多个y怎么进行回归分析,spss一个自变量和多个因变量

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在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,…n)之间的多元线性回归模型：其中：b0是回归常数[2]最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。

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操作步骤：分析-回归-线性，C为因变量，A，B为自变量，如果anova表的P值小于0.05，回归方法成立，可以按以上步骤进得到岭回归结果。回归方程表达式：y=8.7+0.225*long+0.111*touwei+0.005*weight 该回归方程的方差分析显示，p<0.05,说明模型有统计学意义，该方程的调整R方=0.94,模型能解释因变量94%

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然后再代入用线性回归组合成一个模型回归===目前这部分回归结果不理想。​ === 主要是各个变量因素没线性回归分析，中介作用分析，调节作用分析等，并且如果因变量Y值是分类数据，则会涉及Logistic回归分析。

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Y=eα0Kα1Lα2其中，eα0是全要素生产率，在α0上加一个扰动，再两端取对数即回归模型，由此，1 多元线性回归分析是分析结果和影响因素的之间的关系，并进行预测。需要确定好“自变量”和“因变量”。2 1，确定好一组需要分析的数据后，点击“数据”选择“数据分析”。3 2，找

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1、多分类logistic回归分析基本说明只要是logistic回归，都是研究X对于Y的影响，区别在于因变量Y上，logistic回归时，因变量Y是看成定类数据的，如果为二元（即选项只有2个），那多项式回归或逻辑回归相关知识将在后面介绍。二.线性回归分析线性回归是数据挖掘中基础的算法之一，其核心思想是求解一组因变量和自变量之间的方程，得到回归函数，同时误差项通常使