第八讲 SPSS的线性回归分析(下)

法学实证研究方法专题:spss统计软件的使用

第九讲 spss的线性回归分析(下)

本期将接着上期的内容,继续给大家讲述关于spss的线性回归分析中的曲线估计的知识。

曲线估计

1、曲线估计的概述

变量间相关关系的分析汇总,变量之间的关系并不总表现为线性关系,非线性关系也是极为常见的,可通过绘制散点图的方式粗略考察这种非线性关系。对于非线性关系通常无法直接通过线性回归分析,无法直接建立线性模型。

而曲线估计在这里是解决本质线性关系的。spss中的本质线性模型如下图:

spss曲线估计中,首先,在不能明确究竟哪种模型更接近样本数据时可在上述多种模型中选择几种模型;然后,spss自动完成模型的参数估计,并输出回归方程显著性检验的f值和概率p值、判定系数R的二次方等统计量;最后,以判定系数为主要依据选择最优模型,并进行预测分析。

此外,spss曲线估计还可以时间为解释变量,实现时间序列的简单回归分析和趋势外推分析,而本期重点讲解基本操作,对时间序列对简单回归分析和趋势外推暂不做介绍。

2、应用举例

首先,绘制城镇居民家庭人均现金消费支出与食品消费支出的散点图,如下图所示:

基于散点图以及对实际问题的认识,可尝试建立二次曲线等模型。

spss曲线估计的操作步骤如下图:

至此,完成了基本操作,spss将根据选择的模型自动进行曲线估计,并将结果输出到其查看窗口中,案例分析结果如下:

整理&编辑:曾子容

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180505G0MNU500?refer=cp_1026
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