spss怎样建立二元线性回归模型
你好，想问下要用SPSS做主成分分析后得到2个主成分，再做线性回归的具体步骤，谢谢了？
你好，想问下要用SPSS做主成分分析后得到2个主成分，再做线性回归的具体步骤，谢谢了？
得到两个主成分的前提是它们的单位根大于1吧。
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检验你先看看主成分分析的原理。
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看懂了你就会做啦
spss线性回归怎么判断显不显著？
看最后一列的sig(显著性水平)，越小越显著，教科书一般默认小于0.05就显著，大于0.05就不显著
关于SPSS二元logistic回归分析，如果自变量也有分类变量，应该怎么操作？
自变量是二分类 不影响 你任何操作，直接把二分类自变量也移入自变量框就可以了。只有当自变量的类别超过两类时 才需要预先设虚拟变量
利用spss拟合非线性回归模型的原理？
原理：拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。 因为连接的曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。常用的拟合方法有最小二乘曲线拟合法等。
如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。
一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。
在MATLAB中可以用polyfit 来拟合多项式。
拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。
spss线性回归模型的四个标准假设？
土壤和植被养分是作物产量的重要影响因素。为探讨土壤和叶片养分元素含量对作物产量的影响，一项研究测定了某区域30个样地的作物产量、土壤pH值、有机质含量（SOM）、碱解氮含量（SAN）、速效磷含量（SAP）和叶片氮含量（STN）及磷含量（STP），部分数据如下：
注：表中数据均为随机生成，不可他用。
该研究想建立变量（pH、SOM、SAN等）与产量之间的回归方程，此时我们可以考虑采用多元线性回归分析。
数据分析
值得注意的是，多元线性回归分析需要数据满足以下4个假设：
（1）需要至少2个自变量，且自变量之间互相独立（本次6个）；
（2）因变量为为连续变量（本案例产量为连续变量）；
（3）数据具有方差齐性、无异常值和正态分布的特点（检验方法）；
（4）自变量间不存在多重共线性。
前2个假设可根据试验设计直接判断；假设（3）的检验在之前的教程中已有呈现，点击“检验方法”即可查看。
关于假设（4）的检验方法如下：
1. 点击 分析 → 回归 → 线性。
2.将pH等自变量选入自变量框，将产量选入因变量框，点击统计。
3.在统计窗口选择共线性诊断，点击继续，然后再主页面点击确定即可。
4.结果判断：在结果中我们关注系数表即可，当VIF值大于等于10时，我们认为变量间存在严重的共线性，当VIF值小于10时，我们认为数据基本符合多元线性分析的假设（4），即不存在多重共线性问题。
因此，本案例数据均满足以上4个假设，可以进行多元线性回归的运算。
SPSS分析步骤
一、准备工作
SPSS软件（我使用的是IBM SPSS Statistics 25 中文版，其实各个版本格局上都是相似的，如果大家需要我的版本可以直接点击（安装包）下载；Excel数据整理。
二、分析数据
1. 点击 分析 → 回归 → 线性
2.将pH等自变量选入自变量框，将产量选入因变量框，点击统计。
3.在统计界面勾选如下选项，点击继续
4.点击主页面的保存，然后在新窗口中勾选如下选项，然后点击继续。
5.点击主页面中的“确定”即可得到分析结果。