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线性回归法怎么用（线性回归法怎么用图表表示）
发布时间：2023-04-14 07:29:20
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于线性回归法怎么用的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、常见的回归分析方法有哪些？
1/6分步阅读
1.线性回归方法：通常因变量和一个（或者多个）自变量之间拟合出来是一条直线（回归线），通常可以用一个普遍的公式来表示：Y（因变量）=a*X（自变量）+b+c，其中b表示截距，a表示直线的斜率，c是误差项。如下图所示。

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2.逻辑回归方法：通常是用来计算“一个事件成功或者失败”的概率，此时的因变量一般是属于二元型的（1 或0，真或假，有或无等）变量。以样本极大似然估计值来选取参数，而不采用最小化平方和误差来选择参数，所以通常要用log等对数函数去拟合。如下图。

3/6
3.多项式回归方法：通常指自变量的指数存在超过1的项，这时候最佳拟合的结果不再是一条直线而是一条曲线。比如：抛物线拟合函数Y=a+b*X^2，如下图所示。

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4.岭回归方法：通常用于自变量数据具有高度相关性的拟合中，这种回归方法可以在原来的偏差基础上再增加一个偏差度来减小总体的标准偏差。如下图是其收缩参数的最小误差公式。

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5.套索回归方法：通常也是用来二次修正回归系数的大小，能够减小参量变化程度以提高线性回归模型的精度。如下图是其惩罚函数，注意这里的惩罚函数用的是绝对值，而不是绝对值的平方。

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6.ElasticNet回归方法：是Lasso和Ridge回归方法的融合体，使用L1来训练，使用L2优先作为正则化矩阵。当相关的特征有很多个时，ElasticNet不同于Lasso，会选择两个。如下图是其常用的理论公式。

二、多元线性回归分析怎么用spss筛选
多元线性回归
1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴
三、怎样用SPSS进行多元线性回归。我想知道很详细的操作步骤。恳请各位高手帮忙。
第一节 Linear过程
8.1.1 主要功能
调用此过程可完成二元或多元的线性回归分析。在多元线性回归分析中，用户还可根据需要，选用不同筛选自变量的方法（如：逐步法、向前法、向后法，等）。
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8.1.2 实例操作
〔例8.1〕某医师测得10名3岁儿童的身高（cm）、体重（kg）和体表面积（cm2）资料如下。试用多元回归方法确定以身高、体重为自变量，体表面积为应变量的回归方程。
儿童编号
体表面积（Y）
身高（X1）
体重（X2）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
5.382
5.299
5.358
5.292
5.602
6.014
5.830
6.102
6.075
6.411
88.0
87.6
88.5
89.0
87.7
89.5
88.8
90.4
90.6
91.2
11.0
11.8
12.0
12.3
13.1
13.7
14.4
14.9
15.2
16.0
8.1.2.1 数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：体表面积为Y，保留3位小数；身高、体重分别为X1、X2，1位小数。输入原始数据，结果如图8.1所示。
图8.1 原始数据的输入
8.1.2.2 统计分析
激活Statistics菜单选Regression中的Linear...项，弹出Linear Regression对话框（如图8.2示）。从对话框左侧的变量列表中选y，点击Ø钮使之进入Dependent框，选x1、x2，点击Ø钮使之进入Indepentdent(s)框；在Method处下拉菜单，共有5个选项：Enter（全部入选法）、Stepwise（逐步法）、Remove（强制剔除法）、Backward（向后法）、Forward（向前法）。本例选用Enter法。点击OK钮即完成分析。
图8.2
线性回归分析对话框
用户还可点击Statistics...钮选择是否作变量的描述性统计、回归方程应变量的可信区间估计等分析；点击Plots...钮选择是否作变量分布图（本例要求对标准化Y预测值作变量分布图）；点击Save...钮选择对回归分析的有关结果是否作保存（本例要求对根据所确定的回归方程求得的未校正Y预测值和标准化Y预测值作保存）；点击Options...钮选择变量入选与剔除的α、β值和缺失值的处理方法。
8.1.2.3 结果解释
在结果输出窗口中将看到如下统计数据：
* * * *
M U L T I P L E
R E G R E S S I O N
* * * *
Listwise Deletion of Missing Data
Equation Number 1
Dependent Variable..
Y
Block Number 1. Method: Enter
X1
X2
Variable(s) Entered on Step Number
1..
X2
2..
X1
Multiple R
.94964
R Square
.90181
Adjusted R Square
.87376
Standard Error
.14335
Analysis of Variance
DF
Sum of Squares
Mean Square
Regression
2
1.32104
.66052
Residual
7
.14384
.02055
F =
32.14499
Signif F = .0003
------------------ Variables in the Equation ------------------
Variable
B
SE B
Beta
T Sig T
X1
.068701
.074768
.215256
.919 .3887
X2
.183756
.056816
.757660
3.234 .0144
(Constant)
-2.856476
6.017776
-.475 .6495
End Block Number
1 All requested variables entered.
结果显示，本例以X1、X2为自变量，Y为应变量，采用全部入选法建立回归方程。回归方程的复相关系数为0.94964，决定系数（即r2）为0.90181，经方差分析，F=34.14499，P=0.0003，回归方程有效。回归方程为Y=0.0687101X1+0.183756X2-2.856476。
本例要求按所建立的回归方程计算Y预测值和标准化Y预测值（所谓标准化Y预测值是指将根据回归方程求得的Y预测值转化成按均数为0、标准差为1的标准正态分布的Y值）并将计算结果保存入原数据库。系统将原始的X1、X2值代入方程求Y值预测值（即库中pre_1栏）和标准化Y预测值（即库中zpr_1栏），详见图8.3。
图8.3 计算结果的保存
本例还要求对标准化Y预测值作变量分布图，系统将绘制的统计图送向Chart Carousel窗口，双击该窗口可见下图显示结果。
图8.4 对标准化Y预测值所作的正态分布图
四、如何用SPSS软件求解线性回归方程
多元线性回归
1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
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以上就是关于线性回归法怎么用相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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