spss二次曲线拟合怎么设置
spss多元线性回归中，常量不显著怎么办，怎么写回归方程？
spss多元线性回归中，常量不显著怎么办，怎么写回归方程？
0.629和3.077是对“常量”、“技术人员密度”两个参数的T检验的值，对应的概率分别是0.534和0.004，如果显著性水平是0.05的话，说明常量不显著，则一元线性回归分析中不应该含有常量。至于0.478是对“技术人员密度”系数的标准化，不用太在意此数字。
spss中线性回归的择要表格？
最主要的是两个表，一个是拟合优度表，给出判定系数R方。
二是回归系数表，给出回归系数估计值及其显著性检验的结果。
残差的直方图，主要是用来判断残差是否服从正态分布。因为经典回归模型的基本假设之一是，随机误差项服从正态分布。
spss做线性回归，依照什么选用“进入”或者“逐步”方法？有什么区别？
做线性回归，有一个步骤是回归变量的选择，在开始回归之前，如果已经对各项因素很熟悉了，基本确定影响因素，那么可以选“进入”，如果对因素不甚了解，对其主次顺序还不太明确时，建议用“逐步”的方法；另外，逐步的方法可以对回归方程进行优化，所以，最终得到的方程一般来讲是最优的。
如何用SPSS二元logistic逻辑回归分析医学数据？
1、打开spss统计软件，依次点击“分析——回归——二元logistic”。
2、出现“logistic回归”窗口。
3、将“高血压”放入“因变量”框中，将变量“性别”、“体重指数”等其他变量放入“自变量”框中。
4、点击“分类”，将为分类变量的自变量放入右侧“分类协变量”框中，本案例的自变量“性别”、“饮食习惯、体育锻炼”等为分类变量，将这些分类的自变量选入右侧框中。
5、点击“保存”，勾选“概率”、“组成员”。
6、点击“选项”，勾选“霍斯默-莱梅肖拟合优度”和“95%的置信区间”。
7、方法”选择“输入”就行，最后“确定”。
如何用SPSS实现多个因变量的多元线性回归分析？
在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量xj(j1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：
其中：b0是回归常数；bk(k1,2,3,…,n)是回归参数；e是随机误差。
多元回归在病虫预报中的应用实例:
某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。分级别数值列成表2-1。
预报量y：每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。
预报因子：x1诱蛾量0~300头为l级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0~150块为1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。