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多元回归分析可分为逐步回归和层次回归“逐步回归”首先选择与准则相关度最高的预测因子进入方程，然后用偏相关法检验与准则相关度较高或较低的预测因子直到新增加的变量不再产生统计上显著的增量效应。”层次回归”根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的阶数
SPSS进行多元线性回归分析如下
首先，生成文件并导入数据
1。创建工作表并将分析数据插入工作簿
2。打开SPSS分析工具，点击文件-->导入数据--> excel找到excel文件
3。选择包含已创建数据的excel文件，然后单击“打开
4”。打开所有excel数据导入SPSS数据编辑器，查看数据
第二，多元线性回归分析
1。然后依次操作，分析-->回归-->线性
2。打开线性回归窗口，将类A移到变量框中，将多个变量移到自变量中
3。单击窗口右侧的“统计”按钮，打开“线性回归：统计”窗口，选择回归系数的估计值，然后检查模型拟合
4。单击“图形”按钮，打开“图形”窗口，设置y和x对应的索引值
5。单击选项按钮，选择使用F的概率，并设置输入值和删除值
6。在选项变量的右侧，打开规则设置窗口，将其设置为不等于600
第三，生成分析图表结果
1。设置完成后，单击“输出绑定”2中的“确定”。向下移动屏幕，您可以看到模型摘要和方差分析表数据
3。最后，您可以生成系数和残差统计数据表，并比较不同的指标
~]。多元线性回归分析是一种数据分析的放大，而皮尔逊相关系数是多元线性回归分析中衡量回归质量的一个指标，如果存在两个或两个以上的自变量，则称为多元回归。事实上，一种现象往往与多种因素有关。用多个自变量的最优组合来预测或估计因变量比只用一个自变量更为有效和实用。因此，多元线性回归比单一线性回归更实用。
2. 在多元线性回归分析中，它是最基本、最简单的一种。
3. 采用回归模型，只要模型和数据相同，只能用标准的统计方法计算结果。
有时在回归分析中，选择哪一个因素、使用哪一个表达式只是一种猜测，这影响了用电因素的多样性和某些因素的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。
还可以用SPSS软件进行分析，使图形直观方便。
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