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如果是一元回归，则分析结果如下：回归分析: y 与 x 回归方程为y = - + x自变量 系数 系数标准误 T P常量 = R-Sq = R-Sq（调整） = 方差分析来源 自由度 SS MS F P回归 1 残差误差 12 合计 13 如果是二元回归，结果如下：多项式回归分析:y 与 x 回归方程为y = - x + x**2S = R-Sq = R-Sq（调整） = 方差分析来源 自由度 SS MS F P回归 2 误差 11 合计 13 方差的序贯分析来源 自由度 SS F P线性 1 二次 1 如果是三元回归，结果如下： 多项式回归分析:y 与 x 回归方程为y = 1452 - x + x**2 - x**3S = R-Sq = R-Sq（调整） = 方差分析来源 自由度 SS MS F P回归 3 误差 10 合计 13 方差的序贯分析来源 自由度 SS F P线性 1 二次 1 立方 1 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 综合分析，x与y更适合采用二元回归。
毕单是指毕业论文，双变量回归是其中一种常用的统计分析方法。关于双变量回归是否简单，可以从以下四个角度进行解答。首先，从统计学角度来看，双变量回归是一种相对简单的分析方法。在统计学中，回归分析是一种常用的数据分析方法，而双变量回归是其中最简单的一种。相比其他回归分析方法，双变量回归只涉及两个变量之间的关系，分析起来相对容易理解和应用。其次，从数据处理角度来看，双变量回归也是一种相对简单的方法。对于双变量回归的数据处理过程，需要进行数据清洗、变量选取、数据转换等一系列操作，但相比其他回归分析方法，双变量回归的数据处理难度较低，不需要进行特别复杂的处理操作。第三，从数学角度来看，双变量回归是一种基础的数学方法，也比较容易理解。双变量回归的理论基础是数学中的线性回归模型，相对于其他数学模型而言，双变量回归是一种基础的数学方法，不需要特别高深的数学知识，也比较容易理解。最后，从实践应用角度来看，双变量回归也是一种实用性较高的方法。在实际应用中，双变量回归常常用于研究两个变量之间的关系，如销售额和广告投放量之间的关系，或者学习成绩和学生出勤率之间的关系等。这些分析通常不需要进行太复杂的数据处理和数学计算，比较容易实现。综上所述，从统计学、数据处理、数学和实践应用等多个角度来看，双变量回归是一种相对简单的分析方法，适合于初学者进行学习和应用。
双变量回归是一种比较基础的统计分析方法，其基本原理是通过建立两个变量之间的线性关系来进行预测和分析。在毕业论文中使用双变量回归进行研究是比较常见的，但是否简单还需要考虑具体情况。如果只是进行简单的双变量回归分析，建立起线性方程并进行参数估计、显著性检验和模型诊断等步骤，可能相对比较简单。但是，如果需要进行更深入的统计分析和探索，还需要考虑诸如异方差性、多重共线性、非线性关系等问题，并对模型进行相应的修正和拓展，这就需要更深入的专业知识和技能。因此，毕业论文中双变量回归的难易程度还需要结合具体情况来评估。如果研究问题比较简单，数据质量较好，且只需要进行基本的线性模型分析，则可能相对简单。但是，如果研究问题比较复杂，数据存在较多噪声或缺失值，需要进行更深入的统计分析和探索，则可能需要更多的专业知识和技能。
“毕单 毕业论文双变量回归会不会简单”是一个关于毕业论文的问题，需要从多个角度来解答。以下是四段回答：第一段，从理论角度解答。双变量回归是一种基本的统计分析方法，通常用来研究两个变量之间的关系。在毕业论文中，双变量回归是一种常用的方法，可以帮助研究者探究研究对象之间的相关性。从理论角度来看，双变量回归并不是一种特别复杂的方法，但是需要研究者对统计学基础知识有一定的掌握。第二段，从数据处理角度解答。双变量回归需要用到大量的数据，并且需要对数据进行处理和分析。如果数据量大且分析方法不当，就容易出现数据分析错误或者结果不准确的问题。因此，从数据处理角度来看，双变量回归并不是一种简单的方法，需要研究者具备一定的数据分析和处理能力。第三段，从实际操作角度解答。在毕业论文中，双变量回归需要进行实际操作，包括数据收集、数据预处理、模型构建等步骤。这些步骤需要研究者具备一定的操作技能和实践经验，否则就容易出现错误。因此，从实际操作角度来看，双变量回归并不是一种简单的方法，需要研究者具备一定的技能和经验。第四段，从实用性角度解答。双变量回归是一种实用性很高的方法，可以帮助研究者探究研究对象之间的关系。在毕业论文中，双变量回归可以用来探究各种研究对象之间的关系，如影响因素、变化趋势等。因此，从实用性角度来看，双变量回归是一种非常有价值的方法，可以帮助研究者获得有用的研究结论。
毕单是指毕业论文，双变量回归是其中一种常用的统计分析方法。关于双变量回归是否简单，可以从以下四个角度进行解答。首先，从统计学角度来看，双变量回归是一种相对简单的分析方法。在统计学中，回归分析是一种常用的数据分析方法，而双变量回归是其中最简单的一种。相比其他回归分析方法，双变量回归只涉及两个变量之间的关系，分析起来相对容易理解和应用。其次，从数据处理角度来看，双变量回归也是一种相对简单的方法。对于双变量回归的数据处理过程，需要进行数据清洗、变量选取、数据转换等一系列操作，但相比其他回归分析方法，双变量回归的数据处理难度较低，不需要进行特别复杂的处理操作。第三，从数学角度来看，双变量回归是一种基础的数学方法，也比较容易理解。双变量回归的理论基础是数学中的线性回归模型，相对于其他数学模型而言，双变量回归是一种基础的数学方法，不需要特别高深的数学知识，也比较容易理解。最后，从实践应用角度来看，双变量回归也是一种实用性较高的方法。在实际应用中，双变量回归常常用于研究两个变量之间的关系，如销售额和广告投放量之间的关系，或者学习成绩和学生出勤率之间的关系等。这些分析通常不需要进行太复杂的数据处理和数学计算，比较容易实现。综上所述，从统计学、数据处理、数学和实践应用等多个角度来看，双变量回归是一种相对简单的分析方法，适合于初学者进行学习和应用。
有影响。β指的是回归系数，在spss里同时有标准化的回归系数和非标准化的回归系数，如果是非标准化的，在spss报表里表示为unstandardizedB，如果是标准化的，表示为standardizedBeta，通常研究中需要报告的是标准化的结果。回归方程假设检验的虚无假设陈述了两个变量总体间不存在关系，具体表述为，方程没有对Y值的变异做出有显著性的贡献和解释。或者说回归方程中算出的b值不能代表任何X和Y之间的真正关系，只是由随机或者样本误差造成的，总体真正的b为零。
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
双变量回归是一种常见的统计方法，用于研究两个变量之间的关系。在毕业论文中，双变量回归可以用于探究两个变量之间的影响关系，从而得出结论和提出建议。双变量回归通常需要进行数据预处理、模型构建、模型评估等步骤，需要一定的统计学知识和技能。因此，对于不具备相关专业背景的毕业生来说，可能会感到简单困难。但是，如果掌握了相关的统计学知识和技能，双变量回归的分析过程是可以比较简单地进行的。此外，在进行双变量回归分析时，需要注意数据的质量、变量的选择和模型的合理性等问题，这些都需要进行认真的思考和分析。综上所述，毕业论文双变量回归并不简单，但如果掌握了相关的统计学知识和技能，并且认真分析数据和模型，就可以比较顺利地进行。
先求 x、y 的平均数 x_=(3+4+5+6)/4=9/2，y_=()/4=7/2，
然后求对应的 x、y 的乘积之和 ：3**3+5*4+6* ，x_*y_=63/4 ，
接着计算 x 的平方之和：9+16+25+36=86，x_^2=81/4 ，
现在可以计算 b 了：b=(*63/4) / (86-4*81/4)= ，
而 a=y_-bx_=7/*9/2= ，
所以回归直线方程为 y=bx+a= 。
扩展资料：
回归方程运算案例：
若在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，通过散点图我们可观察出所有数据点都分布在一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系，即我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点。
因为模型中有残差，并且残差无法消除，所以就不能用二点确定一条直线的方法来得到方程，要保证几乎所有的实测值聚集在一条回归直线上，就需要它们的纵向距离的平方和到那个最好的拟合直线距离最小。
记此直线方程为（如右所示，记为①式）这里在y的上方加记号“^”，是为了区分Y的实际值y，表示当x取值xi=1，2，……，6）时，Y相应的观察值为yi，而直线上对应于xi的纵坐标是①式叫做Y对x的
回归直线方程，相应的直线叫做回归直线，b叫做回归系数。要确定回归直线方程①，只要确定a与回归系数b。
回归方程的有关量：e.随机变量 ^b.斜率 ^a.截距 —的数学期望 —的数学期望 R.回归方程的精确度。
回归直线的求法
最小二乘法：
总离差不能用n个离差之和
来表示，通常是用离差的平方和，即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法：
参考资料：百度百科——回归方程
先求 x、y 的平均数 x_=(3+4+5+6)/4=9/2，y_=()/4=7/2，
然后求对应的 x、y 的乘积之和 ：3**3+5*4+6* ，x_*y_=63/4 ，
接着计算 x 的平方之和：9+16+25+36=86，x_^2=81/4 ，
现在可以计算 b 了：b=(*63/4) / (86-4*81/4)= ，
而 a=y_-bx_=7/*9/2= ，
所以回归直线方程为 y=bx+a= 。
扩展资料：
回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程。
若在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，通过散点图我们可观察出所有数据点都分布在一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系，即我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点。
因为模型中有残差，并且残差无法消除，所以就不能用二点确定一条直线的方法来得到方程，要保证几乎所有的实测值聚集在一条回归直线上，就需要它们的纵向距离的平方和到那个最好的拟合直线距离最小。
记此直线方程为（如右所示，记为①式）这里在y的上方加记号“^”，是为了区分Y的实际值y，表示当x取值xi=1，2，……，6）时，Y相应的观察值为yi，而直线上对应于xi的纵坐标是①式叫做Y对x的
回归直线方程，相应的直线叫做回归直线，b叫做回归系数。要确定回归直线方程①，只要确定a与回归系数b。
回归方程的有关量：e.随机变量 ^b.斜率 ^a.截距 —的数学期望 —的数学期望 R.回归方程的精确度。
回归直线的求法
最小二乘法：
总离差不能用n个离差之和
来表示，通常是用离差的平方和，即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法：
由于绝对值使得计算不变，在实际应用中人们更喜欢用：Q=（y1-bx1-a）²+（y2-bx2-a）²+······+（yn-bxn-a）²，这样，问题就归结于：当a，b取什么值时Q最小，即到点直线y=bx+a的“整体距离”最小。
用最小二乘法求回归直线方程中的a,b有下面的公式：
回归方程的写法：spss数据表中有非标准系数一栏，这其实就是回归方程的系数。对应的变量就是和系数相乘。如果有常数项，就不用和变量值相乘。
参考资料：百度百科-回归方程
y=bx+a=
先求 x、y 的平均数 x_=(3+4+5+6)/4=9/2，y_=()/4=7/2，然后求对应的 x、y 的乘积之和 ：3**3+5*4+6* ，x_*y_=63/4 。
接着计算 x 的平方之和：9+16+25+36=86，x_^2=81/4 ，现在可以计算 b 了：b=(*63/4) / (86-4*81/4)= ，而 a=y_-bx_=7/*9/2= 。
所以回归直线方程为 y=bx+a= 。
扩展资料：
回归方程（regression equation）是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。
回归直线方程指在一组具有相关关系的变量的数据（x与y）间，一条最好地反映x与y之间的关系直线。
若在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，通过散点图我们可观察出所有数据点都分布在一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系，即我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点。
因为模型中有残差，并且残差无法消除，所以就不能用二点确定一条直线的方法来得到方程，要保证几乎所有的实测值聚集在一条回归直线上，就需要它们的纵向距离的平方和到那个最好的拟合直线距离最小。
记此直线方程为（如右所示，记为①式）这里在y的上方加记号“^”，是为了区分Y的实际值y，表示当x取值xi=1，2，……，6）时，Y相应的观察值为yi，而直线上对应于xi的纵坐标是①式叫做Y对x的
回归直线方程，相应的直线叫做回归直线，b叫做回归系数。要确定回归直线方程①，只要确定a与回归系数b。
回归方程的有关量：e.随机变量 ^b.斜率 ^a.截距 —的数学期望 —的数学期望 R.回归方程的精确度。
参考资料：百度百科——回归方程
先求 x、y 的平均数 x_=(3+4+5+6)/4=9/2，y_=()/4=7/2，
然后求对应的 x、y 的乘积之和 ：3**3+5*4+6* ，x_*y_=63/4 ，
接着计算 x 的平方之和：9+16+25+36=86，x_^2=81/4 ，
现在可以计算 b 了：b=(*63/4) / (86-4*81/4)= ，
而 a=y_-bx_=7/*9/2= ，
所以回归直线方程为 y=bx+a= 。
扩展资料：
回归直线的求法
最小二乘法：
总离差不能用n个离差之和。
来表示，通常是用离差的平方和，即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法：
由于绝对值使得计算不变，在实际应用中人们更喜欢用：Q=（y1-bx1-a）²+（y2-bx2-a）²+······+（yn-bxn-a）²，这样，问题就归结于：当a，b取什么值时Q最小，即到点直线y=bx+a的“整体距离”最小。
回归方程的写法：spss数据表中有非标准系数一栏，这其实就是回归方程的系数。对应的变量就是和系数相乘。如果有常数项，就不用和变量值相乘。
回归直线的原理：
如果散点图中点的分布从整体看大致在一条直线附近，我们就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线。根据不同的标准，可以画出不同的直线来近似表示这种线性相关关系。
回归直线比如可以连接最左侧点和最右侧点得到一条直线，或者让画出的直线上方的点和下方的点数目相等。当所有数据点都分布在一条直线附近，显然这样的直线还可以画出许多条，而我们希望找出其中的一条，它能最好地反映x与Y的关系。
换言之，我们要找出一条直线，使这条直线"最贴近"已知的数据点。记此直线方程为y^=a+bx。这里在y的上方加记号"^"是为了区分Y的实际值y，表示x取值xi(i=1，2，3……，n)时，Y相应的观察值为yi，而直线上对应于xi的纵坐标是yi^=a+bxi(i为x右下角的数值)。
y^=a+bx式叫做Y对x的回归直线方程，b叫回归系数。要确定回归直线方程，只要确定a与回归系数b。
参考资料：回归直线_百度百科
双变量回归是一种常见的统计方法，用于研究两个变量之间的关系。在毕业论文中，双变量回归可以用于探究两个变量之间的影响关系，从而得出结论和提出建议。双变量回归通常需要进行数据预处理、模型构建、模型评估等步骤，需要一定的统计学知识和技能。因此，对于不具备相关专业背景的毕业生来说，可能会感到简单困难。但是，如果掌握了相关的统计学知识和技能，双变量回归的分析过程是可以比较简单地进行的。此外，在进行双变量回归分析时，需要注意数据的质量、变量的选择和模型的合理性等问题，这些都需要进行认真的思考和分析。综上所述，毕业论文双变量回归并不简单，但如果掌握了相关的统计学知识和技能，并且认真分析数据和模型，就可以比较顺利地进行。
比较费时费力，花好久的时间啊。建议：原始数据，用随机数产生吧。
“毕单 毕业论文双变量回归会不会简单”是一个关于毕业论文的问题，需要从多个角度来解答。以下是四段回答：第一段，从理论角度解答。双变量回归是一种基本的统计分析方法，通常用来研究两个变量之间的关系。在毕业论文中，双变量回归是一种常用的方法，可以帮助研究者探究研究对象之间的相关性。从理论角度来看，双变量回归并不是一种特别复杂的方法，但是需要研究者对统计学基础知识有一定的掌握。第二段，从数据处理角度解答。双变量回归需要用到大量的数据，并且需要对数据进行处理和分析。如果数据量大且分析方法不当，就容易出现数据分析错误或者结果不准确的问题。因此，从数据处理角度来看，双变量回归并不是一种简单的方法，需要研究者具备一定的数据分析和处理能力。第三段，从实际操作角度解答。在毕业论文中，双变量回归需要进行实际操作，包括数据收集、数据预处理、模型构建等步骤。这些步骤需要研究者具备一定的操作技能和实践经验，否则就容易出现错误。因此，从实际操作角度来看，双变量回归并不是一种简单的方法，需要研究者具备一定的技能和经验。第四段，从实用性角度解答。双变量回归是一种实用性很高的方法，可以帮助研究者探究研究对象之间的关系。在毕业论文中，双变量回归可以用来探究各种研究对象之间的关系，如影响因素、变化趋势等。因此，从实用性角度来看，双变量回归是一种非常有价值的方法，可以帮助研究者获得有用的研究结论。
双变量回归是一种比较基础的统计分析方法，其基本原理是通过建立两个变量之间的线性关系来进行预测和分析。在毕业论文中使用双变量回归进行研究是比较常见的，但是否简单还需要考虑具体情况。如果只是进行简单的双变量回归分析，建立起线性方程并进行参数估计、显著性检验和模型诊断等步骤，可能相对比较简单。但是，如果需要进行更深入的统计分析和探索，还需要考虑诸如异方差性、多重共线性、非线性关系等问题，并对模型进行相应的修正和拓展，这就需要更深入的专业知识和技能。因此，毕业论文中双变量回归的难易程度还需要结合具体情况来评估。如果研究问题比较简单，数据质量较好，且只需要进行基本的线性模型分析，则可能相对简单。但是，如果研究问题比较复杂，数据存在较多噪声或缺失值，需要进行更深入的统计分析和探索，则可能需要更多的专业知识和技能。
回归分析R方为多少合适？1. 什么是回归分析R方？回归分析是一种通过对变量之间的关系进行拟合，并用拟合的方程来预测未来数据的方法。R方是衡量回归模型拟合优度的一种指标。具体来说，它是由实际值与预测值之间的差异占总方差的比例计算而来。2. 如何判断R方的好坏？一般来说，R方的取值范围在0到1之间，越接近1则说明模型对数据的拟合越好。但是，在实际应用中我们需要根据领域知识和经验来判断R方的好坏是否符合预期。例如，某些行业可能需要高于的R方才能接受，而另一些则可以接受在左右的R方。3. R方值过高的风险是什么？当R方值过高时，虽然模型对数据的拟合效果很好，但是却可能存在过拟合的风险。这意味着模型只能适应当前的数据，而无法预测未来的数据，因为模型过于复杂。因此，在使用回归分析时，需要根据领域知识和经验，结合交叉检验和调整R方等方法来评估模型稳健性。4. R方值过低的风险是什么？当R方值过低时，模型不能很好地解释数据的变化，预测结果会受到噪声的影响。这意味着模型需要特征工程或更多数据来提高准确性。但需要注意的是，有时数据质量差、可计算性差以及数据中暂时性变量等原因也会导致R方的下降。5. 如何提高回归分析的R方？提高R方的方法，主要是通过优化模型拟合的变量、增加数据样本、提高数据质量等方向进行。同时，不同领域的数据结构会导致拟合出的模型性质的区别，要根据领域特点调整模型的参数。6. 结论回归分析是一种非常有用的数据分析方法，在实际应用中需要根据领域知识和经验判断R方值的好坏。除了提高R方以外，我们还需要关注过拟合和数据质量等问题，保证模型的稳健性。
SSR/SST？调整R方是消除自变量增加造成的假象。自由度df=n-k，各种分布不一样吧？至于含义，顾名思义就可以了（k: constraints，f: freedom）。
显著性水平的检验.
1、R square（R方值）是决定系数，意思是你拟合的模型能解释因变量的变化的百分数，例如R方=，表示你拟合的方程能解释因变量81%的变化，还有19%是不能够解释的。
2、F值是方差检验量，是整个模型的整体检验，看它拟合的方程有没有意义。
3、t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义。
R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于，F和t的显著性都是。
扩展资料
回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。《SPSS回归分析》介绍了一些基本的统计方法，例如，相关、回归（线性、多重、非线性）、逻辑（二项、多项）、有序回归和生存分析（寿命表法、Kaplan-Meier法以及Cox回归）。
《SPSS回归分析》对运用SPSS进行回归分析的介绍，目的是让读者对于这方面的基础知识有一个初步了解和掌握，有经验的读者藉此可在数据挖掘（例如，利用Clementine）领域独立地继续学习新知识
参考资料来源：百度百科-SPSS回归分析