SPSS-回归
1、一元回归 一元线性回归分析、多元线性回归分析 【一元线性回归分析】 已经某变量取值，如果想要用它得到另一个变量的预测值 自变量或预测变量、因变量或标准变量 1. 目的：根据某自变量取值得到因变量的预测值 2. 所需数据： 因变量（连续变量）+自变量（连续变量、二分变量） 3. 假设条件： a. 观测值独立 b. 两个变量服从正态分布：总体中每一变量的取值都要服从正态分布，而且对某一变量的任意取值，另一变量的取值也应服从正态分布 c. 方差齐性：因变量的总体方差与自变量的方差相同的 4. 方程： Y=a+bX Y表示因变量的预测值（不是真实值），a表示的y轴的截距，b表示回归方程的斜率，X表示自变量的取值 5. 假设检验： 在原假设为真（b=0）的情况下，如果检验的结果不可能（p值小于等于0.05），则拒绝原假设，即回归系数不等于0； 如果检验的结果有可能（p值大于0.05），则接受原假设，即回归系数为0 练习： 这是一家超市连续3年的销售数据，包括月份，季度，广告费用，客流量，销售额5个变量，共36条记录，这里根据广告费用来预测销售额，当广告费用为20万时，销售额大概为多少。 数据：超市销售数据.sav。 6. 具体步骤： a. 导入数据 b. 分析数据：分析--回归--线性回归 c. 解释输出结果： 描述统计：给出常见统计量 相关性：两个变量的相关系数，当前的相关系数是0