spss非线性回归分析步骤_「SPSS数据分析」SPSS曲线回归分析的应用与操作详解
我们的教材中对SPSS软件中的线性回归分析方法进行了详尽的讲解。然而，在大多数情况下，在实际应用中并不完全适用所有数据集。当我们在研究因变量与自变量之间的关系时发现无法确定其是否呈现线性或其他类型的非线性关系时，则需要运用曲线回归的方法来确定最合适的模型形式。
我们收集了多个样本的人数及β指标数据，并希望探究人数与β指标之间的关系模式。或者拟合于哪类模型（如图1所示）。
图1
曲线回归操作步骤：
①点击“分析”--“回归”--“曲线估算”(图2)
图2
②将β指标选入因变量栏中，将人数选入独立变量栏中(图3)
图3
从下方模型列表中选择除'Logistic'之外的所有选项，并由于Logistics模型要求因变量必须是分类数据类型而排除了该选项(图4)，然后点击确认按钮完成操作。
图4
④分析结果
图5
从表格中可以看到，在考察拟合度指标R^2时发现采用三次多项式模型时的R^2值最大，并达到98%。从而可判定基于人数与\beta值两项指标的综合考量下，最优拟合模型属于三次多项式类型。
图6
由上图(图6)也可以看出：实心圈代表实际数据点，在这些数据点中表现最接近的是三次多项式曲线，并且其计算结果与图5所示的一致。
揭示了本次数据中自变量人数与因变量β之间的关系可用函数表达式来描述；最合适的表达形式是三次函数形式。具体书写方法将在后续文章中详细说明；这就是我们今天讨论的内容，请大家继续关注！
本期课程就到这里哦，感谢大家耐心观看！每日更新，敬请关注！
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