spss多元線性回歸的預測-tft每日頭條

spss多元線性回歸的預測

生活更新时间:2024-11-11 12:44:17

在衆多的業務量預測方法中，線性回歸方程預測法是針對多變量影響且呈線性趨勢的業務量最适合的預測方法。線性回歸方程在EXCEL中也能做，但相對來講沒有SPSS嚴謹和專業。今天就簡單介紹一下SPSS線性回歸預測的大體操作流程。話務量的預測其實最重要的是要找到影響業務量變化的關鍵因素，因此在此之前必要的探索性分析也是必不可少的，在此不做展開。下面我們直接進入主題：

首先，假設我們找到了兩個影響業務量變化的關鍵因素：用戶基數和市場預算投入（模拟數據，莫當真）。

spss多元線性回歸的預測（SPSS多元線性回歸進行話務量預測）1

把數據導入SPSS，并打開“分析”——“回歸”——“線性”設置界面。

spss多元線性回歸的預測（SPSS多元線性回歸進行話務量預測）2

在随後展開的對話框中，把“聯絡量”放入因變量框，把“客戶基數”和“市場投入”放入自變量框。

spss多元線性回歸的預測（SPSS多元線性回歸進行話務量預測）3

然後打開“統計量”對話框，增加勾選“共線性診斷”和“D-W”殘差測試。

spss多元線性回歸的預測（SPSS多元線性回歸進行話務量預測）4

再打開“保存”對話框，浏覽到模型保存的位置（自定）并輸入名稱（自定），并點擊“繼續”。

spss多元線性回歸的預測（SPSS多元線性回歸進行話務量預測）5

然後，直接點擊“确定”，我們就得到了如下的模型拟合結果。可以看到，殘差序列相關D-W測試結果近乎完美，不存在系列相關性；自變量顯著性檢驗通過；共線性膨脹因子稍微有些偏大，但綜合考慮來講模型還是不錯的。

spss多元線性回歸的預測（SPSS多元線性回歸進行話務量預測）6

現在我們再導入一組新的數據，自變量相同但沒有“聯絡量”因變量（其實我就是把“聯絡量”删除了，你懂得）。

spss多元線性回歸的預測（SPSS多元線性回歸進行話務量預測）7

然後打開“實用程序”——“評分向導”。

spss多元線性回歸的預測（SPSS多元線性回歸進行話務量預測）8

在“評分向導”對話框中選擇剛才保存的模型XML文件，然後一路默認“下一步”，一直到完成。

spss多元線性回歸的預測（SPSS多元線性回歸進行話務量預測）9

最後，我們就用拟合好的線性回歸模型完成了對新的數據集的聯絡量預測。

spss多元線性回歸的預測（SPSS多元線性回歸進行話務量預測）10

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