spss多元回归分析

多元线性回归分析预测法

多元线性回归分析预测法（Multi factor line regression method，多元线性回归分析法）

目录 [隐藏] ? ? ? ? o 1 多元线性回归分析预测法概述 2 多元线性回归的计算模型[1] 3 多元线性回归模型的检验[1] 4 多元线性回归分析预测法案例分析 4.1 案例一:公路客货运输量多元线性回归预测方法探讨[2] ? ? 5 相关条目 6 参考文献 [编辑]

多元线性回归分析预测法概述

在市场的经济活动中，经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况，也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要，但也不能略去其作用。例如，某一商品的销售量既与人口的增长变化有关，也与商品价格变化有关。这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的，需要采用多元回归分析预测法。

多元回归分析预测法，是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。 [编辑]

多元线性回归的计算模型[1]

一元线性回归是一个主要影响因素作为

概述

根据图形（实际点），选配一条恰当的函数形式（类型）---需要数学理论与基础和经验。（并写出该函数表达式的一般形式，含待定系数）------选用某条回归命令求出所有的待定系数。所以可以说，回归就是求待定系数的过程（需确定函数的形式）

1、[b,bint,r,rint,s]=regress(y,X,alpha)或者regress(y, x)

输入 y :因变量（列向量） X:自变量组成的矩阵，并且x要在最前面额外添加全1列/对应于常数项 alpha:显著性水平（缺省时定位0.05，即置信水平95%，alpha不影响b,只影响bint(区间估计)。它越小，即置信度越高，则bint范围越大。显著水平越高，则区间就越小） 输出：b：多元线性回归方程的各个系数（含常数项，第一项为常数项）bint:b的置信区间（回归系数的区间估计） r：残差(列向量) rint:r的置信区间 stats: 用于检验回归模型的统计量，有四个数值：相关系数r2、F值、与F对应的概率p和残差的方差（前两个越大越好，后两个越小越好） 2、rcplot(r.rint)

残差分析，作残差图 如下图：

matlab多元线性回归

每条线长度表示的是置信区间，小圆圈代表残差点。 残

计量经济学课程课件 赵西亮

第二章 多元回归分析:估计y = β0 + β1x1 + β2x2 + . . . βkxk + u

计量经济学课程课件 赵西亮

Multiple Regression Analysisy = β0 + β1x1 + β2x2 + . . . βkxk + u 1. Estimation

计量经济学课程课件 赵西亮

Parallels with Simple Regressiony = β0 + β1x1 + β2x2 + . . . βkxk + u

β0 is still the intercept β1 to βk all called slope parametersu is still the error term (or disturbance) Still need to make a zero conditional mean assumption, so now assume that E(u|x1,x2, …,xk) = 0 Still minimizing the sum of squared residuals, so have k+1 first order conditions

计量经济学课程课

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第二章 多元回归分析:估计y = β0 + β1x1 + β2x2 + . . . βkxk + u

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Multiple Regression Analysisy = β0 + β1x1 + β2x2 + . . . βkxk + u 1. Estimation

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Parallels with Simple Regressiony = β0 + β1x1 + β2x2 + . . . βkxk + u

β0 is still the intercept β1 to βk all called slope parametersu is still the error term (or disturbance) Still need to make a zero conditional mean assumption, so now assume that E(u|x1,x2, …,xk) = 0 Still minimizing the sum of squared residuals, so have k+1 first order conditions

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E x c e l数据分析工具进

行多元回归分析

WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】

使用E x c e l数据分析工具进行多元回归分析使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界面找到）。

点击“文件”，如下图：

在弹出的菜单中选择“选项”，如下图所示：

在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”，在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”，然后点击最下方的“转到”，如下图所示：

在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”，然后点击?“确定”，如下图所示：

加载完毕，在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库，如下图所示：

给出原始数据，自变量的值在A2：I21单元格区间中，因变量的值在J2：J21中，如下图所示：

假设回归估算表达式为：

试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析：

点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库，如下图所示：

在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归

多元回归

1. 现有20例糖尿病患者，测得其6项指标，数据见练习1.sav。试分析糖化血红蛋白的影

响因素。

2. 某研究者测得29例儿童的血液中血红蛋白（Y，μg）与钙（X1）、镁（X2）、铁（X3）、锰（X4）及铜（X5）的含量值，见以下数据： X1 X2 X3 X4 X5 Y 54.89 30.86 448.70 .012 1.010 13.50 72.49 42.61 467.30 .008 1.640 13.00 53.81 52.86 425.61 .004 1.220 13.75 64.74 39.18 469.80 .005 1.220 14.00 58.80 37.67 456.55 .012 1.010 14.25 43.67 26.18 395.78 .001 .594 12.75 54.89 30.86 448.70 .012 1.

Eview上机操作比较难学,所以特意上传这三个手把手的教程,每一步都有说明怎么做的哦～～嘻嘻～希望你们喜欢

实验三 多元回归模型3.1 实验目的掌握多元线性回归模型的原理，多元线性回归模型的建立、估计、检验及预 测的方法，以及相应的 EViews 软件操作方法。3.2 实验内容建立某化妆品的销售模型。 关于某化妆品销售情况的 15 组调查数据见表 3.1。观测变量分别是年销售量 yt(万瓶),地区人口数 x1t（万人）和人均年收入 x2t（千元）。表 3.1 某化妆品销售情况的样本数据 t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 yt(年销售量) x1t（地区人口） x2t（人均收入） 1.62 1.2 2.23 1.31 0.67 1.69 0.81 1.92 1.16 0.55 2.52 2.32 1.44 1.03 2.12 27.4 18 37.5 20.5 8.6 26.5 9.8 33 19.5 5.3 43 37.2 23.6 15.7 37 2.45 3.254 3.802 2.838 2.347 3.782 3.008 2.45 2.137 2.56 4.02 4.427 2.66 2.088

SPSS—回归—多元线性回归结果分析（二） 2011-10-27 14:44

，最近一直很忙，公司的潮起潮落，就好比人生的跌岩起伏，眼看着一步步走向衰弱，却无能为力，也许要学习“步步惊心”里面“四阿哥”的座右铭：“行到水穷处”，”坐看云起时“。

接着上一期的“多元线性回归解析”里面的内容，上一次，没有写结果分析，这次补上，结果分析如下所示： 结果分析1：

由于开始选择的是“逐步”法，逐步法是“向前”和“向后”的结合体，从结果可以看出，最先进入“线性回归模型”的是“price in thousands\ 建立了模型1，紧随其后的是“Wheelbase\ 建立了模型2，所以，模型中有此方法有个概率值，当小于等于0.05时，进入“线性回归模型”（最先进入模型的，相关性最强，关系最为密切）当大于等 0.1时，从“线性模型中”剔除

结果分析：

1：从“模型汇总”中可以看出，有两个模型，（模型1和模型2）从R2 拟合优度来看，模型2的拟合优度明显比模型1要好一些 （0.422>0.300）

2：从“Anova\可以看出“模型2”中的“回归平方和”为115.311，“残差平方和”为153.072，由于总平方和= 回归平方和+残差平方和，由于

毕 业 论 文

题 目 多元回归分析中的变量选取

——SPSS的应用

院 （系） 数学与统计学院 专业年级 2010级统计学 学生姓名 殷婷 学号 2010101217 指导教师 职称 副教授 日 期 2014-4-22

多元回归分析中的变量选取——SPSS的应用

殷婷

摘要

本文不仅对于复杂的统计计算通过常用的计算机应用软件SPSS来实现，同时通过对两组数据的实证分析，来研究统计学中多元回归分析中的变量选取，让大家对统计中的多元回归数据的选取和操作方法有更深层次的了解。一组数据是对于淘宝交易额的未来发展趋势的研究，一组数据时对于我国财政收入的研究。本文通过两个实证从不同程度上对数据选取的研究运用通俗的语言和浅显的描述将SPSS在多元回归分析中的统计分析方法呈现在大家面前，让大家对多元回归分析以及SPSS软件都可以有更深一步的了解。通过SPSS软件对数据进行分析，对数据进行处理的方法进行总结，找出SPSS对于数

基于多元回归模型的CPI影响因素分析

［摘 要］本文基于2009、2010年月度数据,建立CPI与货币供给量M2、房地产价格指数、社会零售商品总额、固定资产投资总额、进出口总额的多元回归模型,并对回归模型进行统计检验。结论显示：货币供应量、房地产价格指数与CPI有较好的线性关系,模型显著性较高。短期内,货币供应量是影响我国CPI持续走高的主要原因。

［关键词］CPI；影响因素；多元回归

1 理论及文献回顾

长期以来,经济学家对通胀成因的认识在不断地深入和发展,从来没有达成一致的意见。对于通胀成因的理论大致有货币现象的通胀理论、成本推动型、需求拉动型、结构型通货膨胀理论。对于导致CPI上涨的因素分析,也是主要围绕货币供给、投资与消费、利率汇率、外汇储备、食品和住房价格等。高玲、李时椿(2008)利用统计数据对20年来的定期存款利率的变化进行了分析,同时实证分析了2005年1月到2008年7月之间我国CPI的变化和货币供应量变化之间的相关关系,得出了这段时间内消费价格指数的变化率和狭义货币供应量的变化率之间的关系是正相关的。王众、魏慧丰、郭希明(2006)选择了若干影响消费价格指数的因素,重点分析了居民消费率与全社会固定资产投资对消费价格指数的影响,分析