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积分商城仅对APP用户开放，请扫描免费兑换商品！【SPSS】多元回归分析的一般步骤
【多元回归分析的前提条件】（1）因变量与自变量的关系是&一次&，即&线性&。现实中这种关系本质上往往是非线性的。（2）残差相互独立（3）方差齐性，残差的方差为常数或因变量的方差为常数。（4）残差服从正态分布，或因变量围绕其均值服从正态分布。【操作步骤】（1）处理数据，做序列图。（2）因变量的自相关和偏相关检验观察趋势，通过Correlations表对因自变量的相关性有大致的了解。（3）建立回归分析模型。一般采用进入法，进行最小二乘估计。主要的分析指标：①R方、调整后的R方：判断模型的解释程度；&&&&&&&&&&&&&&& ②DW值：是否在2附近，判断是否存在自相关，残差散点图也可以看自相关；
③ANOVA：未解释的残差；&&&&&&&&&&&&&&&
④F检验：显著性系数是否在要求的显著性水平之下，小于就不拒绝自变量对因变量有显著影响的原假设；&&&&&&&&&&&&&&& ⑤相关系数，看常数项、自变量的系数估计值、标准差；&&&&&nbsp...
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求大神帮我看一下这个怎么分析结果啊 spearman相关系数和多元线性回归分析
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线性回归分析中AL与AD,LT,R1,R2在P=0.05是相关的其中AD,LT，R1是正相关，R2负相关spearman相关系数中这几组都是显著相关的?LT负相关其他正相关?这样两种方法是不是矛盾了呢这样结果我该怎样说明呢谢谢~~
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或者是不是我这些数据如果做散点图能作出拟合曲线就是相关呢?
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因变量AL与自变量LTLT之间是负相关，其余为正相关（都是因变量与自变量之间的；而无自变量与自变量之间的相关系数）。系数右上角带一个星号的，显著性达p&.05;
带两个星号的 p&.01; 不带星号的则无显著性意义。相关的意思是两个变量相互依存，即一个变量的变化影响另一个变量的相应变化，当一个变量的增大，使另一个变量也增大，即为正相关关系；反之，一个变量的增大，使另一个变量减小，则为负相关关系。相关系数的绝对值越大（越接近1）两个变量间的依存度越高。散点图该拟合的是直线还是曲线，最好先观察散点图的形状再决定，一般是拟合直线，给出的相关系数也是线性相关系数。
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