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SPSS多元非线性回归分析步骤 SPSS多元非线性回归分析结果

发布时间:2024-03-05 15: 51: 00

品牌型号:微软

系统: Windows 10 64位专业版

软件版本: IBM SPSS Statistics

多元非线性回归主要用于进行多变量的分析比较和预测,当现实中的自变量和因变量,即输出和输入数据不成线性关系时,我们要通过对数型变化将非线性问题转换为线性问题,但这仅靠人力明显难以做到,这个时候我们就可以借助数据分析工具——SPSS来进行多元非线性回归分析,下面来为大家具体介绍有关SPSS多元非线性回归分析步骤,SPSS多元非线性回归分析结果的相关内容。

一、SPSS多元非线性回归分析步骤 

首先我们进行多元非线性回归分析时需要先介绍一个模型——logistic分析的回归模型。

logistic可以处理分类问题,logistic分析就是针对因变量是分类变量的而进行回归分析的一种统计方法,因变量的分类主要有两种类别——二元和多元,二元就是指因变量只有两种情况,比如客户是否续约,或者是否满意等情况,而多元就是指因变量有多种情况,比如客户最后决定购买哪种商品。

下面主要以二元logistic回归分析为例,具体操作步骤如下:

步骤一:依次点击【分析】,【回归】,【二元logistic…】(以下是有关客户是否满意即影响因素的量表,其中1是满意,0是不满意)。

打开二元logistic回归方法展示
图一:打开二元logistic回归方法展示

步骤二:将“客户是否满意”放入【因变量】,需要调查的影响因素放入【块(自变量)】,剩下的作为默认值处理,然后点击【确定】,就可以完成多元非线性回归分析了。

logistic回归面板展示
图二:logistic回归面板展示

二、SPSS多元非线性回归分析结果

完成分析后,我们需要对SPSS输出的结果进行解读,下面来为大家介绍一下最后的结果所代表的意义。

结果会输出九张图表,但我们主要只需要看其中的四张表格。

模型系数表格展示
图三:模型系数表格展示

(一)这张表我们需要看的是显著性,显著性<0.01时表明极其显著。

模型摘要展示
图四:模型摘要展示

(二)其中的R方主要用于比较多个模型比较,和其他回归模型一样,越接近1越好,虽然图表中的R方值不高,但这个数据最主要还是和其他模型相比较,尤其是在控制变量时,我们这次只有一个模型,不看它也可以。而【-2对数似然】近似于误差平方和,越小越好。

分类表展示
图五:分类表展示

(三)这张表代表预测准确度,其中对用户不满意的正确率为0%,满意的正确率为100%,其实这个数据在实际中出现的概率不大,准确率在50%以上就算是比较高的准确率了。

方程中的变量展示
图六:方程中的变量展示

(四)这张表的重点在最左边的那列数据【B】,这是方程系数,如果有多个自变量,可以比较系数来比较哪个自变量的影响大。

以上便是有关SPSS多元非线性回归分析步骤,SPSS多元非线性回归分析结果的相关内容,希望可以帮助到大家,更多教程欢迎去IBM SPSS Statistics中文网站进行了解。

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标签:多元方差分析多元逻辑回归

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