多变量非线性回归分析 spss

在菜单中找到analyse,regression,选择linear就可以了,打开对话框,选择自变量,因变量,OK就可以了

SPSS最多只能计算5个因素的交互作用.SPSS操作：Analyze>GeneralLinearModel>Univariate...再问：那请问计算5个因素的交互作用具体步骤呢，能说的详细点么？再答

第二个表说明拟合度,0.996,接近1,说明模型拟合不错；第三个表看F值就好,相当大,在95%甚至99%置信度下显著；第四个表说明自变量X（营业收入）系数为0.891,并且是在95%甚至99%置信度下

没有提供x和y,用一个模拟的吧.只需把你的x,y替换一下就成.clc;clear;x=1:10y=3*sin(2*x)./xmyfunc=inline('beta(2)*sin(beta(1)*x).

给你举个例子来说明吧左表的数据是对数年来国内旅游者的旅游花费与自由自配收入、闲暇时间的调查数据.（数据是假设的）目的：试进行多重回归分析,求出回归方程式,来年若闲暇时间没有变化,但自由自配收入较之今年

在分析——回归分析——曲线回归（第二个）不知道你的具体问题,也不能给你具体细的指标选择.

可以的,f值为8.14,p值小于0.05,说明回归模型是有意义的

R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例,也称为决定系数.你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高

你看的结果不太对,看多元的结果.我经常做数据分析的,我相信你能找到.

可以把所有变量一起做相关吧,analyze-correlate-bivariatecorrelations,把你这五个因素都加入variables,选pearson或者spearman,结果出来有个c

非线性回归预测法/非线性回归分析（NonlinearRegressionAnalysis）非线性回归分析是线性回归分析的扩展,也是传统计量经济学的结构模型法分析.在社会现实经济生活中,很多现象之间的关

excellinest函数计算结果：t=a1x1^2+a2x1+a3x2^2+a4x2+……+a8x4+a9下面9个数分别为a8,a7,a6,a5……a2,a1,a9-0.000871944-0.0

这种情况很正常知道吗因为在计算相关系数时,得到相关系数0.21,说明相关性不是很强,但通过检验了,说明在总体中AB也存在这种相关关系而回归分析是,我想你应该是建立一元线性回归吧,但没有通过检验,这种一

模型摘要模型RR方调整的R方估计的标准差1.838a.703.5057.00366a.预测变量:(常量),综合指标Z,附加济掺量,水灰比,砂率.ANOVA(b)模型平方和df均方F显著性1回归695.

可以的.把P取对数后作为新的因变量,就成为线性的了.可以直接估计.

简单,采用anlyze---TABLES功能就可以了.原理是先在MultipleResponseSets中合并变量（合并成功后会生成带有“$”新变量）,然后采用customtables中找到这个新变量

用参数估计法,它提供了好几种模型,你可以选择上所有的然后看你的哪个R方最大.就行了.如果感觉都不好,就用非线性回归自己写方程.不过那个药大概知道你的方程的形状,然后设好初始参数就可以.ppv课学习网站

首先回答最后一个问题啊,R方就是表示拟合优度,一般这个值大于0.8就认为拟合的比较好,之后再看方差检验,如果通过检验,就表明你的模型能较好的代表自变量和因变量之间的关系.一般在做回归时,我们都将非线性

abcde是一个问题的五个选项?是分类变量还是连续性的变量如果是分类变量需要转变成哑变量才能回归,如果是连续性的变量可以直接纳入回归中另外回归分析要看散点图呈现线性关系可以用线性回归,对因变量要求为连

我的是英文版的单击graphs——scatter/dot——simplescatter对话框中分别选择xy轴对应的东西然后点ok就出现散点图了