多元线性回归是较为简单的回归分析,用以评价因变量与多个自变量之间是否存在简单线性关系,人工进行多元线性回归分析计算非常繁琐,借助统计分析软件则可以显著提高效率,如IBM SPSS Statistics,使用SPSS进行多元线性回归需要做哪些检验,多元线性回归分析步骤是怎样的,本文将向大家作简单介绍。
将获取的全部样本点用一条光滑曲线连接起来,拟合这条曲线的方法有无数种,按照自变量的个数的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析。按照变量之间的关系,可分为线性和非线性。逐步回归分析是多元线性回归分析的一种,本文就来谈谈逐步回归分析和多元线性回归的区别,SPSS逐步回归分析实例。
多元非线性回归主要用于进行多变量的分析比较和预测,当现实中的自变量和因变量,即输出和输入数据不成线性关系时,我们要通过对数型变化将非线性问题转换为线性问题,但这仅靠人力明显难以做到,这个时候我们就可以借助数据分析工具——SPSS来进行多元非线性回归分析,下面来为大家具体介绍有关SPSS多元非线性回归分析步骤,SPSS多元非线性回归分析结果的相关内容。
SPSS的多元线性回归研究的是多个自变量与单个因变量的回归关系,与一元线性回归方程相比,多元线性回归方程更有实际性意义。因在实际的研究中,一个现象总是由多个因素影响,而很难局限于单因素影响。