多元回归模型分析案例，Excel 多元回归分析

本文目录一览

1，Excel 多元回归分析
2，spss多元回归分析例子
3，一道有关多元线性回归的数据分析
4，多元线性回归分析
5，spss多元回归分析结果分析
6，如何用SPSS实现多个因变量的多元线性回归分析

1，Excel 多元回归分析

蓝色的点是你的源数据中每个X1对应的Y，橙色的是分析得到的公式对应每个X1的Y，说简单点就是说将公式与实际情况做个对比，可以看到大致的误差情况

Excel 多元回归分析

2，spss多元回归分析例子

主要是代表多少的数据，可以加减乘除的数据。比如收入变量，你看下这里的参考资料：http://user.qzone.qq.com/309817227/infocenter?ptlang=2052

spss多元回归分析例子

3，一道有关多元线性回归的数据分析

此类问题，可以用regress（）多元线性回归函数，进行数据分析。函数使用举例：x1=[。。。。]x2=[。。。。]y=[。。。。]n=length(x1)X=[ones(n,1) x1 x2][a,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)即β0=a(1)，β1=a(2)，β2=a(3)

一道有关多元线性回归的数据分析

4，多元线性回归分析

多元线性回归就是以Y=a+b(1)x(1)+b(2)x(2)+.....+b(i)x(i)+e为基本模型的。其中a为截距，代表y的基础水平，b是斜率，表示在给定的置信水平下，在控制了其他变量的情况下，x每变化一个单位时y的平均变化。其符号表示作用方向，绝对值表示变化的幅度。并且其中，自变量是多个定距或定比变量或虚拟变量，因变量为一个定距或定比变量

5，spss多元回归分析结果分析

结果不可用。关于一个回归模型是否可用的标准主要看你的第二个表就是模型整体的方差分析表，这个表示用来检验模型是否显著的，所以从你的表中可以看出，整个模型的显著性sig=0.194 是很明显的大于0.05的，说明你这个模型根本就不显著，模型无效。这种情况下，其他的表格都没有意义了。从你的数据来看，你的数据都是属于增长率的数据，而不是绝对值数据，所以我建议你采用其他的非线性模型试一下。或者将数据进行一下转换，再进行回归看效果，这个需要一个尝试的过程

多元回归分析：一种统计分析方法

6，如何用SPSS实现多个因变量的多元线性回归分析

在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：其中：b0是回归常数；bk(k=1,2,3,…,n)是回归参数；e是随机误差。多元回归在病虫预报中的应用实例:某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。分级别数值列成表2-1。预报量y：每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。预报因子：x1诱蛾量0~300头为l级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0~150块为1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。