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《spss统计分析与行业应用案例详解》实例24 多重线性回归分析 25曲线回归分析

小编:啊南 39阅读 2020.12.07

多重线性回归分析的功能与意义

最常用的一种回归分析方法,多重线性回归分析涉及多个自变量,它用来处理一个因变量与多个自变量之间的线性关系。

相关数据

分析过程

分析-回归-线性

其他选项:默认值 结果分析

变量输入或者移去情况

3个模型的调整R方在依次递增,而且都在0.9以上,所以模型你看、拟合情况非常好。

方差分析表:3个模型的方差分解结果,发现P值都为0.000,所以模型室非常显著的。

回归方程的系数以及系数的检验结果:3个模型的各个自变量系数是非常显著的。

模型综述:

模型的表达式为TC=-16.544+0.006Q+0.222PF+5.098PL

最终模型的拟合度很好,修正的可决系数超过了0.9

模型室显著的,模型整体p值0.000

常数项和三个自变量系数的显著性都小于0.05,为显著。

结论:TC受Q,PL,PF,PK影响,电力行业存在规模经济。

曲线回归分析的功能与意义

处理非线性问题,适用于模型只有一个自变量且可以简化为线性形式的情形,基本过程是先将因变量或者自变量进行变量转换,然后对新变量进行直线回归分析,最后将新变量还原为原变量,得出变量之间的非线性关系。

相关数据

分析过程

分析-回归-曲线回归

结果分析

模型描述:线性,对数,立方,分别被定义为方程1,2,3.三个回归方程的因变量都是阴性率,自变量都是儿童年龄。

模型情况:三次曲线模型的R方最高,而且其模型也是很显著的

拟合曲线图形:三次曲线的拟合效果最好。

模型综述

Y=24.714+37.999*X-6.690X2+0.389X3

结论:阴性率跟儿童年龄之间的关系是三次曲线关系。

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