第一步:明確時間。步驟:數(shù)據(jù)-定義日期。日期模式有很多種，看實際情況而定。第二步:創(chuàng)建模型。步驟:分析-預測-創(chuàng)建模型。第一個選項卡包含專家建模，指數(shù)平滑方法和ARIMA。專家建模師是傻瓜相機，基本不

第一步:明確時間。步驟:數(shù)據(jù)-定義日期。日期模式有很多種，看實際情況而定。

第二步:創(chuàng)建模型。步驟:分析-預測-創(chuàng)建模型。

第一個選項卡包含專家建模，指數(shù)平滑方法和ARIMA。

專家建模師是傻瓜相機，基本不靠譜。波動序列采用ARIMA，平滑采用指數(shù)法。

擬合好壞，ARIMA看的是穩(wěn)定的R平方，指數(shù)平滑看的是R平方。

第二個選項卡:統(tǒng)計選項卡-擬合測量。

第三頁簽:圖表，重點關注單個模型圖，可以全部選擇，看看對應哪些圖，多畫幾張。

比如你想預測未來五年，你可以把自變量的數(shù)據(jù)再填五年，別的什么都不填，然后點擊分析，預測，建模型，保存，選擇預測值，下限，上限，你的原始數(shù)據(jù)集就有預測值了。

可靠的

Spsspro支持代碼導出模塊，覆蓋了大量的評估、優(yōu)化和預測模型，可以滿足數(shù)據(jù)建模中使用的大部分模型。

所有算法模型操作都非常簡單，只需拖拽變量，系統(tǒng)會自動生成結果。

除了數(shù)據(jù)分析，SPSSPRO還可以做數(shù)據(jù)處理。

目前有常見的離群點處理、缺失值處理、數(shù)據(jù)降維等60多種處理方法。

方法介紹，曲線擬合過程2/8【分析】，【回歸】，【曲線估計】，選擇相應的變量和擬合模型，得到結果，擬合效果良好。

3/8用指數(shù)模型預測4/8用加權最小二乘法擬合模型！5/8首先，按照傳統(tǒng)的運算方法，N代表X和Y的個數(shù)，所以N要作為一個加權的情況來處理。

6/8此時對X的統(tǒng)計分析顯示有171個數(shù)據(jù)，然后進行線性回歸7/8。此操作與以下操作相同。在一定范圍內搜索8/8變權值，得到優(yōu)化的權值結果。

Logistic回歸主要分為三類，一類是有因變量的二元logistic回歸，稱為二項式logistic回歸，另一類是有無序因變量的多類別logistic回歸，比如選擇哪個產品，稱為多項式logistic回歸。

還有一種是對因變量進行排序分類的邏輯回歸，比如疾病的嚴重程度是高、中、低等。這種回歸也稱為累積邏輯回歸或有序邏輯回歸。二元邏輯回歸:選擇分析-回歸-二元邏輯，打開主面板，檢查因變量的二元變量。這是不可用的。什么？;問題是什么？然后看下面寫的一個協(xié)變。什么是協(xié)變很奇怪嗎？在二元邏輯回歸中，協(xié)變量可以被認為是獨立變量，或獨立變量。在協(xié)變量框中選擇你的自變量。

細心的朋友會發(fā)現(xiàn)，在指向協(xié)變的箭頭下，有一個標有a*b的小按鈕，用來選擇交互項目。

我們知道有時候兩個變量的組合會產生新的影響，比如年齡和結婚次數(shù)，會對健康產生新的影響。這時候我們認為兩者之間是有交互作用的。然后，為了模型的準確性，我們將這種相互作用影響選擇到模型中。

我們在右邊的框中選擇變量A，按住ctrl，選擇變量B，這樣我們就可以同時選擇兩個變量，然后點擊a*b的按鈕，這樣協(xié)變量的框中就出現(xiàn)了一個名字很長的新變量，就是我們交互的變量。

下面是方法的下拉菜單。默認為輸入，即強制所有選擇的變量進入模型。除了入口法，還有三個前進法和三個后退法。

一般默認輸入就可以了。如果模型中變量的P值不合格，會用其他來做。

底部的選擇變量用于選擇您的案例。你不 我通常不必為此擔心。

選擇主面板后，單擊分類(右上角)打開分類對話框。

在此對話框中，左邊的協(xié)變量框包含您選擇的自變量，而右邊的協(xié)變量框為空白。

您應該將協(xié)變量中的字符變量和分類變量選擇到分類協(xié)變量中(系統(tǒng)會自動生成虛擬變量以便于分析。關于啞變量的詳細信息，請參考上一篇文章)。

這里的字符變量是指標有值標簽的變量，否則系統(tǒng)可以 I don'我不能僅憑語言來為你分析它們。

在選擇之后，在分類協(xié)變量下面有一個改變比較的方框。我們知道，spss對于分類變量需要有一個參照，每一個分類都與這個參照進行比較，得到結果。更改比較的框用于選擇參考。

默認的比較是指標，即每一個分類都與總體進行比較，除了指標，還有簡單，差異等等。

這個框架不是很重要，默認就好。單擊繼續(xù)。

然后打開保存對話框，檢查概率，分組成員，包括協(xié)方差矩陣。單擊繼續(xù)打開選項對話框，檢查分類圖、估計值的相關性、迭代歷史、exp(B)的CI(包括模型中的常數(shù))以及每一步的output-in。

如果你的協(xié)變量是連續(xù)的或者小樣本的，還應該檢查一下Hosmer-Lemeshow擬合度，這樣會更好。去吧，確認一下。

然后，輸出結果。將主要輸出六個表。第一個表是模型系數(shù)合成。檢驗表取決于他的模型的p值是否小于0.05，以及我們的logistic回歸方程是否有意義。第二個表示模型摘要表。這個表中有兩個R 2，叫做廣義決定系數(shù)，也叫偽R 2。該函數(shù)類似于線性回歸中的決定系數(shù)，它也表明該方程在多大程度上可以解釋模型。由于計算方法不同，這兩個廣義決定系數(shù)的取值往往不同，但差別并不大。下面的分類表顯示了模型的穩(wěn)定性。

此表最后一行中百分比校正下面的三個數(shù)據(jù)列出了模型正確預測的百分比以及實際值為0或1時模型的總正確預測率。一般認為正確預測的概率是50%(標準確實夠低)，當然正確率越高越好。然后是最重要的表格，方程中的變量表。第一行b下面是每個變量的系數(shù)。第五行的p值會告訴你每個變量是否適合留在方程里。如果某個變量不合適，就需要再次去掉該變量，進行回歸。根據(jù)這個表，邏輯方程可以寫成:PExp(常數(shù)a1*變量1 a2*變量2。。。)/(1 Exp(常量a1*變量1 a2*變量2。。。))。如果你學過統(tǒng)計學，你應該熟悉這種形式的方程。提供一個變量，這個變量最終會是一個0到1之間的數(shù)字，也就是你的模型中設置了大值的情況出現(xiàn)的概率。例如，如果你想計算它是否會被治愈，你設置0為治愈，1為未治愈。然后你的模型計算出沒有治愈的概率。如果想直接計算治愈概率，需要更改設置，用1表示治愈。此外，最后兩列有一個EXP(B)，它是OR值。哦，這不 t表示OR，OR值就是比值比。在線性回歸中，我們用標準化系數(shù)來比較兩個自變量對因變量的影響，在logistic回歸中，我們用比值比來比較不同情況對因變量的影響。比如說。比如我想看看性別對一種疾病是否好轉的影響。假設0代表女性，1代表男性，0代表沒有變好，1代表變好。發(fā)現(xiàn)這個變量的OR值是2.9，也就是說男性的提升可能是女性的2.9倍。注意，這里都是基于取值較大的情況。而OR值可以直接給出這個倍數(shù)。如果0、1、2各代表一種情況，那么2就是1的2.9倍，1就是0的2.9倍，以此類推?；蛑祵Φ仁經]有貢獻，但有助于直觀地理解模型。使用OR值時，一定要用它的95%置信區(qū)間來判斷。另外還有相關矩陣表和概率直方圖，不再介紹。多元邏輯回歸:選擇分析-回歸-多元邏輯回歸，打開主面板，因變量大家都知道選什么，因變量下面有參考類別，默認第一類別就可以了。然后有兩個框架，因子和協(xié)變量。很明顯，這兩個框架都需要你選擇因變量，那么有什么區(qū)別呢？嘿嘿，區(qū)別就在于因素里有無序的分類變量，比如性別，職業(yè)，連續(xù)變量(其實做logistic回歸的時候絕大部分自變量都是分類變量，連續(xù)變量比較少)。)，且協(xié)變量包含等級數(shù)據(jù)，如疾病的嚴重程度、年齡(以十年為一個年齡組，如果一個是一年，則視為連續(xù)變量)等等。在二項式logistic回歸中，系統(tǒng)會自動生成啞變量，但在多元logistic回歸中，需要手動設置。參照上面的解釋，不難知道，設定的虛擬變量應該放在因子的盒子里。然后點擊模型對話框，哇，多么恐怖的對話框，我不 我不知道這是什么。好吧，讓我們 讓我們一點一點來看。我們已經說了什么是交互作用，那么就不難理解主要作用是變量本身對模型的影響。明確了這一點，這個對話框就沒那么難選了。指定模型一欄有三個模型，主效應指的是只做自變量和因變量的方程，是最常見的一個。全因素是指包括所有主效應和所有因素及其交互效應的模型(I don 我不明白為什么只有總因素而沒有總協(xié)變量。這個問題真的很難，所以不要回答。;不要問我。)第三個是set/step。這是手動設置交互項和主效果項，也可以設置這個項是強制進入還是逐步進入。唐 不要為這個概念而煩惱，是嗎？點擊繼續(xù)打開統(tǒng)計對話框，查看辦案匯總、偽R方、步驟匯總、模型擬合信息、單元格可能性、分類表、擬合度、估計、似然比檢驗，繼續(xù)。打開條件，全部選中，繼續(xù)，打開選項，選中用于分級的必備項，然后移除該項。打開保存并選中包含協(xié)方差矩陣。當然(終于完成了)。結果類似于二項式邏輯回歸，只是多了一個似然比檢驗，如果P值小于0.05，則認為變量有意義。然后我們直接看參數(shù)估計表。假設我們的因變量有n類，參數(shù)估計表會給出n-1組的截距，變量1和變量2。我們我們用Zm來表示Exp(常數(shù)m am1*變量1 am2*變量2。。。)，則M級情況發(fā)生的概率為Zn/1Z2Z3...Zn(如果我們把第一個類作為參考類，我們就贏了 t有任何關于第一類的參數(shù)，那么第一類就默認為1，也就是說Z1為1)。有序回歸(累積logistic回歸):選擇菜單分析-回歸-有序打開主面板。因變量、因子、協(xié)變量如何選擇數(shù)量就不重復了?！斑x項”對話框為默認值。打開輸出對話框，勾選擬合統(tǒng)計、匯總統(tǒng)計、參數(shù)估計、平行線檢驗、估計響應概率、實際類別概率、OK、位置對話框，與上述模型對話框類似，不再贅述。當然可以。結果其中一個獨特的表格是平行線檢查表。如果本表的p值小于0.05，則認為不同類別的斜率不同。另外，從參數(shù)估計表中得到的參數(shù)也是不同的。假設我們的因變量有四個水平，有兩個自變量，參數(shù)估計表會給出三個閾值a1，a2，a3(即截距)和兩個自變量的參數(shù)M，N。計算方程時，先計算三個鏈接值，即Link1a1 m*x1 n*x2，Link2a2 m*x1 n*x2，Link3a3 m*x1 n*x2(只是截距不同)。獲得鏈接值p11/(1exp (link1))、p1p21/(1exp (link2))、p1p2之后。物流與運輸。;這里的回歸基本結束了。大家一定要把公式背下來，搞混了就不好了。希望能幫到你。