我用spss软件进行二元回归分析后,模拟回归方程怎么写啊?

最小二乘法就是最普通最经典的回归采用的方法拟合之后会弹出来的结果中有一个表格中就列出了各个自变量的回归系数,包括标准化和非标准化的回归系数,如果回归方程,一般采用非标准化的回归系数,如果要看各自变量影

就是系数加上变量这么来写啊,比如0.196VAR00002-0.152VAR00003-.我替别人做这类的数据分析蛮多的

这个确实比较复杂,一般根据经验来确定,或者绘制一下散点图看看符合什么趋势然后才确定模型表达式再问：模型已经有了，是个多元双曲模型，a*b**3*c*PH**3*PB/(1+b*PH+c*PB)**4，

对的系数不显著的的提出就行了再问：如果结果中Sig.值都大于0.05，是不是该换个因变量？再答：你的自变量是不是不合理啊再问：怎么看合不合理？

楼上有位仁兄说的对,用analyse--regression--nonlinearregression做非线形回归.把你所需要的方程连同系数全部输入到指定的对话框中,我总结是这样的：1.打开SPSS2

wald下就为wald值sig.下就为所求的P值

如果你的分析方法是正确的话,这个结果是能够说明的变量3在该模型中是有贡献的,有意义的,而变量1并不显著,对Y影响不大.

x1,x2...x5是5个自变量,1个y因变量.系数a图中是将x1与y建立一个线性回归模型,常量为1.956E-6,sig.也即P值=1>0.05,无统计学意义,x1的斜率为-0.504,P=0.00

嗯,这叫多元线性回归分析.具体步骤是（analyza-regression-linear）,在回归方法的下拉菜单里面选择step,这就是逐步回归分析的步骤

把你要分析的x放入自变量对话框,其他的作为协变量输入到covariable对话框中,然后求出的回归系数即为哪个x与y的关系当然也可以采用偏相关的方式,把要分析的x和y输入到相关分析框中,把其余的协变量

从你的回归分析系数的假设检验看出所以系数在0.05的检验水准下都没有统计学意义所以回归方程拟合的效果不好

这两个图都可以用来判断变量是否符合正态分布从第一个图上来看大致上符合正太分布,下面的pp图也可以证明是属于正态分布就这么一个意思

因变量是千位,自变量是亿都没有问题,自变量大小对因变量不会有什么影响,关键是看数据本省有无突变,是两组数据的变化特征是否一致的问题,不能从数据大小来判定,相关性不高,是指标选取或指标变化与因变量不一致

首先进入SPSS的regression下面的linear做多元线性回归,这里选入所有的自变量,并在statistics下面选择输出的相应量,输出检验异方差的DW值和检验多重共线性的VIF值,根据结果来

先做散点图吧,数据太少了.散点图很简单,你应该会吧.散点呈嗦形才能进行回归分析.回归分析的具体步骤见图只是回归系数不显著,sig>0.05,拟合度R=0.65还可以.最后回归方程为Y=0.01x

因变量超过两个分类值的就用多元logogist回归分析,如果你的因变量的分类是有明显的排序的就用多元定序的logist回归.如果因变量分类间没有什么顺序意义的就用无序的logist回归.在spss里面

可以将被剔除的变量做回归分析,但如果相关系数过高,可能会产生多重共线性（参数t检验无法通过）,到时候可以去剔除法或者SPSS的逐步回归法做就行第一个图是方差分析表,其实意义不需要过多强求,主要看F值对

你选择的因变量是不是只用一个值,要么都是1,要么都是0,你检查下

如果只是比对多种回归模型哪个好,那就选曲线估计,可同时选中线性,二次方等11个模型,拟合度看R2就行,哪个大哪个好.结果中有散点图也可以很直观看出哪种变化模型符合的.不过一般做回归,首先要考虑的是线性

打开SPSS,输入数据,再选择分析——回归分析,多元回归