品牌型号：Dell N5010

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics 试用版

曲线估计或称为回归分析，是寻求因变量和自变量之间定量关系的统计分析方法。根据方程的类型不同，可分为线性回归或非线性回归。根据自变量的数目，可以分为一元回归分析或多元回归分析。回归分析需要进行诸多统计学检验，本文不介绍这部分内容，大家可以登录IBM SPSS Statistics中文网站学习，本文主要向大家介绍求解回归曲线的方法。关于SPSS曲线估计如何得出公式，SPSS曲线估计结果怎么看，本文借助实例，向大家作简单介绍。

一、spss曲线估计如何得出公式

求解曲线公式，可借助SPSS图形编辑器中添加趋势线功能实现。以图1中数据为例，向大家介绍求解方程的方法。

图1中数据符合如下方程：

Y=9*X2+8*X+50

首先为数据绘制散点图，在图2所示界面中，依次点击【图形】，【图表构建器】，进入图形绘制界面。

在图表构建器中，点击“图库”选项卡，选择“散点图/点图”，将标记为3的图例拖拽至预览窗口中，将变量X拖拽至X轴，将变量Y拖拽至Y轴，点击【确定】。

绘制的散点图如图4所示，双击该散点图，激活图表编辑器。

在图表编辑器中，点击标记为1的添加“总计拟合线”按键，在弹出的窗口中选择“拟合线”选项卡，勾选“二次项”，点击【应用】，即可完成方程求解。

以上为求解曲线方程的过程，求解结果怎么看，我们在第二小节中向大家介绍。

二、spss曲线估计结果怎么看

求解的曲线方程会在图中进行显示，如图6所示，方程为y=50+8*x+9*x^2，与第一小节中方程一致。SPSS使用最小二乘法对曲线进行拟合，拟合精度非常高。历史上高斯首先应用最小二乘法计算出谷神星的轨道，并证明最小二乘法的优化效果优于其他方法。

观察图的右上角，显示“R2二次=1”，R2是指拟合优度，R2取值位于0到1之间，拟合优度越高，R2越接近1，例如R2为0.95，说明因变量变化的95%可以由自变量解释，其余的5%由随机误差产生。本例中R2为1，具有良好的拟合优度。

本文向大家介绍了SPSS曲线估计如何得出公式，SPSS曲线估计结果怎么看的内容。一般通过回归分析得到因变量和自变量之间的数量关系，但回归分析一般较为繁琐，在不严格的情况下，可以通过SPSS图表编辑器中添加拟合线的方法得出曲线方程。