发布时间:2024-02-10 09: 00: 00
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。
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