SPSS教程(24)-回归模型的自变量筛选方法
来源:网络收集 点击: 时间:2024-03-30【导读】:
回归模型的种类是非常多的,可以是线性,也可以非线性的工具/原料morespss方法/步骤1/6分步阅读
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SPSS
选择需要进行分析的数据

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。
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。


结果如下
模型摘要。

下表是四种模型的方差检验解雇,从结果可知,四种模型的显著性都小于0.01,达到显著性水平,说明四种模型都是有意义的。

下表是对每种模型的回归系数的显著性检验结果。从结果可知,所有回归系数的显著性检验结果都小于0.01,是有意义的

下表是每个模型中,被排除在外的自变量的偏回归系数,偏相关系数和共线性统计容差的结果,这些结果可以帮助我们判断自变量之间是否存在共线性关系

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