咨询在线销售
SPSS > 使用技巧 > SPSS中非线性回归初始值设定与结果解读

SPSS中非线性回归初始值设定与结果解读

发布时间：2021-07-29 11: 14: 18

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。

接下来，本文将继续完成非线性回归中的初始值设定与运算结果解读。

一、回顾模型表达式

在上文中，我们已经将数据的曲线模型表达式推断为y=8.5558+6.442*log(X)。为什么我们不能直接使用曲线估算的结果？实际上，曲线估算的方程式可作为非线性回归参数估算结果使用，但其结果并非是最优的结果，运用IBM SPSS Statistics的非线性回归可通过迭代的方式，拟合出最优的参数估算结果。


图1：对数方程式

实际上，除了使用曲线估算的模型表达式外，我们也可根据数据分布的特点选择使用不同的回归方程。图2所示包含了部分常用的SPSS模型表达式。

图2：SPSS模型表达式
图2：SPSS模型表达式

二、代入对数方程式

接下来，开启SPSS的非线性回归。

图3：非线性回归
图3：非线性回归

运用SPSS的表达式输入工具，将曲线模型表达式y=b1+b2*log(X)填写到模型表达式中。其中，销售额为因变量，促销费用为自变量。

图4：代入方程式
图4：代入方程式

三、设定初始值

接着，进行非线性回归的参数设定，该设定实际上设置的是参数的初始值，SPSS会根据设定的初始值进行迭代运算。

我们会使用到曲线估算的参数作为初始值，即b1为8.5，b2为6.4。

图5：初始值参数
图5：初始值参数

四、解读分析结果

根据以上非线性回归的运算设置，SPSS进行了三次的迭代运算。

图6：迭代历史

并获得如图7所示的最优参数估算值，其标准误差均未超过1，误差较小，并且估算值位于95%的置信区间，方程式可写为：y=8.556+14.834*log(X)

图7：参数估计量
图7：参数估计量

最后，我们看一下ANOVA分析结果，如图8所示，模型的R方为0.937，接近于1，说明该模型具有很好的拟合优度。

图8：拟合优度

五、小结

综上所述，SPSS非线性回归操作重点在于已知数据的模型表达式，并据此推断了参数的初始值，作为迭代参数的初始值进行运算。

作者：泽洋

展开阅读全文

︾

标签：SPSS，非线性回归，SPSS非线性回归

读者也访问过这里:
新手入门 常见问题 使用技巧 行业案例
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
下载试用
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法，分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求：卡方检验是对多个类别的数据进行分析，T检验是对两组数据进行分析，方差分析是对多组数据进行检验。下面，小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤，SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中，我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中，显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标，通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的，可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析，spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低，以F评价回归分析是否有统计学的意义，使用IBM SPSS Statistics进行回归分析，可以非常快速的完成R，F的计算，并且给出回归曲线方程，那么，SPSS回归分析中f值是什么？SPSS回归分析F值在什么范围合适，本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法，它可以找出数据变量之间的未知关系，得到较为符合变量关系的数学表达式，以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量，在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析：双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS Amos 安装激活流程
SPSS Amos 安装激活流程
2026-05-09
SPSS直方图怎么看正态分布 SPSS直方图怎么做分组
直方图是统计学中常用的一种图形，它能够呈现连续型数据的分布特征。掌握直方图的正态性判断方法以及分组图的绘制技巧，能为后续假设检验、回归分析奠定基础，让数据分布特征的解读更直观。接下来我将为大家介绍：SPSS直方图怎么看正态分布，SPSS直方图怎么做分组的相关内容。
2026-05-08
SPSS如何判断正态分布 SPSS正态分布检验结果分析
我们在使用SPSS进行数据分析的过程中，数据呈现正态分布是t检验、方差分析、线性回归等参数检验的前提条件。如果数据不服从正态分布，可能导致统计结果偏差，所以开展深入分析前，验证正态性至关重要。接下来我将为大家介绍：SPSS如何判断正态分布，SPSS正态分布检验结果分析的相关内容。
2026-05-08
SPSS怎么看线性关系 SPSS怎么计算线性相关系数
判断变量间是否存在线性关系，是后续我们进行回归分析的基础。举一个简单的例子，当我们研究体重与腰围、学习时间与成绩的关系时，要明确两者是否呈线性趋势，再用具体的数值来衡量这种关系的紧密程度。使用SPSS可以轻松完成从定性到定量的分析。接下来我将为大家介绍：SPSS怎么看线性关系，SPSS怎么计算线性相关系数的相关内容。
2026-05-08
SPSS怎么画线性回归方程 SPSS怎么画概率分布图
相信大家在学习统计学的时候都知道线性回归方程和概率分布的概念，那么是否可以将其可视化呈现呢？前者能将变量间抽象的量化线性关系转化为直观图形，后者则能精准呈现数据的分布规律与正态特征。掌握这两种图表的绘制方法，能让线性回归分析、数据分布检验的结论更直观易懂。接下来我将为大家介绍：SPSS怎么画线性回归方程，SPSS怎么画概率分布图的相关内容。
2026-05-08
SPSS中的幂函数怎么写 SPSS幂函数曲线回归分析步骤
我们平常在做数据分析时，假如变量之间不是线性关系，那么可能就要用到幂函数来进行曲线回归。顾名思义，就是用幂函数来拟合数据趋势，从而来演示自变量和因变量之间的关系。作为一款专业的统计分析工具，SPSS本身就自带了幂函数相关的分析功能，操作便捷，结果也比较可靠。那么，接下来我将为大家介绍：SPSS中的幂函数怎么写，SPSS幂函数曲线回归分析步骤的相关内容。
2026-05-08

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭，立即扫码关注，获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: