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第7章回归分析回归分析的概念回归分析的模型回归分析的过程7.1线性回归(Liner)一元线性回归模型的确定:一般先做散点图(Graphs->Scatter->Simple),以便进行简单地观测(如:Salary与Salbegin的关系) 若散点图的趋势大概呈线性关系,可以建建立线性方程,若不呈线性分布,可建立其它方程模型,并比较R2(-->1)来确定一种最佳方程式(曲线估计) 多元线性回归一般采用逐步回归方法-Stepwise逐步回归方法的基本思想线性回归分析实例2.若散点图的趋势大概呈线性关系,可以建立线性回归模型 Analyze->Regression->Linear Dependent:Salary Independents:Salbegin,prevexp,jobtime,jobcat,edcu等变量 Method:Stepwise 比较有用的结果: 拟合程度AdjustedR2:越接近1拟合程度越好 回归方程的显著性检验Sig 回归系数表Coefficients的Model最后一个中的回归系数B和显著性检验Sig 得模型:Salary=-15038.6+1.37Salbegin+5859.59jobcat- 19.55prevexp+154.698jobtime+539.64edcu7.2曲线估计(CurveEstimation)10.2.3曲线估计(CurveEstimation)分析实例10.3二项逻辑回归(BinaryLogistic)10.3.3二项逻辑回归(BinaryLogistic)实例补充:回归分析定量变量的线性回归分析检验问题等多个自变量的回归自变量中有定性变量的回归自变量中有定性变量的回归SPSS实现(hischool.sav)注意SPSS的回归分析SPSS的回归分析