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请教大家一个问题，我前些天做了个多元线性回归分析，做出来后检验修正的R的平方才0.7，所以我想把先前的多元线性改成多元非线性，怎么做啊？比如我做成Y=a(X1的平方)+b（X2的立方）+c，这个怎么用spss实现啊？
另外，我做了主成分分析，但是分析出来，不知道怎么选了，我一共才6个参数，最后旋转后一看，好像差不多都该选一样，麻烦大家给我看看啊，刚刚用spss，有些不清楚
214825.rar (14.86 KB) 本附件包括：

• 主成成分分析.doc

2008-5-25 13:10:00 上传

求助~~多元非线性回归分析和主成分分析

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关键词：多元非线性回归分析 多元非线性回归 线性回归分析 主成分分析 非线性回归 主成分分析 非线性回归 主成分分析法 spss主成分分析 逐步回归分析 多元回归分析 因子分析法 应用时间序列分析

主成份不需要旋转！

不需要旋转啊？我看书上都说超过1个因子就要啊，难道说的是因子分析？

我把几个数据放在这里，麻烦大家给我看看，详细的数据在上面的附件中。在选择主成分时，第二个主成分的特征值才0.683，这个选上有没有问题？有的书上说特征值一般最好大于1.大家看看，最后出来的数据我不知道选那几个参量了。（我做这个的目的就是在做回归分析时减少参量数量）

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.            .752
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square            148.933
 df                                                         15
 Sig.                                                       .000

Rotated Component Matrix(a)
  Component  
 1 2
Loudness .726 .661
dB .857 .403
dBA .777 .584
Sharpness .306 .838
Roughness .294 .892
Fluctuation -.900 -.195
Extraction Method: Principal Component Analysis.
 Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 3 iterations.

选取变量有几种办法，特征值大于1是可以的，比较常用的是85%原则，即当前几个特征值的累计贡献率达到85%就可以了。

目前突然对这个方法更晕了！

重新问问：

我本来是六个参数，要做回归分析，我想用主成分分析法将参数减少，能不能实现这个目的？如果能实现，得出的矩阵如下，请教各位这个怎么选择参数？（因为我看好像有的人说是得出的两个因子来代替原来的6个参数，但是这2个因子又是用6个参数表达的，那且不是更复杂了。所以我觉得那样不行。因此问问大家我的目的能不能达到，谢谢了！！！）

Component Matrix(a)
  Component 
 1 2

dB .857 .403
dBA .777 .584
Sharpness .306 .838
Roughness .294 .892
Fluctuation -.900 -.195

哪位大侠帮我看看啊！

主成分回归，查查相关的文献吧！

主成分回归不是减少参数，而是尽可能的保留参数！

一样困惑