线性回归的典型调节方法
五个回归溯源的方法？
五个回归溯源的方法？
1、根据预测目标，确定自变量和因变量，明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。
2、建立回归预测模型，依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3、进行相关分析、回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。
4、检验回归预测模型，计算预测误差，回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
5、计算并确定预测值，利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。
线性回归方程方式解说？
线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。
线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。
因子分析完后怎么用这些因子进行回归分析？
「在线SPSS」SPSSAU中选择保存“因子得分”。之后使用通用方法里的线性回归，以因子得分为自变量，进行分析即可。
一个自变量两个因变量用什么回归？
线性回归只能是一个因变量，所以要么你就分开依次求自变量对应因变量的回归方程，
要么就可以对多个因变量进行尝试的主成分分析看 能否得到一个主成分，这样就可以以主成分为因变量，1个自变量进行回归了
要看你因变量是分类变量，还是连续变量，如果是分类变量，
spss做线性回归分析显著性水平大于0.05怎么办？
刚看了一篇外文文献，其中提到了几个变量之间的相关性分析。
作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09，但显著性水平大于0.05即不显著。随后继续作回归性分析(未阐明是否是多元线性)结论是BETA 值0.35，显著性水平小于0.05。因此有个疑问，既然相关性分析得出的结论是两已经不显著相关了，为何还要继续回归分析，回归分析不是得出具体的何种相关关系系数的吗求正解。一种解释是:
1、相关与回归在只有两个变量的情况下其实说的差不多是一回事。
2、多变量情况下，可以用回归做预测，考虑调节变量，共线性问题，和多元回归一些其他功能，所以，继续做回归，还是两个变量，真的没必要，如果多变量情况下，还是可以考虑的。