1樓：麻木
總離差不能用薯握n個離差之和來表示，通常是用離差的平方和，即作為總離差，並使之達到最小，這樣迴歸直線就是所有直線中q取最小值的那一條。
由於絕對值。
使得計算不變，在實際應用中人們更喜歡用：q=（y1-bx1-a）²+y2-bx2-a）²+yn-bxn-a）²，這樣，當a，b取謹世什麼值時q最小，即到點直線y=bx+a的「整體距離」最小。
2樓：網友
這個是在regression選單裡面的。
但是你採用ols之族弊孫前，要確定是不是一定能卜衝使用ols，ols是有兆鏈應用條件的，不能亂用。
我替別人做這類的資料分析很多的。
spss最小二乘法迴歸分析是怎麼樣的？
3樓：小採姐姐
spss最小二乘法迴歸分析
1、統計量：對於每個模型：標準和非標準迴歸係數。
復r、r2、調整r2、估計的標準誤、方差分析表、**值和殘差。
此外，還有用於每個迴歸係數的95%的置信區間。
以及引數估計的相關性叢哪和協方差矩陣。
2、資料：因變數。
和自變數必須是定量的。分類變數（例如宗毀燃教、專業或居住地）需要重新編碼為二分類（啞元）變數或其他型別的對比變數。內生解釋變數應是定量變數（非分類變數）。
資料分析。如果確信沒有任何**變數與因變數中的誤差相關，則可使用「線性迴歸。
過程。如果您的資料違反了假設之一（例如，正態性假設或恆定方差假設），則嘗試轉換資料。
如果您的資料不線性相關，且轉換也沒有幫助，則使用「曲線估計」過程中的備用模型。如果因變數是二分變數，例如指示特定的銷纖鄭虛售是否已完成，則請使用「logistic迴歸」過程。如果您的資料不獨立（例如，如果您在多個條件下觀察同乙個人），請使用advanced models選項中的「重複度量」過程。
spss怎麼得出迴歸方程
4樓：天羅網
首先開啟乙份要進行線性迴歸分析的spss資料，然後點選，分析-迴歸-線性；
然後將因變數和自變數分別放入相應的框中；
接著可以進行選擇變數，即對變數進行篩選，並利用右側的「規則」按鈕建立乙個選擇條件，這樣，只有滿足該條件的記錄才能進行迴歸分析；
接著點選右側的統計量開啟統計量子對話方塊，然後勾選圖中的選項。spss怎麼得出迴歸方程，補充：
接著開啟選項子對話方塊，然後勾選【在等式中包含常亮】；
先對自變數和因變數進行方差齊性檢驗；
迴歸方程是根據樣本資料通過迴歸分析所得到的反映乙個變數（因變數）對另乙個或一組變數（自變數）的迴歸關係的數學表示式。迴歸直線方程用得比較多，可以用最小二乘法求迴歸直線方程中的a,b，從而得到迴歸直線方程。
迴歸方程（regression equation）是對變數之間統計關係進行定量描述的一種數學表示式。指具有相關的隨機變數和固定變數之間關係的方程。
迴歸直線方程指在一組具有相關關係的`變數的資料（x與y）間，一條最好地反映x與y之間的關係直線。
5樓：惠企百科
用最小二乘估計求迴歸方程總離差不能用n個離差之和來表示，通常是用此輪桐離差的平方和，即作為總離差，並使之達到最小，這樣迴歸直線就是所有直線中q取最小值的那一條。
由於絕對值使得計算不變，在實際應用中人們更喜歡用：q=（y1-bx1-a）²+y2-bx2-a）²+yn-bxn-a）²，這樣，當a，b取什麼值時q最小，即到點直線y=bx+a的「整體距離」最小。
spss迴歸分析是廣義最小二乘法嗎
6樓：
是的，spss迴歸分析是基於廣義最汪兄小二乘法（generalized least squares，gls）的一種統計分析方法。它可以用來評估多個自變數對乙個因變困櫻襲量的影響。頌粗gls方法假設資料存在正態分佈，而且所有觀測資料之間相互獨立。
spss迴歸分析通過使用gls方法來估計引數、評估模型的準確性、測量不同變數之間的關係以及**因變數的值。
spss求最優迴歸方程
7樓：
1，畫散點圖，可以看出是個拋物線，也就是個一元二次方程。
還不確定的話，可選擇迴歸--曲線估計，把所有的迴歸模型全選上，擬合後看r2，最大的為二次方和立方，立方的第四個引數為0，所以實際上還是個二次方。
2，一元二次方程為：y=axx+bx+c。
迴歸--非線性--設定引數（初始值隨便填下）。
3，分析出的結果為y=其實和曲線估計的結果一樣的）。
4，最大值嘛也就是散點圖的拐點時y值。dy/dx=2ax+b=0，也就是x=-b/2a時。
x=，y值最大=。
關於在spss中迴歸如何求方程
8樓：網友
迴歸方程：
時間 = * 中青年的濃度 + 老年組的濃度從調整的r方 = 看，因變數的變化有可由自變數來解釋，擬合優度很好，從方差分析表看，f = sig = ，迴歸方程是顯著的。
從係數**中看，常量 = t= sig= ,說明迴歸係數也是顯著的。
同理，其它的2個係數也是顯著的。
綜上所述，迴歸方程是顯著的，可用且效果良好。
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