请问如何利用spss的 回归分析计算某点的预测值和95%的预测区间。请告知详细的操作步骤以及在哪里看结果。

1. 请问如何利用spss的 回归分析计算某点的预测值和95%的预测区间。请告知详细的操作步骤以及在哪里看结果。

1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。

2、接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】。

3、选择【简单分布】，并点击【定义】。

4、在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定，其他都不要管，然后得到散点图，可以看出x轴和y轴明显呈线性关系，所以接下来的回归分析就要用线性回归方法，假设图像呈曲线就需要选择曲线拟合的方法。

5、点击【分析】---【回归】---【线性】。

6、在弹出的线性回归框中设置自变量和因变量，其他的选项用默认设置即可，其他的选项只是用来更加精确地去优化模型。

7、【模型汇总表】中R表示拟合优度，值越接近1表示模型越好。至此回归分析就完成了图中的这个模型就是比较合理的。

2. 急！！spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性回归分析，又怎么看回归分析的结果。

一个自变量 一个因变量如果要进行线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。
现在很多人都忽略这一点 直接使用的。 至于判断线性方程拟合的好坏，看R方和spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性。
SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定。

扩展资料：
13版中的改进可能主要有以下几个方面：
1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。
2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。
3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。
参考资料来源：百度百科-spss

3. 如何看SPSS逐步回归分析的结论，跪求高手帮助~~~~~

你用的方法是逐步回归分析——是向前选择变量法 和 自后淘汰变量法 的结合
向前选择变量法规则：F=3.84 or Sig = 0.05
自后淘汰变量法规则：F=2.71 or Sig = 0.10
两者结合后，即要使变量不被消去，需F值越大越好，sig值则需小于0.05（拒绝原假设H0）
1.由ANOVA表中，sig<0.05得知，回归模型有效
2.由Coefficients表的，sig值可知，社会取向和他人取向，均选入模型
3.由Excluded Variables表中，sig>0.05可知，自我取向变量不能再进入方程

4. SPSS回归分析 曲线估计

SPSS回归分析：曲线估计
一、概念（分析-回归-曲线估计）
曲线估计过程为11种不同的曲线估计回归模型生成曲线估计回归统计量和相关的图。将对每个因变量生成一个单独的模型。也可以将预测值、残差和预测区间保存为新变量。
二、模型（分析-回归-曲线估计）
您可以选择一个或多个曲线估计回归模型。要确定使用哪种模型，请绘制数据。如果变量显示为线性相关，则使用简单线性回归模型。当变量不是线性相关时，请尝试转换数据。当转换没有帮助时，则可能需要更复杂的模型。查看数据的散点图；如果该图看起来像是您了解的某个数学函数，则将数据与该类型的模型进行拟合。例如，如果数据看起来像指数函数，请使用指数模型。
1、线性.方程为Y = b0 + (b1 * t)的模型。按时间的线性函数建模的序列值。
2、对数.方程为Y = b0 + (b1 * ln(t))的模型。
3、逆模型.方程为Y = b0 + (b1 / t)的模型。
4、二次.方程为Y = b0 + (b1 * t) + (b2 *t**2)的模型。二次模型可用来对“减弱”的序列或阻尼衰减的序列进行建模。
5、三次.由方程Y = b0 + (b1 * t) + (b2 *t**2) + (b3 * t**3)定义的模型。
6、幂.方程式为Y = b0 * (t**b1)或ln(Y) = ln(b0) + (b1 *ln(t))的模型。
7、复合.方程为Y = b0 * (b1**t)或ln(Y) = ln(b0) + (ln(b1) *t)的模型。
8、S.方程式为Y = e**(b0 + (b1/t)) orln(Y) = b0 + (b1/t)的模型。
9、逻辑.方程为Y = 1 / (1/u + (b0 *(b1**t)))或ln(1/y-1/u)=ln (b0) + (ln(b1) * t)的模型，其中u是上界值。选择“逻辑”之后，请指定用在回归方程中使用的上界值。该值必须是一个大于最大因变量值的正数。
10、增长.方程式为Y = e**(b0 + (b1 *t))或ln(Y) = b0 + (b1 *t)的模型。
11、指数.方程为Y = b0 * (e**(b1 * t)) orln(Y) = ln(b0) + (b1 * t)的模型。
三、保存（分析-回归-保存）
1、保存变量。对于每个选定的模型，您可以保存预测值、残差（因变量的观察值减去模型预测值）和预测区间（上限和下限）。新变量名称和描述标签显示在输出窗口中的表中。
2、预测个案。在活动数据集中，如果选择时间而不是变量作为自变量，则可以指定超出时间序列结尾的预测期。您可以选择以下选项之一：◎从估计期到最后一个个案的预测。在估计期内的个案的基础上预测文件中所有个案的值。显示在对话框底端的估计期可通过“数据”菜单上的“选择个案”选项的“范围”子对话框来定义。如果未定义任何估计期，则使用所有个案来预测值。◎预测范围。根据估计期中的个案，预测指定日期、时间或观察号范围内的值。此功能可以用于预测超出时间序列中最后一个个案的值。当前定义的日期变量确定可用于指定预测期结尾的文本框。如果没有已定义的日期变量，则您可以指定结尾的观察（个案）号。

5. 急！！spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性回归分析，又怎么看回归分析的结果。

一个自变量
一个因变量
如果要进行线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。这个是前提，现在很多人都忽略这一点
直接使用的。
至于判断线性方程
拟合的好坏，看r方和调整的r方就可以了，r方越接近1，说明拟合的效果越好。你这个里面
r方为0.618，调整的r方为0.570，说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异，不能说好，也不能说坏。看具体情况而定
anova(b)这个表格是检验
回归方程是否显著的，sig的值=0.007
小于0.05，说明回归模型有意义，可以使用。
下面一个标准化回归系数
和非标准化回归系数
则是回归方程自变量的系数，非标准化的系数用来拟合方程使用，标准化的系数是剔除了不同自变量的不同计量单位影响的，用于比较多个自变量的影响大小

6. 急！！spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性回归分析，又怎么看回归分析的结果。

一个自变量 一个因变量如果要进行线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。
现在很多人都忽略这一点 直接使用的。 至于判断线性方程拟合的好坏，看R方和spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性。
SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定。

扩展资料：
13版中的改进可能主要有以下几个方面：
1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。
2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。
3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。
参考资料来源：百度百科-spss

7. SPSS回归分析结果该怎么解释，越详细越好

对模型整体情况进行分析：包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。
回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05，说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告。
分析X的显著性（P值），如果呈现出显著性，则说明X对Y有影响关系。如果不显著，则应剔除该变量。结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响，为负数则说明有负向影响。

回归分析研究的主要问题是：
（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；
（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；
（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；
（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。
以上内容参考：百度百科-回归分析

8. SPSS做的逐步回归分析，怎样解释结果？

1、用每个自变量的标准化B/所有自变量标准化B之和，得出的百分比 即可表示该自变量对因变量的贡献占比，
2、逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。
以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含先主动变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。

扩展资料：SPSS进行逐步回归分析：
在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互作关系。在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更较好。
逐步回归分析，首先要建立因变量y与自变量x之间的总回归方程，再对总的方程及每—个自变量进行假设检验。当总的方程不显著时，表明该多元回归方程线性关系不成立；而当某—个自变量对y影响不显著时，应该把它剔除，重新建立不包含该因子的多元回归方程。筛选出有显著影响的因子作为自变量，并建立“最优”回归方程。
回归方程包含的自变量越多，回归平方和越大，剩余的平方和越小，剩余均方也随之较小，预测值的误差也愈小，模拟的效果愈好。但是方程中的变量过多，预报工作量就会越大，其中有些相关性不显著的预报因子会影响预测的效果。因此在多元回归模型中，选择适宜的变量数目尤为重要。