如何使用SPSS进行多元回归分析

如何使用SPSS进行多元回归分析

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。

回归分析(regression analysis)是研究因变量(y)和自变量(x)之间数量变化规律，并通过一定的数学表达式来描述这种关系，进而确定一个或几个自变量的变化对因变量的影响程度。简约地讲，可以理解为用一种确定的函数关系去近似代替比较复杂的相关关系，这个函数称为回归函数，在实际问题中称为经验公式。回归分析所研究的主要问题就是如何利用变量x，y的观察值（样本），对回归函数进行统计推断，包括对它进行估计及检验与它有关的假设等。 在spss中的“analyze”菜单下的“regression”项是专门用于回归分析的过程组。单击该项，将打开“regression”的右拉式菜单，菜单包含如下几项，根据需要自己选择即可。 linear 线性回归。 curve estimation 曲线估计。 binary logistic 二元逻辑分析。 multinomial logistic 多元逻辑分析。 ordinal 序数分析。 probit 概率分析。 nonlinear 非线性估计。 weight estimation 加权估计。 2-stage least squares 两段最小二乘法。