《SPSS回归分析》课件

《回归分析》课件SPSS课程简介目标内容学习使用SPSS软件进行回归分析，掌握回归分析的基本原理和方包括简单线性回归、多元线性回归、模型诊断、变量选择、SPSS法，并能够运用回归分析解决实际问题软件操作等回归分析概述定义目的回归分析是一种统计学方法，用通过研究变量之间的关系，建立于研究两个或多个变量之间的关预测模型，解释变量之间的联系，系并进行统计推断简单线性回归模型模型1假设2参数估计3检验4预测5简单线性回归模型的假设检验显著性检验拟合优度检验检验自变量对因变量的影响是否检验模型对数据的拟合程度显著简单线性回归模型的参数估计斜率截距表示自变量每增加一个单位，因变量平均变化多少表示自变量为0时，因变量的平均值简单线性回归模型的拟合优度检验方R1表示模型解释的因变量变异比例检验F2检验模型整体拟合优度多元线性回归模型模型1假设2参数估计3检验4多元线性回归模型的假设检验12显著性检验拟合优度检验检验每个自变量对因变量的影响是否检验模型对数据的拟合程度显著3多重共线性检验检验自变量之间是否存在高度相关多元线性回归模型的参数估计多元线性回归模型的拟合优度检验方R表示模型解释的因变量变异比例调整方R考虑自变量数量对R方影响后的修正值检验F检验模型整体拟合优度变量选择方法逐步回归向前选择向后剔除根据自变量对因变量的影响程度，逐步加从一个自变量开始，逐步加入对因变量影从所有自变量开始，逐步剔除对因变量影入或剔除自变量响最大的自变量响最小的自变量共线性诊断方差膨胀因子相关系数矩阵用于判断自变量之间是否存在高度相关显示自变量之间的相关程度异常值诊断散点图箱线图12观察数据点是否异常判断数据是否存在离群值残差分析残差图1观察残差是否服从正态分布残差自相关图2判断残差之间是否存在自相关性残差异方差图3检验残差方差是否恒定模型诊断模型假设检验模型拟合优度模型预测能力验证模型假设是否成立检验模型对数据的拟合程度评估模型预测新数据的准确性回归分析结果的解释12回归系数显著性水平解释自变量对因变量的影响大小和方判断自变量对因变量的影响是否显著向3拟合优度评估模型对数据的解释能力软件操作SPSS数据导入变量定义将数据文件导入SPSS软件定义变量的类型、名称和测量尺度数据导入与预处理数据清洗1数据转换2缺失值处理3简单线性回归分析模型构建变量选择选择简单线性回归分析选项选择自变量和因变量多元线性回归分析模型构建1选择多元线性回归分析选项变量选择2选择自变量和因变量参数设置3设置模型参数，如方法和检验变量选择逐步回归1向前选择2向后剔除3模型诊断残差分析共线性诊断观察残差图，判断模型假设是否成立检查自变量之间是否存在高度相关结果输出与解释回归系数解释自变量对因变量的影响大小和方向显著性水平判断自变量对因变量的影响是否显著拟合优度评估模型对数据的解释能力回归分析的局限性线性关系数据质量因果关系假设变量之间存在线性关系对数据质量要求较高，如异常值和缺不能直接证明变量之间的因果关系失值的影响回归分析在实际应用中的注意事项数据准备模型选择对数据进行清洗和预处理选择合适的回归模型结果解释对回归分析结果进行合理的解释案例分析演示案例描述分析过程以某公司销售额与广告投入之间的关系为例，进行回归分析展示SPSS软件的操作步骤，以及结果的分析和解释总结与展望。