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非线性回归
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线性回归分析是一种应用非常广的统计分析，旨在确定两种或两种以上的变量是否存在简单的线性依赖关系，如吸烟与寿命降低，降价与销售量等等。今天我们借助IBM SPSS Statistics这款专业的统计分析软件，向大家介绍spss线性回归图怎么画，spss线性回归图怎么看结果，以及进行线性回归分析过程中需要注意的问题。
- SPSS线性判别和非线性判别 SPSS线性判别和非线性判别区别
判别分析是根据对象属性进行对象分类的一种方法，过程是根据已知对象属性训练出能够判定对象分类的函数，后续输入对象属性后，函数自动对该对象进行判别分类。判别分析通常借助专业的统计分析软件进行，如IBM SPSS Statistics，SPSS线性判别和非线性判别步骤是什么，SPSS线性判别和非线性判别区别是什么，本文简单向大家说明。
- SPSS逐步回归分析步骤
在实际的生产生活中，常常会遇到这样的状况，多种催化剂共同使用，化学反应效率提高，但是不确定哪些催化剂起主要作用。一个地区的居民收入受到多种因素的影响，但是不能确定哪些因素起主要作用。
- SPSS中非线性回归初始值设定与结果解读
在《SPSS中非线性回归模型表达式的设定》一文中，我们已经使用散点图与曲线估算，推断了数据的曲线模型表达式。
- IBM SPSS Statistics中非线性回归模型表达式的设定
虽然很多数据都呈现线性相关的关系，但在实际研究中，更多的数据是呈现非线性相关的，对于这部分数据，就需要采用非线性回归的分析方法。
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