一个自变量
一个因变量
如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归。这个是前提,现在很多人都忽略这一点
直接使用的。
至于判断线性方程
拟合的好坏,看r方和调整的r方就可以了,r方越接近1,说明拟合的效果越好。你这个里面
r方为0.618,调整的r方为0.570,说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异,不能说好,也不能说坏。看具体情况而定
anova(b)这个表格是检验
回归方程是否显著的,sig的值=0.007
小于0.05,说明回归模型有意义,可以使用。
下面一个标准化回归系数
和非标准化回归系数
则是回归方程自变量的系数,非标准化的系数用来拟合方程使用,标准化的系数是剔除了不同自变量的不同计量单位影响的,用于比较多个自变量的影响大小
多元线性回归
1.打开数据,依次点击:analyse--regression,打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量。
3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
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