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01圖線性回歸分析 BREEZE

步驟一：在菜單欄中找到分析→回歸→線性，打開“線性回歸”對話框；

步驟二：将變量“财政收入”移入因變量框 ，“國内生産總值”移入自變量框；

步驟三：打開“統計”對話框，勾選“估計”和“模型拟合度”；

步驟四：打開“圖”對話框，将DEPENDENT作為y軸，*ZPRED為x軸作圖，并且勾選“直方圖”和“正态概率圖” ，點擊繼續→确定。

Step 1

FindAnalysis→Regression→Linearinthemenubartoopenthe"LinearRegression"dialogbox;

Step 2

Movethevariable"fiscalrevenue"intothedependentvariableboxand"grossdomesticproduct"intotheindependentvariablebox;

Step 3

Openthe"Statistics"dialogbox,andcheck"Estimation"and"Modelfit";

Step 4

Openthe"Plot"dialogbox,useDEPENDENTasthey-axisand*ZPREDasthex-axistoplot,andcheck"Histogram"and"NormalProbabilityPlot",clickContinue→OK.

輸出窗口信息如下：

由模型摘要表可知，R=0.989，說明自變量與因變量之間的相關性很強。

由ANOVA（方差分析）表可知F統計量的觀測值為592.25，顯著性概率為0.000，即拒絕原假設，說明因變量和自變量的線性關系是非常顯著的，可建立線性模型。

由系數表可知回歸模型的常數項為-4993.281，自變量“國内生産總值”的回歸系數為0.197。因此，可以得出回歸方程：财政收入=-4993.281 0.197 × 國内生産總值，回歸系數的顯著性水平為0.000，明顯小于0.05，說明建立線性模型是恰當的。

02 非線性回歸分析 SUNSHINE

步驟一：在菜單欄中找到分析→回歸→非線性，打開“非線性回歸”對話框；

步驟二：将“營業收入”移入因變量框，在模型表達式中輸入相應的表達式；

步驟三：打開“參數”對話框，添加相應的參數值，點擊确定。

Step 1

Analysis→Regression→Nonlinearinthemenubarandopenthe"NonlinearRegression"dialogbox;

Step 2

Move"businessincome"intothedependentvariablebox,andenterthecorrespondingexpressioninthemodelexpression;

Step 3

Openthe"Parameters"dialogbox,addthecorrespondingparametervalues,andclickOK.

輸出窗口信息如下：

由叠代曆史記錄表可知，經過4次叠代後，模型達到收斂标準，找到了最佳解。得到營業收入關于兩種廣告費用的預測回歸模型為：

y = 86.531 1.089x1-0.667x2 0.724x1x2

由顯著性檢驗結果表可知，決定系數R2為0.941，拟合結果較好。

參考資料：百度百科，Google翻譯

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