教程详细介绍了SPSS线性回归分析。 线性回归可以满足大多数数据分析，但在现实中，并不能适用于所有数据。 如果变量与参数的关系无法确定模型关系是线性关系还是其他非线性类型的模型关系，则必须使用曲线回归来确定变量与参数之间最合适的模型。

以下是一些样本的人数和指标数据，我们想分析一下人数和指标之间有什么关系，或者最适合什么类型的模型(图1 )

图1

曲线回归操作步骤：

点击“分析”- -“回归”—“曲线推断”((图2 ) ) ) ) )。

图2

在要因变量栏中填写指标，在独立变量栏中填写人数(图3 ) )。

图3

选中下面模型中除“Logistic”以外的所有模型。 logistics模型显然不合适，因为变量必须是分类变量。 单击(图4 )进行确认

图4

分析结果

图5

从上表可以看出，从拟合优度指标的r端来看，三次(立方)模型的r端最高，为98%，人数和指标拟合优度最高的模型为三次)模型。

图6

从上图(图6 )也可以看出，圆是实际的数据，与其最近的匹配确实是三次模型曲线，和图5的运算结果一致。

表示此次数据自变量的人数与主要因素变量之间关系的函数式，三次函数式最合适。 关于三次函数式怎么写，将在今后的文章中详细说明。 以上是今天说明的SPSS曲线回归分析的应用和操作的详细情况。 敬请关注！

这次的课到此为止。 谢谢你耐心看。 每天更新，敬请关注！

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