回归分析

 回归分析只能是多个自变量。可以一个因变量

线性

　　因变量是连续性的【量表题】

• 简单线性回归涉及一个自变量和一个因变量的线性关系。
• 多元线性回归则包含更多自变量。

　　前提

• 数据 是连续性的
• 因变量要符合正态分布
• 回归分析前要做相关性分析，自变量和因变量有相关性才能做回归

　　操作

　　

 　　选好自变量和因变量

　　

　　

　　

 

　　结果

　　

 　　看未标准化系数就行

　　判断　　

　　1. R方 是对数据的解释，0.220 能接是0.22的数据，解释效果一般

　　2. 方差分析表，显著性<0.05。说明至少有一个自变量和因变量存在线性关系

　　2. 看显著性P<0.05. 说明该回归显著性好，保留这个自变量。

　　4. 看B，表示回归系数

 

 

逐步回归分析

 　  定义：

　　　　逐步回归是以线性回归为基础的方法。其思路是将变量一个接着一个引入并在引入一个新变量后，对已入选回归模型的旧变量逐个进行检验，将认为没有意义的变量删除，直到没有新变量引入也没有旧变量删除，从而保证回归模型中每一个变量都有意义。

　　操作：

　　结果：

　　　　根据R方，要最好的，能较好的解释样本。

　　　　系数a。只看对应的就行

　　　　然后根据显著性，判断变量之间的关系

 

 logistic

　　因变量是分类

　　二元

 

 

　　多元