【原创】用SPSS 来做一元线性回归 （举例子）

但是我们可以使用SPSS 方法来计算其是否线性回归是否显著，同样用到99%置信区间。同时，SPSS 测试出来的线性回归和回归方程以及线形图同样能够满足日常数据分析的需要。

AVOVA 里面我也没有搞懂。欢迎大家讨论下。

在系数的表格中，其中B - zu 下 的数据：3437.555 为斜率 ；
B-常数的数据：2452.175为截距。
所以方程： f(x)= 3437.555x+2452.175 和excel计算相似。但是截距稍微差一点，没有搞明白。
系数的t检验中Sig 均小于0.01 ，所以，线性回归极其显著。

以下的图就是线性回归散点图。和excel相同

相关性表格：显著性（双侧）＜0.01，所以，线性回归极其显著。

想请教一下楼主，为什么不试试用最小二乘法进行回归比较一下呢，也许那样更加有意义。

这个就是用最小二乘法吧。我记得。

线性回归处理的数学依据就是最小二乘法。因为它们处理的数学方法是同一个，所以无论用excel、spss，还是用origin处理，结果应该相同的，偶尔末位数上有一点出入，那可能是系统在“后台”计算时设定的阈值有差异所致（例如迭代的最小邻差），当然，不同的软件，报出的信息多少会有差异，各取所需吧。

我做的和excel是一样的 y=3437.415x+2452.72 是不是你在spss中数据输错了

而且spss还有个好处 像此处中可以知道98.8%的原因都是来自与x