发布时间:2023-08-27 00: 00: 00
品牌型号:Dell N5010
系统:Windows 10
软件版本:IBM SPSS Statistics
在生产生活中,很多现象符合指数规律或对数规律,如细菌的增殖,课程培训时间与学员成长指数等。这些现象中的数量关系应怎么用数学语言描述,就需要用到对数回归。SPSS怎么做对数线性回归,SPSS对数线性回归结果如何分析的问题,本文结合实例,向大家作简单的介绍。
一、SPSS怎么做对数线性回归
图1是大致符合对数关系的两组数据,以图中数据为例,向大家演示使用SPSS进行对数线性回归的过程。
在图2所示界面,依次点击【分析】,【回归】,【曲线估算】。
在弹出的窗口中,首先将Y指定为因变量,将X指定为变量,然后勾选“在方程中包括常量”,“模型绘图”,然后勾选“模型”选项中的“对数”,勾选“显示ANOVA表”,点击【确定】。
以上就是使用SPSS进行对数回归分析的步骤,操作完毕后,SPSS会将分析结果输出至结果查看器。回归分析结果包含了相当丰富的内容,如何理解这些内容,我们在第二小节中向大家介绍。
二、spss对数线性回归结果分析
对数回归分析结果由四部分构成,这四部分内容分别指出,回归分析有没有统计学意义,绝大多数的变化可以不可以由拟合的方程解释,如果有统计学意义,那么可以多大程度解释这些变化,可以解释这些变化,具体的方程是什么,曲线是怎样的,下面我们逐一进行解释。
首先应该观察ANOVA表,F=53.479,显著性为0小于0.05,说明分析结果具有统计学意义,大部分X,Y符合对数模型。这里非常关键,如果显著性大于0.05,则后面的内容也失去了价值。
然后查看模型摘要表格,R方值为0.673,说明有0.673的Y值变化可以按照对数曲线解释。
然后查看系数表,B代表系数,ln(X)对应B为1.701,常量对应B为-1.342,故拟合的方程为:
Y=1.701*ln(x)-1.342。
最后查看绘制的图形,绘制的图形并非呈对数曲线,这是由于横坐标是ln(X),按照上述的方程,应该为一条直线。
SPSS怎么做对数线性回归?可以借助SPSS回归分析中的曲线估算功能,通过设置待拟合曲线的模型,SPSS自动进行曲线的拟合。SPSS对数线性回归结果如何分析,我们需要注意ANOVA表,模型摘要表和系数表,ANOVA表中显著性小于0.05,说明回归分析有统计学意义,模型摘要表R方则指出拟合曲线可以多大程度解释自变量对因变量的影响,系数表则给出了具体的拟合方程。
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