spss回归分析求助，急急急！！！

关键是，你自己都不清楚回归模型的方程是什么样的吗？

就只知道因变量和自变量了，能通过数据转换，做成线性的最好 10# nkunku

"Regression 9 - Multi Nonlinear Regression"

迭代数: 38
计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:09:750
优化算法: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法
计算结束原因: 达到收敛判断标准
均方差(RMSE): 2.25860778085121
残差平方和(SSE): 964.147421359392
相关系数(R): 0.749251332479743
相关系数之平方(R^2): 0.56137755922267
决定系数(DC): 0.561377559222671
卡方系数(Chi-Square): 36.1255378460275
F统计(F-Statistic): 239.334775914787

参数        最佳估算
----------        -------------
k1                 12.0664010050905
k2                 -2.60675102875691
k3                 -1.92160920629581
k0                 10.0278182766031

y=k0+k1*x1+k2*x2+k3*x3

应该是其中一些自变量的幂函数及倒数那些，不是简单的线性 10# nkunku

你这是做的xiapen，还是shangpen啊 12# nkunku

水人scu 发表于 2011-5-31 20:38
你这是做的xiapen，还是shangpen啊 12# nkunku

是xiapen

我也是学工科出身，所以估计楼主是要强度与其他几个因素的关系，我分析了xiapen
，采用逐步回归的办法，得到这么一些结果               
Model Summary
Model                R        R Square        Adjusted R Square        Std. Error of the Estimate
        1        .727a        .529        .527        2.3525639
dimension0        2        .741b        .549        .544        2.3097886
        3        .749c        .561        .554        2.2832688
a. Predictors: (Constant), 半径
b. Predictors: (Constant), 半径, 高度
c. Predictors: (Constant), 半径, 高度, 压力

Coefficients(a)
Model                Unstandardized Coefficients                Standardized Coefficients
                B        Std. Error        Beta        t        Sig.
1        (Constant)        6.634        .316                21.024        .000
        半径        -1.922        .133        -.727        -14.497        .000
2        (Constant)        11.088        1.606                6.904        .000
        半径        -1.922        .130        -.727        -14.765        .000
        高度        -2.623        .928        -.139        -2.827        .005
3        (Constant)        10.012        1.654                6.052        .000
        半径        -1.922        .129        -.727        -14.937        .000
        高度        -2.603        .917        -.138        -2.837        .005
        压力        12.060        5.216        .113        2.312        .022
a. Dependent Variable: 强度

Excluded Variables(c)
Model                                                Collinearity Statistics
                Beta In        t        Sig.        Partial Correlation        Tolerance
1        压力        .114a        2.296        .023        .166        1.000
        高度        -.139a        -2.827        .005        -.203        1.000
2        压力        .113b        2.312        .022        .168        1.000
a. Predictors in the Model: (Constant), 半径
b. Predictors in the Model: (Constant), 半径, 高度
c. Dependent Variable: 强度

所得结果与13楼一致，满足线性回归，但要剔除掉压力这个自变量