基于spss的多元回归分析模型

还是数学建模中的一个小问题，具体概念分析在百度上的大佬说的已经足够详细，在此不再赘述。

链接: 多元回归分析.

我主要根据实例讲解如何通过spss进行建模，并进行模型参数的分析和验证。

打开spss（如果遇到打不开的情况，可能是由于SPSS加载excel表格时，如果excel表格中的数字没有设置保留位数，就会自动在各位四舍五入。在excel中预先设置小数位数，然后用SPSS加载即可。），点击【分析】——【回归】——【线性】

依次设置因变量，自变量，个案标签（即为序号），方法设为【逐步】。

点击【统计量】，勾选图表如下，具体作用后文中将详述。

依次分别点击【绘制】和【选项】，操作如下。

最后，点击【确定】，开始建模，结果图如下。

1、首先采用逐步选择法根据设置的移入移出概率筛选自变量。

2、再用R的平方判断变异性能，例如自变量流速，r2=0.262,表明室外温度的变异中有26.2％是由变量流速Xn的变异引起的。所以，r2叫判定系数。

3、观察sig值判断显著性，若sig值近似为零则可以判断显著，一般采用的是小于0.05，即置信区间是95%，如图所示，sig值完全满足要求，模型显著性强。

4、根据系数矩阵中的值判定模型的系数，此处我采用的是模型8。

5、由残差直方图可知残差完美符合正态分布

至此建模结束。

有问题的同学可以私聊我或者在评论区留言。

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