否存在序列相关,一般是时间序列数据需要勾选这个诊断
    在这里插入图片描述

    2.对残差的诊断:绘制正态概率图,检验残差是否服从正态分布
    因变量:标准化残差,
    自变量:标准化预测值
    勾选正态概率图
    在这里插入图片描述

    结果分析

    在这里插入图片描述
    一般看R方就行,自变量较多时看调整后的R方。
    0.657说明自变量影响了因变量的65.7%(因变量的65.7%是由自变量造成的),一般调整后的R方>0.3就说明比较好了。
    2.
    在这里插入图片描述
    显著性小于0.05的是前四个,说明前四个显著影响了,后两个没有显著影响。
    在这里插入图片描述

    3.此外,回归分析必须对多重共线性进行检验,自变量间不能存在多重共线性。
    在这里插入图片描述
    VIF<5说明不存在多重共线性

    在这里插入图片描述
    4.点基本都落在对角线上,说明残差服从正态分布。

    在这里插入图片描述

    德宾沃森检验在2附近说明不存在序列相关,一般要求在1.9-2.1,但由于本例显然不存在序列相关,所以不予考虑。

    展开全文
  • spss 回归分析

    2019-12-24 12:30:30
    简单线性回归 1.根据预测目标,确定自变量和因变量 2.绘制散点图确定相关性 3.估计模型参数,建立线性回归模型 4.对回归模型进行检验 5.利用回归模型进行预测 多重线性回归 1.根据预测目标确定自变量因变量...

    目录

    简单线性回归

    1.根据预测目标,确定自变量和因变量

    2.绘制散点图确定相关性

     

    3.估计模型参数,建立线性回归模型

    4.对回归模型进行检验

    5.利用回归模型进行预测

    多重线性回归

    1.根据预测目标确定自变量因变量

    2.绘制散点图,确定回归模型

    3.估计模型参数,建立线性回归模型

    4.模型检测

    5.利用回归模型进行预测


    简单线性回归

    一个自变量

    1.根据预测目标,确定自变量和因变量

    ‘广告费用’作为自变量,‘销售额’作为因变量,评估广告对销售额的具体影响

     

    2.绘制散点图确定相关性

    相关系数为0.816,为高度正向相关关系

     

    3.估计模型参数,建立线性回归模型

    【分析】【回归】【线性】,变量移至对应的因变量自变量

    【统计】,勾选【回归系数框】,作用是估计出回归系数;勾选【模型拟合】,作用是输出判定系数 R²

    【选项】勾选【在方程中包括常量】,作用是拟合出直线的截距 a

    【确定】输出四张表

     

    4.对回归模型进行检验

     

    第二列为相关系数 r 为 0.816,高度正相关,与前面分析结果一致;第三列 R 方位判定系数,用于表示拟合得到的模型能解释因变量变化的百分比,越接近 1,表示模型效果越好;第四列修正因自变量的个数的增加而导致模型拟合效果过高的情况,用于衡量多重线性回归;最后一列,其大小反应了建立的模型预测因变量时的精度,越小,说明模型拟合效果越好

     

    线性回归方差分析表,,主要作用是通过 F 检验来判断回归模型的回归效果,即检验因变量与所有自变量之间的线性关系是否显著,用线性模型来描述他们之间的关系型是否恰当

    平方和(SS),自由度(df),均方(MS),F(F统计量),显著性(P值),一般只需关注 F 和 P,

    0.01 < p <= 0.05 ,具有统计学意义,p <= 0.01 具有极其显著的统计学意义

     

    第一列为回归模型的常量与自变量 x

    第二列的 B 为常量 a(截距),回归系数 b(斜率),回归模型 y = 377 + 14.475x

     

    5.利用回归模型进行预测

    预测数据较多时,可以在【线性回归】对话框中,单击【保存】按钮,勾选【未标转化】,新增了一列‘PRE_1’的预测变量

     

     

     

    多重线性回归

    1.根据预测目标确定自变量因变量

    ‘广告费用’‘客流量’作为自变量,‘销售额’因变量

     

    2.绘制散点图,确定回归模型

    【矩阵散点图】

     

    3.估计模型参数,建立线性回归模型

    【分析】【回归】【线性】,‘客流量’放入自变量,5中自变量步进方法

    【输入】:强制将所选择的自变量纳入回归模型中

    【步进】:将自变量逐个引入模型并进行统计显著性检验,直至再也没有不显著的自变量从回归模型中剔除为止

    【除去】:根据设定条件,直接剔除一部分自变量

    【后退】:根据设定条件,每次剔除一个自变量直至不能剔除

    【前进】:根据设定条件,每次纳入一个自变量直至无法继续纳入

    简单回归只有一个自变量,仅能采用【输入】

    多重线性回归,采用【步进】,是【后退】与【前进】的集合

     

    4.模型检测

    第三列‘除去的变量’,因为采用的是【输入】,全部纳入模型中,没有移除变量,所以为空

     

    标转化系数分别为 0.407,0.499 也就是说,客流量对销售额的影响要大于广告费用对销售额的影响

     

    5.利用回归模型进行预测

    和简单线性回归一样

     

     

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  • 今天给大家分享一下如何用SPSS Statistics来进行回归分析,我们通过一个实例来具体了解一下整个分析的过程以及结果的解读。上图中就是本次需要进行回归分析的数据,之前有跟大家说过,SPSS Statistics的界面跟EXCEL...

    昨天跟大家介绍了一款做数据分析的利器—SPSS,不知道大家对这个软件的熟悉程度有没有提高一些呢?

    今天给大家分享一下如何用SPSS Statistics来进行回归分析,我们通过一个实例来具体了解一下整个分析的过程以及结果的解读。

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    上图中就是本次需要进行回归分析的数据,之前有跟大家说过,SPSS Statistics的界面跟EXCEL是相似的,如果数据量比较小的时候我们可以直接输入到数据视图当中(也可以从EXCEL将数据粘贴过来)。图中的数据表达的是某公司1-11月份的商品销售情况,第一列是月份,第二列是当月销售商品种类数,第三列是当月的商品销售量。我们现在需要通过回归分析来了解商品上架种类和商品销售量之间是否有关系,如果有的话又是怎么样的一种关系,并且是否可以通过目前的数据来预测一下12月份的商品销售量情况。

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    上图是当我们输入完目标数据以后在变量视图中就会出现三行数据,每一行数据从上到下是同我们三列数据一一对应的,我们进行稍微的调整以后就可以开始我们的分析了。

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    如上图所示,我们需要从分析的工具栏当中选择回归,然后选择线性(回归的模型选择有很多种,本题中我们选择线性回归)。选择完了以后我们就能够进入到下面这个界面:

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    我们把商品销售量设为因变量,自变量为商品上架种类数,然后点击右侧的统计量选项:

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    在统计量里面我们需要选择D-W检验,这个检验就是之前文章跟大家说的残差检验,查看回归模型是否有问题。

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    在绘制项中我们选择输出残差直方图与正态概率图,我们可以通过这个图来大致确定数据是否存在自相关等情况。

    其他的选项我们暂时以系统默认进行确定,不作更改。当我们点击确定以后我们就能够从输出界面看到我们本次分析的结果:

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    从上面结果图中我们可以看出,不管是R方还是调整后的R方都是在90%以上,说明本次回归模型的拟合效果是很好的。

    从第二个方差分析结果图,我们可以看出方差分析的显著性为0.00<0.05,说明在本次分析中上架商品种类数和商品销量之间存在显著的线性关系。

    从第三个系数图中,我们能看到整个回归分析的结果是很好的,t检验里的显著性水平0.00<0.05,说明本次回归方程的系数是显著的,具有统计学意义。本次回归分析的回归方程为:

    Y=399.954+7.503X

    到这里不知道大家是不是也认为整个回归分析就做完了。其实我们还有重要的一步没有验证,就是D-W检验,在第一个模型汇总图里我们能看到本次分析D-W的值是1.475,我们可以选择通过查询Durbin Watson table,也可以选择看我们输出的图来判断是否数据存在自相关等问题。

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    上面两个图就是我们输出的残差图,我们其实从图中也可以看出残差的分布没有呈现出明显的规律性,说明此题的数据不存在自相关等情况,本次的回归模型不用进行其他操作,可以直接使用。

    最后,我们既然得出了我们的回归方程,我们也就可以对12月份的商品销售情况作出相应的预测,这个就只需要往回归方程里面代数就可以计算出来了。

    到这里,我们本次SPSS Statistics的回归分析就全部做完了,今天也是给大家举了一个比较简单的例子,主要是让大家看看如果使用SPSS Statistics。在工作中我们需要的回归模型可能会比这个复杂,但是其实原理都是一样的,以后小白也会分享更多的回归分析方法来让大家学习。

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    2010-01-15 12:43:18
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