嗯嗯這個可以得到回歸方程，下一年的數據你對應帶入公式中就可以計算得到，當然你需要知道對應的自變量值是多少，才能得到。這些都可以通過網頁版本SPSS軟件SPSSAU分析得到的。

今天給大家講講SPSS如何進行多元線性回歸分析。

方法

單擊“打開數據文檔 ”，將xls格式的全國各地區能源消耗量與產量的數據導入SPSS中。

多元線性回歸 1.打開數據，依次點擊：analyse--regression，打開多元線性回歸對話框。 2.將因變量和自變量放入格子的列表里，上面的是因變量，下面的是自變量。 3.設置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變量一次納入到方

導入過程中，各個字段的值都被轉化為字符串型（String），我們需要手動將相應的字段轉回數值型。單擊菜單欄的“ ”-->“ ”將所選的變量改為數值型。

可以使用在線spss平臺SPSSAU進行分析，結果比較容易解讀。 B值：用于判斷X對Y的影響關系方向及影響程度。 回歸系數B值大于0說明正向影響,反之負向影響，以及通過B值大小對比X對Y的影響程度大校 P值：即sig值，如果P

數據清理包括缺失值的填寫和還需要使用SPSS分析工具來檢查各個變量的數據完整性。單擊“ ”-->“ ”，將檢查所輸入的數據的缺失值個數以及百分比等。

F是對回歸模型整體的方差檢驗，所以對應下面的p就是判斷F檢驗是否顯著的標準，你的p說明回歸模型顯著。 R方和調整的R方是對模型擬合效果的闡述，以調整后的R方更準確一些，也就是自變量對因變量的解釋率為27.8%。t就是對每個自變量是否有顯著作

SPSS提供了填充缺失值的工具，點擊菜單欄“ ”-->“ ”，即可以使用軟件提供的幾種填充缺失值工具，包括序列均值，臨近點中值，臨近點中位數等。結合本次實習數據的具體情況，我們不使用SPSS軟件提供的替換缺失值工具，主要是手動將缺失值用零值來代替。

回歸做調節效應，是使用回歸進行。但是更多是使用分層回歸，即通過加入交互項后，看交互項是否顯著，模型解釋力度有沒明顯的變化，來判斷調節效應是否存在。如果加入交互項后模型明顯變化，或者調節項呈現出顯著性即說明具有調節作用。在線SPSS

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怎么用spss做多元非線性回歸分析

在數據分析行業內，最困難的一項工作就是對未來的某項變化進行預測，以下給各位分享如何利用多元線性回歸模型對因變量進行預測：

步驟：

建立預測模型：這里模型為：本

例中收集了某地區過去16年的蛾量、卵量、降水量7a686964616fe78988e69d8331333361313361、雨日以及幼蟲密度的歷史數據，這里蛾量、卵量、降水量和雨日可以統計得到，因此需要這4個自變量來預測

因變量幼蟲密度，這里建立模型Y=a+x1*b1+x2*b2+x3*b3+x4*b4，其中Y

表示幼蟲密度，a為隨機誤差，x1為蛾量，b1為蛾量的影響系數，x2為卵量，b2為卵量的影響系數，x3為降水量，b3為降水量的影響系數，x4為雨

日，b4為雨日的影響系數。

打開SPSS并打開數據：方法如下：

SPSS分析數據：方法如下圖：

設置回歸分析各項參數：如下圖：

點擊“統計量（S）",設置方法如下： 點擊“繪制（T）”,設置方法如下圖： 點擊“保存（S）”,設置方法如下： 點擊“選項（O）”，設置方法如下：

設置好上面的各個選項后，點擊“確定”，開始分析數據！

分析結果解讀：如下圖：

統計的基本信息：

模型擬合度分析：

顯著性分析：

模型系數分析：

應用回歸分析結果：Y=-3.928+X1*0.013+X2*0.019+X3*0.183+X4*2.478

參考百度經驗本回答被提問者采納

spss 多元線性回歸和多元逐步回歸一樣么？

逐步回歸分析是在回歸分析的基礎上，讓系統自動移除掉不顯著的X。可以使用SPSSAU的逐步回歸，得到標準分析結果。

spss多元線性回歸分析怎么做

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原發布者:pw4463

SPSS統計分析多元線性回歸分析方法操作與分析實驗目的：引入1998~2008年上海市城市人口密度、城7a6431333433623735市居民人均可支配收入、五年以上平均年貸款利率和房屋空置率作為變量，來研究上海房價的變動因素。實驗變量：以年份、商品房平均售價（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年貸款利率(%)和房屋空置率(%)作為變量。實驗方法：多元線性回歸分析法軟件：spss19.0操作過程：第一步：導入Excel數據文件   1.opendatadocument——opendata——open；

2.Openingexceldatasource——OK.

第二步：1.在最上面菜單里面選中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因變量）選擇商品房平均售價，Independents（自變量）選擇城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年貸款利率、房屋空置率；Method選擇Stepwise.進入如下界面：2.點擊右側Statistics，勾選RegressionCoefficients（回歸系數）選項組中的Estimates；勾選Residuals（殘差）選項組中的Durbin-Watson、Casewisediagnostics默認；接著選擇Modelfit、Collinearitydiagnotics；點擊Continue.3.點擊右側Plots，選擇*ZPRED（標準化預測值）作為縱軸變量，選擇DEPENDNT（因變量）作為橫軸變量；勾選選項組中的StandardizedResidualPlots（標準化殘差圖）中的Histogram、Normalprobabilityplot；點擊Continue.4.點擊右側Save，勾選Predicte

用SPSS進行多元線性回歸分析的優缺點是什么？

1、輸入什么自變百量，回歸模型中就有什么自變量；

2、輸入什么自變量，它們只是“候選”性質的，軟件在分析過程中會根據這些自度變量在回歸模型中系數的顯著性情況，自動決定到底是保留還是剔除個別變量。結果是，如果輸入的知所有變量的系數都顯著，則全部都保留道，跟進入法得到的自變量數目一致；如果輸入的某些變量系數不顯著，最終版回歸模型可能會不再包括該變量。

3、后面四種方法對變量納入的程序和標準略有不同，并且可以設置權，有興趣可以找介紹SPSS使用的書相應內容來看。

如何用spss多元線性回歸分析數據

多元線性回歸

1.打開數據，依百次點擊：analyse--regression，打開多元線性回歸對話框。

2.將因變量和自變量放入格子的列表里，上面的是因變量，下面的是自變量。度

3.設置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變量一次納入到方程。其他方法都是逐步進問入的方法。

4.等級資料，連續資料不需要設置虛擬變量。多分答類變量需要設置虛擬變量。

虛擬變量ABCD四類，以a為參考，那么解內釋就是b相對于a有無影響，c相對于a有無影響，d相對于a有無影響。

5.選項里面至少選擇95%容CI。

點擊ok。

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