无法确定因变量与多个自变量函数关系模型的情况下还可以做回归吗？

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各位大侠，在无法确定因变量与多个自变量函数关系模型的情况下还可以做回归吗？是什么回归？我想知道：每个自变量是否显著，显著的自变量又可以解释因变量多少变异？要实现这样的分析结果，应用R语言/SPSS分别应该怎么做？       非常感谢！

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关键词：多个自变量 关系模型 变量函数 自变量 因变量 回归、方差解释量、R语言、SPSS

我现在能做的是通过冗余分析（类似于回归分析）来筛选出对因变量有显著影响的自变量，并通过方差分解Variation partitioning analysis得出有显著影响的自变量的方差贡献率。还有其他方法吗？

第一，先确定因变量和自变量的类型，看适合做什么回归；第二，做回归之前，要进行相关分析，再确定是否适合做回归。

对数线性模型适合不知道自变量和因变量的情况下的分析

因变量和自变量都是连续型定量变量，在excel中通过散点图添加趋势线和显示R方值也看不出有明显的关系。再者如果可以确定几个自变量各自与因变量的关系（各种函数模型）并且都显著，那么进行回归时，函数右边（比如在spss中）自变量所在代数项之间是可加的关系还是可乘的关系？