SPSS-如何进行多元线性回归预测

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在数据分析行业内，最困难的一项工作就是对未来的某项变化进行预测，以下给各位分享如何利用多元线性回归模型对因变量进行预测：

步骤：

1. 建立预测模型：这里模型为：本例中收集了某地区过去16年的蛾量、卵量、降水量、雨日以及幼虫密度的历史数据，这里蛾量、卵量、降水量和雨日可以统计得到，因此需要这4个自变量来预测因变量幼虫密度，这里建立模型Y=a+x1*b1+x2*b2+x3*b3+x4*b4，其中Y 表示幼虫密度，a为随机误差，x1为蛾量，b1为蛾量的影响系数，x2为卵量，b2为卵量的影响系数，x3为降水量，b3为降水量的影响系数，x4为雨日，b4为雨日的影响系数。
2. 打开SPSS并打开数据：方法如下：
3. SPSS分析数据：方法如下图：
4. 设置回归分析各项参数：如下图：

   点击“统计量（S）",设置方法如下：       点击“绘制（T）”,设置方法如下图：        点击“保存（S）”,设置方法如下：         点击“选项（O）”，设置方法如下：

   设置好上面的各个选项后，点击“确定”，开始分析数据！

5. 分析结果解读：如下图：

   统计的基本信息：

   模型拟合度分析：

   显著性分析：

   模型系数分析：

6. 应用回归分析结果：Y=-3.928+X1*0.013+X2*0.019+X3*0.183+X4*2.478