如何用spss做回归模型的预测区间
spss回归分析的各项参数怎么看？
spss回归分析的各项参数怎么看？
首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，siglt0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。
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siglt0.05,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
然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关。
spss回归方程怎么得出？
spss回归方程这样得出
打开SPSS，
输入数据，
工具栏选择分析，再选择回归，再选择曲线估计，
弹出窗口，填入因变量与自变量，然后在模型选择Logistic即可得出spss回归方程
怎么用spss做多元非线性回归分析？
非线性回归做起来比较复杂的。。。首先你还是要绘制一下散点图，看散点图的趋势如何
如果是有比较合适的曲线方程，可以直接拟合
如果说没有合适的曲线方程，或者说散点图趋势呈现的不一致，则需要自己构建曲线方程，然后求参数的，这个比较有难度，你可以找教材对应的部分看看
spss逐步回归怎样筛选变量？
1、选择菜单【分析】-【回归】-【线性】。因为需要建立的是固体垃圾产生量与各种用途的土地面积之间的多重线性模型，所以将固体垃圾产生量选为因变量，将各种用途的土地面积选为自变量。
2、在自变量筛选方法里选择最为稳妥的步进法。然后点击选项按钮，可以看到在步进法的条件里，自变量进入和除去的概率值分别是0.05和0.1，也就是说自变量进入的条件比删除的条件更为严格。然后点击确定，输出结果。