线性回归 - 多元线性回归案例 - 分析步骤、输出结果详解、与Python的结果对比 -（SPSS建模）

一、案例背景

本案例将使用SPSS软件进行多元线性回归分析，以探究自变量对因变量的影响。假设我们有一个数据集，其中包含因变量Y和三个自变量X1、X2、X3。

二、SPSS线性回归分析步骤

1. 打开SPSS软件，导入数据集。
2. 在菜单栏中选择“分析”-“回归”-“线性”。
3. 将Y选入“因变量”框，将X1、X2、X3选入“自变量”框。
4. 点击“确定”运行分析。

三、SPSS线性回归输出结果解读

1. 模型摘要：包括模型的R值、R方、调整R方等统计量，用于评估模型的拟合度。
2. 系数：包括截距和各个自变量的系数，以及它们的标准误、t值和p值。用于判断自变量对因变量的影响程度和显著性。
3. 模型诊断：包括残差图、残差与预测值图等，用于检验模型的假设条件是否满足。

四、SPSS线性回归结果与Python结果对比

1. 首先，在Python中使用scikit-learn库进行多元线性回归分析。具体代码如下：

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()
   model.fit(X, Y)

2. 然后，将SPSS和Python的回归结果进行对比。主要比较模型的拟合度指标（如R方）、自变量的系数和显著性水平等。

五、结论

通过比较SPSS和Python的线性回归结果，我们可以发现两者在模型拟合度和自变量系数的估计上基本一致。这表明SPSS和Python在多元线性回归分析中具有相当的准确性和可靠性。在实际应用中，可以根据研究需求和个人习惯选择使用SPSS或Python进行线性回归分析。