SPSS-如何进行多元线性回归预测

分析—回归——线性回归——多元线性回归分析，把因变量放入因变量列表中，之后多个自变量放入自变量列表中，选择变量筛选的方法（进入法、逐步法等），就可以了。

南心网 调查问卷SPSS数据统计分析服务 专业解答

通过做实验画散点图的方法利用回归方程进行估计和预测。线性回归方程公式为b=（x1y1+x2y2+xnyn-nXY）/（x1+x2+xn-nX）。线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。

首先打好2个基础1。 这两类均是由2个阶段组成2。条件概率的思想

1。 全概公式：首先建立一个完备事件组的思想，其实全概就是已知第一阶段求第二阶段，比如第一阶段分A B C三种，然后A B C中均有D发生的概率，最后让你求D的概率

P(D)=P(A)P(D/A）+P(B)P(D/B）+P(C)P(D/C）

2。贝叶斯公式，其实原本应该叫逆概公式，为了纪念贝叶斯这样取名而已。在全概公式理解的基础上，贝叶斯其实就是已知第二阶段反推第一阶段，这时候关键是利用条件概率公式做个乾坤大挪移,跟上面建立的A B C D模型一样，已知P(D)，求是在A发生下D发生的概率，这就是贝叶斯

P(A/D)=P(AD)/P(D)=P(A)P(D/A)/P(D)

这是概率论第一章理解的难点和重点，希望同学能学好！

回归预测是回归方程的一项重要应用。所谓预测就是对给定的X值，估计Y值将落在什么范围。设变量X,Y有线性关系，且线性回归方程的拟合度是较好的，但由于X,Y并非确定性关系，故对任意，不能精确地求得相应的y值，是根据变量之间相关关系或因果关系进行预测的方法[2] 。

回归预测方法有多种类型。

依据相关关系中自变量的个数不同分类，可分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法。在一元回归分析预测法中，自变量只有一个，而在多元回归分析预测法中，自变量有两个以上。依据自变量和因变量之间的相关关系不同，可分为线性回归预测和非线性回归预测。

步骤

1根据预测目标，确定自变量和因变量

明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。

2建立回归预测模型

依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归预测模型。

3进行相关分析

回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。

4检验回归预测模型，计算预测误差

回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。

5计算并确定预测值

利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。

1）应用回归预测法时应注意的问题：

应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。

2）正确应用回归分析预测时应注意：

①用定性分析判断现象之间的依存关系；

②避免回归预测的任意外推；

③应用合适的数据资料。

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