使用线性回归优缺点
了解决多元线性回归中自变量之间的多重共线性问题，常用的有三种方法: 岭回归、主成分回归和偏最小二乘回归。本文以考察职工平均货币工资为例，利用三种方法的sas程序进行了回归分析，根据分析结果总结出三种方法的优缺点，结果表明如果能够使用定性分析和定量分析结合的方法确定一个合适的k值，则岭回归可以很好地消除共线性影响；主成分回归和偏最小二乘回归采用成份提取的方法进行回归建模，由于偏最小二乘回归考虑到与因变量的关系，因而比主成分回归更具优越性。
用SPSS进行多元线性回归分析的优缺点是什么？
1、输入什么自变量，回归模型中就有什么自变量；
2、输入什么自变量，它们只是“候选”性质的，软件在分析过程中会根据这些自变量在回归模型中系数的显著性情况，自动决定到底是保留还是剔除个别变量。结果是，如果输入的所有变量的系数都显著，则全部都保留，跟进入法得到的自变量数目一致；如果输入的某些变量系数不显著，最终回归模型可能会不再包括该变量。
3、后面四种方法对变量纳入的程序和标准略有不同，并且可以设置，有兴趣可以找介绍SPSS使用的书相应内容来看。
多元线性回归分析的优缺点
一、多元线性回归分析的优点：1、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。3、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。二、多元线性回归分析的缺点有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。扩展资料社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响，因此，一般要进行多元回归分析，我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归 。多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验 。选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。Matlab、spss、SAS等软件都是进行多元线性回归的常用软件。
多元回归是什么意思？
多元回归是对“多个”有相互关联作用的变量（比如期货交易中的大豆、小麦、玉米和豆油价格）进行回归分析的方法。“回归”的意思是根据已有的数据倒推回去，找出这些数据相互关联的公式，根据这个公式我们可以计算或估算未来的价格变化趋势。比如前面图中分析的是两个价格（CBOT的大豆和玉米）之间的关联曲线，得到的结果是一条直线。如果回归分析的结果不是直线而是曲线，则称为非线性相关。
用SPSS做多元回归分析，请问表中的B值，OR值、Wald值 各自代表什么含义，三者都有正负吗？三者大小有联系
B值是指回归系数和截距（常数项），可以是负数（负相关时回归系数出现负值）；OR是指定义比数比（odds ratio），其取值范围是0至正无穷，不可能是负数；Wald是一个卡方值，等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值，因此也不可能是负数。Wald用于对B值进行检验，考察B值是否等于0。若B值等于0，其对应的OR【Exp(B)】为1，表明两组没有显著差异。OR等于B值的反自然对数。Wald值越大，B值越不可能等于0。
spss怎么做多元回归分析
多元回归分析跟简单一元回归分析是在一个对话框里面的。
首先确定出你的因变量，必须是连续性数值变量，而且回归分析一次只能一个因变量。
其次是自变量，可以同时将多个自变量纳入回归，这个就是多元回归，一个自变量就是简单回归
自变量可是分类自变量，也可以是连续性数值变量。
如果是超过两个分类的自变量，则需要事先设置虚拟变量，设置好后，全部一次性移入自变量对话框，其他的默认就可以出结果了
逐步回归和层次回归有什么区别
逐步回归是一种线性回归模型自变量选择方法，其基本思想是将变量一个一个引入，引入的条件是其偏回归平方和经验是显著的。同时，每引入一个新变量后，对已入选回归模型的老变量逐个进行检验，将经检验认为不显著的变量删除，以保证所得自变量子集中每一个变量都是显著的。此过程经过若干步直到不能再引入新变量为止。而“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序。
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