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1、回歸分析例題SPSS求解過程一元線性回歸SPSS求解過程：分析1：model SummarymodelR相關系數復相關系數Adjusted 調節的復相關系數Std. error of the estimate=10.9510.9040.8920.733 ANOVAmodelSum of SquaresdfMean SquaresFSig.RegressionResidualTotal40.64.344.918940.60.5475.5590.000 CoefficientsmodelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficients t Sig

2、.Constantvariable X2.170.202=0.720=0.023 R=0.9513.028.6920.0170.000分析2：，且與的線性相關系數為R=0.951，回歸方程的F檢驗值為75.559，對應F值的顯著性概率是0.0000.05,表示回歸方程不具有顯著性。每個系數的t檢驗值分別是3.017與8.692，對應的檢驗顯著性概率分別為：0.017（0.05）和0.000（0.05），即否定，即關于的線性性是顯著的。=0.023=0.720Ad. 二、一元非線性回歸SPSS求解過程：1、Y與X的二次及三次多項式擬合：所以，二次式為：三次式為：2、把Y與X的關系用雙曲線擬合：作

3、雙曲線變換：判別：，與的相關系數為R=0.968，回歸方程系數的F檢驗值為196.227，對應F值的顯著性概率是0.000（0.05）,表示回歸方程的線性性顯著 ，每個系數的t檢驗值分別是440514與14.008，對應的檢驗顯著性概率分別為：0.000（0.05）和0.000（0.05），即否定，即關于的線性性是顯著的3、把Y與X的關系用倒指數函數擬合，即 ，取對數作對數變換U1=LN（Y），V1=V，有判別：，與的相關系數為R=0.979，回歸方程的F檢驗值為303.190，對應F值的顯著性概率是0.000（0.05）,表示回歸方程線性性顯著，每個系數的t檢驗值分別是195.221與-17.412，對應的檢驗顯著性概率分別為：0.000（0.05）和0.000（0.05），即否定，即關于的線性性是顯著的。三、多元線性回歸判別：，與的復相關系數為R=0.582，回歸方程的F檢驗值為7.702，對應F值的顯著性概率是0.000（0.05）、0.011（0.05）、0.006（0.05）和0.001（0.01）,剔除，結果是：由于結果中又出現關于的線

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