spss怎么样做有平方项的回归
spss怎么拟合二次函数？
spss怎么拟合二次函数？
一元回归直线的模型是：yax b 二元回归的模型，yax^2 bx c 在SPSS里面具体操作过程： 回归分析——曲线估计，打开对话框，然后选择因变量和自变量，然后在下面“平方（Q）”前打钩选中，点击OK就可以了，－ Model Summary and Parameter Estimates Dependent Variable: VAR00001 Equation Model Summary Parameter Estimates R Square F df1 df2 Sig. Constant b1 b2 Quadratic .858 6.057 2 2 .142 6.230 -1.021 .042 The independent variable is VAR00002. Model Summary and Parameter Estimates Dependent Variable: VAR00002 Equation Model Summary Parameter Estimates R Square F df1 df2 Sig. Constant b1 b2 Quadratic .981 51.808 2 2 .019 11.749 12.985 -7.142 The independent variable is VAR00001.
spss偏最小二乘法原理？
最小二乘法，实际上是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。由于误差有正有负，所以，如果用误差的和来作为指标，那最后的结果是零，指导意义不能满足要求。
如果用误差的绝对值来计算的话，那应该好一些，但由于函数计算中，绝对值的和的计算和分析是比较复杂的，也不易。所以，人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标，由于平方总是正的，在统计计算中比较方便，所以误差的最小平方和（最小二乘法）就应运而生了。
SPSS结果分析R平方、t值和F值在什么范围内才是有效的？
R square是决定系数,意思是拟合的模型能解释因变量的变化的百分数,例如R方0.810,表示拟合的方程能解释因变量81%的变化,还有19%是不能够解释的.
F值是方差检验量,是整个模型的整体检验,看你拟合的方程有没有意义
t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验,看它的beta值β即回归系数有没有意义
F和t的显著性都是0.05,
SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。
决定系数，有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。表示可根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。如某学生在某智力量表上所得的 IQ 分与其学业成绩的相关系数 r0.66，则决定系数 R^20.4356，即该生学业成绩约有 44%可由该智力量表所测的智力部分来说明或决定。