spss：得到一个多元线性回归模型之后，如何比较预测值和真实值？如何判断模型是否有预测能力

1. spss：得到一个多元线性回归模型之后，如何比较预测值和真实值？如何判断模型是否有预测能力

1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。

2、接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】。

3、选择【简单分布】，并点击【定义】。

4、在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定，其他都不要管，然后得到散点图，可以看出x轴和y轴明显呈线性关系，所以接下来的回归分析就要用线性回归方法，假设图像呈曲线就需要选择曲线拟合的方法。

5、点击【分析】---【回归】---【线性】。

6、在弹出的线性回归框中设置自变量和因变量，其他的选项用默认设置即可，其他的选项只是用来更加精确地去优化模型。

7、【模型汇总表】中R表示拟合优度，值越接近1表示模型越好。至此回归分析就完成了图中的这个模型就是比较合理的。

注意事项：
SPSS注意事项：
1，数据编辑器、语法编辑器、输出查看器、脚本编辑器都可以同时打开多个。
2，关闭所有的输出查看器后，并不退出SPSS系统。数据编辑器都退出后将关闭SPSS系统。关闭所有的数据文件时并不一定退出SPSS系统。说明：仅新建一个数据文件，并没有保存，既没有生成数据文件。此时关闭其它所有已保存的数据文件时，不退出SPSS系统。
3，可以在不同的数据编辑器窗口打开同一个数据文件。对话框中提示“恢复为已保存”或“在新窗口中打开”选项。

2. 在用SPSS做一个线性回归分析，结果如图，R方很低，但是显著性都还可以。问题是这个模型预测效果很差。

用户可以先试着画一个散点图，看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果，在很多情况下，对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果，但可能不是最好的，所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。
R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述，调整后的R方更准确，即自变量对因变量的解释率为27.8%，T为各自变量是否有显著影响的检验，具体的显著性仍然取决于随后的P值，如果p值< 0.05，则自变量影响显著。

扩展资料：
注意事项：
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同。但由于自变量较多，计算比较麻烦。在实际应用中，一般需要统计软件。这里只介绍了多元线性回归的基本问题。







但由于每个独立变量单位可能不同，如消费水平之间的关系、工资水平、教育水平、职业、地区、家庭负担，等等因素会影响消费水平，而这些影响因素（自变量）单位显然是不同的，所以独立变量系数的大小并不意味着之前的因素重要程度。







简单地说，相同工资收入以元计算的回归系数小于以百元计算的回归系数。然而，工资水平对消费的影响并没有改变。因此，有必要寻找一种方法将自变量积分为统一单位。我们之前学过的标准分数有这个功能。







首先将所有变量包括因变量转化为标准分数，然后进行线性回归。在这种情况下，得到的回归系数可以反映相应自变量的重要性。

3. 在用SPSS做一个线性回归分析，结果如图，R方很低，但是显著性都还可以。问题是这个模型预测效果很差。

用户可以先试着画一个散点图，看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果，在很多情况下，对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果，但可能不是最好的，所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。
R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述，调整后的R方更准确，即自变量对因变量的解释率为27.8%，T为各自变量是否有显著影响的检验，具体的显著性仍然取决于随后的P值，如果p值< 0.05，则自变量影响显著。

扩展资料：
注意事项：
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同。但由于自变量较多，计算比较麻烦。在实际应用中，一般需要统计软件。这里只介绍了多元线性回归的基本问题。







但由于每个独立变量单位可能不同，如消费水平之间的关系、工资水平、教育水平、职业、地区、家庭负担，等等因素会影响消费水平，而这些影响因素（自变量）单位显然是不同的，所以独立变量系数的大小并不意味着之前的因素重要程度。







简单地说，相同工资收入以元计算的回归系数小于以百元计算的回归系数。然而，工资水平对消费的影响并没有改变。因此，有必要寻找一种方法将自变量积分为统一单位。我们之前学过的标准分数有这个功能。







首先将所有变量包括因变量转化为标准分数，然后进行线性回归。在这种情况下，得到的回归系数可以反映相应自变量的重要性。

4. 用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？

表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在0.01的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于0.05，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。
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5. 急！！spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性回归分析，又怎么看回归分析的结果。

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。
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spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性。
SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定。

扩展资料：
13版中的改进可能主要有以下几个方面：
1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。
2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。
3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。
参考资料来源：百度百科-spss

6. 有因素会影响线性回归模型的预测精度

产生原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。
产生的影响：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性，会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响，主要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检验失效；
（4）模型估计式的代表性降低，预测精度精度降低。

7. 急！！spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性回归分析，又怎么看回归分析的结果。

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

8. 多元线性回归分析预测法的检验

多元线性回归模型与一元线性回归模型一样，在计算出回归模型之后，要对模型进行各种检验。多元线性回归模型的检验方法有：判定系数检验（R检验），回归系数显著性检验（T检验），回归方程显著性检验（F检验）。 。回归方程的显著性检验是检验所有自变量作为一个整体与因变量之间是否有显著的线性相关关系。显著性检验是通过F检验进行的。F检验值的计算公式是：F（k ，n－k－1）= 多元回归方程的显著性检验与一元回归方程类似，在此也不再赘述。回归方程的显著性检验未通过可能是选择自变量时漏掉了重要的影响因素，或者是自变量与因变量间的关系是非线性的，应重新建立预测模型。M元线性回归模型：如果随机变量Y与固定变量x1,x2,x3,.....xm之间有显著的线性相关关系，即：Y=b0+b1x1+b2x2+......+bmxm+c 成为m元线性回归