回归分析例题SPSS求解过程1、一元线性回归SPSS求解过程：判别：，且与的线性相关系数为R=0.951，回归方程的F检验值为75.559，对应F值的显著性概率是0.000<0.05,表示线性回归方程具有显著性，当对应F值的显著性概率>0.05,表示回归方程不具有显著性。每个系数的t检验值分别是3.017与8.692，对应的检验显著性概率分别为：0.017（<0.05）和0.000（<0.05），即否定，也就是线性假设是显著的。二、一元非线性回归SPSS求解过程：1、Y与X的二次及三次多项式拟合：所以，二次式为：三次式为：2、把Y与X的关系用双曲线拟合：作双曲线变换：判别：，，与的相关系数为R=0.968，回归方程系数的F检验值为196.227，对应F值的显著性概率是0.000（<0.05）,表示线性回归方程具有显著性，每个系数的t检验值分别是440514与14.008，对应的检验显著性概率分别为：0.000（<0.05）和0.000（<0.05），即否定，也就是线性假设是显著的。3、把Y与X的关系用倒指数函数拟合：，则令U1=LN（Y），V1=V=1/x,有U1=c+bV1.判别：，，与的相关系数为R=0.979，回归方程的F检验值为303.190，对应F值的显著性概率是0.000（<0.05）,表示线性回归方程具有显著性，每个系数的t检验值分别是195.221与-17.412，对应的检验显著性概率分别为：0.000（<0.05）和0.000（<0.05），即否定，也就是线性假设是显著的。三、多元线性回归判别：，与的复相关系数为R=0.582，回归方程的F检验值为7.702，对应F值的显著性概率是0.000（<0.05）,表示线性回归方程具有显著性，每个系数的t检验值分别是0.803、2.663、2.876与3.401，对应的检验显著性概率分别为：0.426（>0.05）、0.011（<0.05）、0.006（<0.05）和0.001（<0.05），即对于，否定，也就是Y关于各自变量的线性假设是显著的，而对于，接受。书解特点：，关于的线性关系不显著（Sig=0.011>0.01）,剔除，结果是：由于结果中又出现关于的线性关系不显著（Sig=0.278>0.01）,剔除，结果是：显然，关于的线性关系显著（Sig=0.001<0.01）
