回归模型应用，求助用spss做逻辑回归的模型怎么应用到预测中

来源：整理时间：2025-05-22 07:00:18 编辑：网络营销手机版

本文目录一览

1，求助用spss做逻辑回归的模型怎么应用到预测中
2，怎样使用logistic回归模型
3，在Excel中分析工具回归能进行哪些统计分析
4，什么是回归分析回归分析有什么用主要解决什么问题
5，如何利用logistic回归模型来预测
6，非线性回归的应用

1，求助用spss做逻辑回归的模型怎么应用到预测中

把需要预测的自变量取值代入，即可预测

logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5.选项里面至少选择95%ci。点击ok。统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我

求助用spss做逻辑回归的模型怎么应用到预测中

2，怎样使用logistic回归模型

logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和Logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和GDP总量，把上述四种因素作为自变量，某块地是否为耕地的概率为P，即应变量。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数，求出F(P)=G(高程，土壤，人口，GDP）的一个回归函数，即Logistic模型，然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率，用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的。

怎样使用logistic回归模型

3，在Excel中分析工具回归能进行哪些统计分析

统计学bai中的回归预测分析具有普遍的实用意义，但变量之间关系分析及计算繁杂，而借助Excel可方便高效地du研究其数量变动关系，完成其繁杂的计算分析过程。根据回归预测中的实例，借助Excel进行相关分析，判断出其相关程度，zhi并在此基础上建立回归模型，最后用Excel完成计算分析、统计检验及预测dao，使回归预测分析的计算过程更简捷，统计预测方法更为实用。直线回归分析是研究一个应变版量与一个自变量间呈直线趋势的数量关系。在实际中，常会遇到一个应权变量与多个自变量数量关系的问题。一个应变量与多个自变量间的这种线性数量关系可以用多元线性回归方程来表示。

1、首先将预处理的数据输到单元格里。2、“数据”里有一项“数据分析”。3、在一堆数据分析工具里找到回归这一项。4、对应框入y值和x值，即可进行分析。5、点击确定后，即出现分析结果。

在Excel中分析工具回归能进行哪些统计分析

4，什么是回归分析回归分析有什么用主要解决什么问题

回归分析,也有称曲线拟合.当在实验中获得自变量与因变量的一系列对应数据,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...(xn,yn)时,要找出一个已知类型的函数,y=f(x) ,与之拟合,使得实际数据和理论曲线的离差平方和:∑[yi-f(xi)]^2（从i=1到i=n相加）为最小.这种求f(x)的方法，叫做最小二乘法。求得的函数y=f(x)常称为经验公式,在工程技术和科学研究的数据处理中广泛使用.最普遍的是直线(一次曲线)拟合,在现代质量管理上,对散布图的相关分析上也用此法.当然,以上仅介绍了回归分析的一部分简要内容,要详细了解,应读大学,或自学到这个程度.我是自学的,我想你只要坚持不懈的努力,也是会成功的.

科普中国·科学百科：回归分析

1、“回归分析”是指分析因变量和自变量之间关系，回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。2、回归分析有很广泛的应用，例如实验数据的一般处理，经验公式的求得，因素分析，产品质量的控制，气象及地震预报，自动控制中数学模型的制定等等。3、回归分析主要处理变量的统计相关关系。

我只介绍一元线性回归的基本思想。我们作一系列的随机试验，得到n组数据：(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn).如果我们研究的是确定性现象，当然这n个点是在同一直线上的。但是现在x与y都是随机变量，即使x与y之间真的存在线性关系，即确实有y=ax+b的关系成立，由于随机因素的作用，一般地说，这n个点也不会在同一直线上。而x与y之间实际上并不存在线性关系，由于随机因素的作用，这n个点在平面上也可能排成象在一条直线上那样的。回归分析，就是要解决这样的问题，即从试验得到的这样一组数据，我们是否应该相信x与y之间存在线性关系，这当然要用到概率论的思想与方法。

5，如何利用logistic回归模型来预测

二元logit回归1. 打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2. 2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。3. 3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4. 4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5. 虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。6. 5.选项里面7. 因子分析8. 1输入数据。9. 2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。10. 3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。11. 4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。12. 5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6，要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。13. 6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。

logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和gdp总量，把上述四种因素作为自变量，某块地是否为耕地的概率为p，即应变量。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数，求出f(p)=g(高程，土壤，人口，gdp）的一个回归函数，即logistic模型，然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率，用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的。

6，非线性回归的应用

对实际科学研究中常遇到不可线性处理的非线性回归问题,提出了一种新的解决方法。该方法是基于回归问题的最小二乘法,在求误差平方和最小的极值问题上,应用了最优化方法中对无约束极值问题的一种数学解法——单纯形法。应用结果证明,这种非线性回归的方法算法比较简单,收敛效果和收敛速度都比较理想。回归方程的建立对于上述这些可化为线性模型的回归问题，一般先将其化为线性模型，然后再用最小二乘法求出参数的估计值，最后再经过适当的变换，得到所求回归曲线。在熟练掌握最小二乘法的情况下，解决上述问题的关键是确定曲线类型和怎样将其转化为线性模型。确定曲线类型一般从两个方面考虑:一是根据专业知识，从理论上推导或凭经验推测、二是在专业知识无能为力的情况下，通过绘制和观测散点图确定曲线大体类型。举例：1 1790-1960某国人口变化数据：注意：即便线性方程对对观测数据拟合相当好，但有关误差项的独立性和方差假设有可能被破坏。原因是时间序列的数据误差项往往不独立，误差项大小有可能根据数据总体的大小而变化，意思就是，即便适合这个样本的观测量的方程，但是，不适合总体。根据经验，人口增长模型不能被转化为线性模型，所以，可以利用曲线回归或者非线性回归。进一步比较究竟是曲线回归好还是非线性回归好，需要建立新的残差变量，这一步并不难，就是在spss中，相应分析的保存子对话框中建立新的对应模型的变量。其实，有一个万能公式：spss中，所有的“保存”对话框的功能都是，在二维表窗口也就是spss的盛放数据窗口中建立新变量，这个新变量有默认名，是相应分析的重要结果。保存新变量以后，需要根据残差的序列图进行判断：最平稳的就是最合适的。例2：血中药物浓度和时间曲线呈非线性关系。这个是根据专业背景知识而判断。药物不可能马上见效，也许在血液中逐步或者突然见效。例3:身高和体重，在青少年中，是呈直线关系，因为，青少年在不断成长，但是，对于整个人的生命周期，确是曲线关系因为，成年人的身高一般是确定的。像这样的例子根本用直线回归拟合不了，也称为非本质线性模型。对于这种实际情况，可以使用非线性回归的分段模型。最终目的是使残差平方和最小。也就是在图形中跟大多数散点接近。spss操作注意：1 初始值确定：①利用简单假设确定，例如，如果在所有变量中最大的一个个案值为178万，就需要选择200为初始值，再根据方程估计参数值。②利用图形或者图形辅助，数据转换如果参数没有初始值，也不能简单的设置为0，最好是将它们设置为预计要改变的值大小。总之，就是想办法找到一个比较合适的值，多设几个，然后比较。也可以根据专业背景和重点，来设值。这个还可以根据数学计算，例如，方程二边同时取对数。需要具体问题具体分析。2 迭代和收敛：迭代是计算机自动计算的，例如将迭代设置为1000，意思就是计算机算了1000次，每一次都是根据上一次的结果的基础进行再运算。当然，人工笔算需要算1000年。迭代不会永无止境的计算下去，而是收敛标准或者称作最大迭代的设置后，不论得没有得到结果，是否达到目标，都会停止。在结果输出表格中有迭代的历史记录。这个表格就是过程表，每一步怎样算的，都可以找到。因为迭代是计算机自动计算，例如，烧水，如果开了不断电，水烧干了就会起火，所以，机器需要人控制，它本身没有情感。spss操作：不论“计算变量”对话框或者“非线性回归”，和非线性回归的“损失函数”对话框都是很像的，有一个计算器算盘，函数组，函数和特殊变量。各种元素组合在一起，构成一个表达式，这个表达式构成一个新变量。只要用鼠标将对应的元素加入到表达式中，然后检查，或者事先在本上写有表达式，对应好，基本就没有问题。其实，spss许多操作根据文字可以猜出个大概。3 损失函数：“非线性回归”对话框是对整个因变量的运算法则，但是，损失函数是对某一个统计量的运算法则，spss默认是使用最小残差平方和找出非线性模型，也可以自己设置。在相应对话框中都有设置。可以这样以为：损失函数就是估计误差的函数，它是一个负面指标，越小越好。4 参数约束：多数非线性模型中，参数必须限制在有意义的区间内。指的是在迭代过程中对参数的限制。分为线性约束和非线性约束。线性约束中将参数乘以常数但这个常数不能为其他参数或者自身。非线性约束中至少有一个参数和其他参数相乘或者相除或者进行幂运算。结果：1 估计参数的渐进相关矩阵：如果出现非常大的正值或者负值，可能因为模型中参数过多，也说明观测量数目不足，但是不说明模型不拟合。2 95%置信区间：如果95%置信区间不包括零，表明这个参数具有统计学意义。如果离零比较接近，下结论时候应慎重。3 曲线拟合中计算出来的决定系数实际上是曲线直线化直线方程的决定系数，不一定代表变换前的变异解释程度。也就是说二个模型的决定系数有可能不具有可比性。引申：1 曲线回归最好的模型和非线性回归最好的模型进行比较。从中挑选最合适的模型。通过保存残差变量然后绘制序列图实现。2 有很多时候，线性模型根本解决不了问题，因为，即便费了很大力气转化为线性模型，但是，却扭曲了数据。例如不仅改变原来数据的正态性，还改变数据的方差齐性，独立性。并且，在精度要求比较高或者模型比较复杂时候，曲线回归也不能应用。所以这时候最好应用非线性回归模型。

所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。　　对具有非线性关系的因变量与自变量的数据进行的回归分析。　　处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理。假定根据理论或经验，已获得输出变量与输入变量之间的非线性表达式，但表达式的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为非线性回归模型