SPSS——曲线回归

曲线回归

虽然线性回归能够满足大部分的数据分析的要求，但是，线性回归并不是对所有的问题都适用， 因为有时候自变量和因变量是通过一个已知或未知的非线性函数关系相联系的，如果通过函数转换，将关系转换成线性关系，可能会造成数据失真或更为复杂的计算，导致结果出现偏差。

案例

分析随“年人均可支配收入”的增加，“教育支出”的变化情况。分别采用线性回归方程，二次曲线回归方程，三次曲线回归方程，复合回归方程进行对比。

本期数据如下：

曲线回归过程

依次点击分析，回归，曲线估算：

设置要分析的变量如下，教育支出作为因变量，年人均可支配收入作为变量，并以年份作为个案标签。默认勾选线性模型，我们可以多勾选几个看看效果，最后通过拟合效果和显著性等对模型进行对比：