1樓：網友
我暈死 想把程式告訴你 ，系統說我發的有廣告內容 暈死，你把郵箱告訴我 ，我發給你吧。
spss逐步迴歸結果分析，**等~~~
2樓：網友
你少了乙個表，輸出結果的第一張表就是「輸入/移去的變數」，這張表裡面就是保留和移除的變數。
模型彙總：這個看r方，數值最大最接近1的就是擬合度最好的模型。
anova：這個看sig，《說明顯著有意義，意思是該模型偏回歸係數至少有乙個不為零。
係數：根據剛才模型彙總的結果，4號模型的擬合度最優，所以最後的係數也是看4號模型，係數值採用非標準化係數的b值，也就是偏回歸係數。
結果：根據多元迴歸模型：y=b0+b1x1+b2x2+··bkxk+ε，得出結果為y=固定資產投資+**支出+居民消費**指數+出口額，因為四捨五入，所以出口額的係數為，可以雙擊「係數」**得到精確的數字。
3樓：網友
逐步迴歸和線性迴歸分析結果基本一致，建議檢視spssau幫助手冊。
spss中如何解釋逐步迴歸後剩下的變數較少？
4樓：呂秀才
逐步迴歸通常是在多個自變數之間存在較大的共線性，用於剔除部分共線性時使用的方法，另外也會在剔除部分對因變數沒有顯著影響的變數。
所以你的15個變數剔除成兩個，說明可能是自變數之間有很強的共線性即 相關性，或者可能是部分自變數對於因變數沒有影響。
你可以再使用強制進入的方式做一遍迴歸分析，看看是存在共線性 還是說對因變數沒有影響的原因才剔除的。
但是做逐步迴歸的目的 就是為了可以剔除部分自變數，不然就沒有必要做逐步迴歸 。
5樓：網友
有意義的變數少啊。
你要先做單因素分析的。
6樓：網友
當然啊，逐步迴歸變數變少，是非常正常的情況，不用解釋。
什麼是逐步迴歸分析？什麼情況下使用？
7樓：網友
逐步迴歸在做多元線性迴歸分析時使用，當自變數較多時，我們需要選擇對因變數有顯著影響的變數，而捨去對因變數無顯著影響的變數，最好的方法就是迴歸分析。
多元線性逐步迴歸分析所得常數有字母，p值1.000，是否正常？是否可用該模型？
8樓：南心網心理統計
常數項顯著與否關係不大，至於t值，的確是太高了，迴歸係數基本上等於1，表示你的自變數與因變數之間很可能是一種簡單的加和運算關係（例如自變數是三個科目成績，因變數是三個科目的加和得分），模型問題很大。（南心網 spss多元迴歸分析）
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