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sap编程模型 spss线性回归模型的四个标准假设？

实习编辑 • 2023-11-20 05:59:19 • 教育培训 • 阅读 3

spss线性回归模型的四个标准假设？

土壤和植被养分是作物产量的重要的是影响因素。为研究和探讨土壤和叶片养分元素含量对作物产量的影响，一项研究法测定了某区域30个样地的作物产量、土壤ph值、有机质含量（som）、碱解氮含量（san）、速效磷含量（sap）和叶片氮含量（stn）及磷含量（stp），部分数据追加：

注：表中数据均为随机生成，不可他用。

该研究想建立起变量（ph、som、san等）与产量之间的因变量，此时我们可以不确定区分多块线性回归总结。

sap编程模型 spss线性回归模型的四个标准假设？

数据分析

值得注意的是，多元线性模型讲需要数据不满足200以内4个假设：

（1）必须至多2个自变量，且自变量之间互想相当于（本次6个）；

（2）因变量为为发动变量（本案例产量为发动变量）；

（3）数据本身样本均值齐性、无异常值和正态分布的特点（检验方法）；

（4）自变量间不修真者的存在多贵共线性。

前2个题中可参照试验设计再判断；假设不成立（3）的检验在之前的教程中均呈现，再点“检验方法”即可查找。

关於假设（4）的检验方法如下：

1.再点结论→回归→线性。

2.将ph等自变量选入自变量框，将产量选入因变量框，再点击统计。

3.在统计窗口选择共线性明确诊断，再点再，然后再再主页面点击确定表就行。

4.最后确认：在结果中我们参与系数表即可，当vif值小于或等于10时，我们以为变量间存在地十分严重的共线性，当vif值大于010时，我们如果说数据基本是条件符合多元线性结论的假设（4），即不修真者的存在多重共线性问题。

而，本案例数据均满足的条件以上4个假设，这个可以进行多块线性模型的乘除运算。

spss分析什么步骤

一、准备工作

spss软件（我在用的是ibmspssstatistics25中文版，其实各个版本格局上大都几乎完全一样的，假如大家是需要我的版本这个可以真接然后点击（安装包）下载；excel数据整理。

二、分析数据

1.直接点击分析什么→回归→线性

2.将ph等自变量选入自变量框，将产量选入因变量框，再点击统计。

3.在统计界面勾选万分感谢选项，直接点击继续

4.再点击主页面的保存，接着在新窗口中选项卡不胜感激选项，接着再点一直。

5.再点主页面中的“考虑”即可我得到分析结果。

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