亚洲**一区二区三区,国产乱视频

用SPSS進(jìn)行曲線回歸分析實(shí)例

2013.08.22

曲線回歸分析

在一元回歸中，若因變量和自變量相關(guān)的趨勢(shì)不是線性分布，呈現(xiàn)曲線關(guān)系。這種情況可以利用SPSS提供的曲線估計(jì)過(guò)程(Curve Estimation)方便地進(jìn)行線性擬合，選出最佳的回歸模型來(lái)擬合出相應(yīng)曲線。

下面以一個(gè)實(shí)例來(lái)介紹曲線擬合的基本步驟和使用方法。

例子

臺(tái)灣稻螟蟻螟侵入不同葉齡稻莖后的生存率數(shù)據(jù)（表4-1）。擬合出適合的曲線模型，來(lái)表達(dá)不同葉齡稻莖對(duì)臺(tái)灣稻螟蟻螟侵入的生存關(guān)系。

表4-1 臺(tái)灣稻螟蟻螟侵入不同葉齡稻莖后的生存率數(shù)據(jù)

生存率	8.9	10.3	12.3	12.9	13.1	13.5	13.8	13.6	12.7	13.5
葉齡	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11

本例子數(shù)據(jù)保存在DATA6-3.SAV。

1）準(zhǔn)備分析數(shù)據(jù)

在SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口建立變量“生存率”和“葉齡”兩個(gè)變量，把表6-13中的數(shù)據(jù)輸入到對(duì)應(yīng)的變量中。

或者打開(kāi)已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)文件（DATA6-3.SAV）。

2）啟動(dòng)線性回歸過(guò)程

單擊SPSS主菜單的“Analyze”下的“Regression”中“Curve Estimation”項(xiàng)，將打開(kāi)如圖4-1所示的線回歸對(duì)話窗口。

圖4-1 線回歸對(duì)話窗口

3) 設(shè)置分析變量

設(shè)置因變量：從左側(cè)的變量列表框中選擇一個(gè)或多個(gè)因變量進(jìn)入“Dependent(s)”框。本例子選“生存率”變量為因變量。

設(shè)置自變量：選擇一個(gè)變量為自變量，進(jìn)入“Independent”框，也可選取“Independent”框中的“Time”項(xiàng)，即以時(shí)間為自變量。本例子選“葉齡”變量為自變量。

選擇標(biāo)簽變量: 選擇一個(gè)變量進(jìn)入到“Case Labels”框中，該變量為標(biāo)簽變量，可以利用該變量的值在圖上查找觀測(cè)值。本例子沒(méi)有標(biāo)簽變量。

4）選擇曲線方程模型

在“Models”框中選擇一個(gè)或多個(gè)回歸方程模型，這11個(gè)模型都可化為相應(yīng)的線性模型。其中各項(xiàng)的意義分別為：

(1) Linear 線性模型

(2) Quadratic 二次模型

(3) Compound 復(fù)合模型

(4) Growth 生長(zhǎng)模型

(5) Logarithmic 對(duì)數(shù)模型

(6) S 形模型

(7) Cubic 拋物線模型

(8) Exponential 指數(shù)的模型

(9) Inverse 倒數(shù)模型

(10) Power 冪函數(shù)模型

(11) Logistic 邏輯斯蒂模型

在各項(xiàng)模型上單擊鼠標(biāo)右鍵，可以得到模型的方程類型。當(dāng)選中“Logistic”項(xiàng)時(shí)，應(yīng)在“Upper bound”框中輸入一個(gè)數(shù)值作為邏輯模型的上限值。

本例子選中第9號(hào)模型（Inverse，倒數(shù)模型）。

5)設(shè)置方程常數(shù)項(xiàng)

選中“Include constant in equation”項(xiàng)回歸方程中包含常數(shù)項(xiàng)。

6）繪制模型擬合圖

選中“Plot models”項(xiàng)繪制出回歸方程模型圖。本例子選中此項(xiàng)。

7）輸出方差分析表

選中“Display ANOVA table”項(xiàng)，將輸出方差分析表。

8) 保存分析數(shù)據(jù)

單擊“Save”按鈕，將打開(kāi)如圖4-2所示的對(duì)話框。該對(duì)話框用于選擇要保存的新變量。

圖4-2 曲線回歸保存值設(shè)置對(duì)話窗口

“Save Variables”框中列出了可保存的新變量：

“Predicted values”預(yù)測(cè)值。因變量的預(yù)測(cè)值。

“Residuals”殘差。因變量的觀測(cè)值和預(yù)測(cè)值的差。

“Prediction intervals”殘差因變量的預(yù)測(cè)區(qū)間。
當(dāng)選中“Prediction intervals”項(xiàng)時(shí)，可在該項(xiàng)下面的“Confidence interval”框中輸入顯著性水平。

本例子選中“Predicted values”項(xiàng)、“Residuals”項(xiàng)和“Prediction intervals”項(xiàng)。

“Predict cases”：當(dāng)選擇時(shí)間序列為自變量時(shí)，本欄設(shè)置一個(gè)超過(guò)數(shù)據(jù)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)周期。其中各項(xiàng)的意義分別為：

“Predict from estimation period through last case”根據(jù)估計(jì)周期為所有的觀測(cè)量提供預(yù)測(cè)周期。

“Predict through”當(dāng)要預(yù)測(cè)的觀測(cè)量超過(guò)當(dāng)前的數(shù)據(jù)時(shí)間序列時(shí)，輸入觀測(cè)量的一個(gè)周期數(shù)值。

9）提交執(zhí)行

在主對(duì)話框里單擊“OK”，提交執(zhí)行，結(jié)果將顯示在輸出窗口中。輸出結(jié)果主要分兩部分：第一部分是文本輸出，給出了曲線模型、各統(tǒng)計(jì)量、方差分析以及曲線方程系數(shù)，見(jiàn)圖3-3；第二部分是預(yù)測(cè)模型與分析數(shù)據(jù)的圖形比較，見(jiàn)圖3-2。

有時(shí)SPSS在輸出瀏覽窗口不會(huì)完全顯示出來(lái)所有的文本，在文本框左下角顯示了一個(gè)紅色三角形來(lái)提示我們?？梢允褂檬髽?biāo)選中文本塊，拖動(dòng)鼠標(biāo)把文本框擴(kuò)大，直至顯示出全部文本。

根據(jù)“曲線回歸保存值設(shè)置對(duì)話窗口”的設(shè)置，SPSS在數(shù)據(jù)編輯窗口增添如下變量：