SPSS线性回归-导论&回归分析-PPT

线性回归是统计学中的一种基本预测模型，用于探索两个或多个变量之间的关系，特别是当一个变量（因变量）依赖于另一个或多个变量（自变量）的情况。在本课程"SPSS线性回归-导论&回归分析"中，南京邮电大学的学生将深入学习如何运用SPSS这一强大的统计工具来执行线性回归分析。 了解回归分析的基本概念至关重要。该学科源起于19世纪，由高斯提出最小二乘法，并在1886年由Galton进一步发展，用于研究遗传学中的趋势。随着时间的推移，计算机技术的进步推动了回归分析在各个领域的广泛应用，包括自然科学和社会科学。在社会科学中，回归分析常用于研究社会经济因素对个人行为的影响；而在自然科学中，它可能被用于探索环境因素与生物体特征的关系。 课程要求学生熟练掌握各种回归分析方法，并能运用这些方法解决实际问题。课程考核包括平时成绩和期末考核两部分，旨在全面评估学生的理论理解和实践操作能力。为了辅助学习，提供了多本参考书籍，如谢宇的《回归分析》和《分类数据分析的统计方法》，以及张文彤的《SPSS统计分析基础教程》和《SPSS统计分析高级教程》等，这些书籍覆盖了回归分析的基础和高级内容。 回归分析的核心在于理解变量间的关系，包括定性变量和定量变量。定量变量分为连续型和离散型，而定性变量则分为无序分类和有序分类。在统计中，我们关注的是因变量（我们试图预测的变量）与自变量（影响因变量的变量）之间的关系。这些关系可以表现为相关性、因果关系或者仅仅是描述性的关联。 课程计划涵盖的回归分析方法包括： 1. 线性回归（Linear Regression, LiR）：适用于因变量为连续数值型的预测问题，例如预测房价、销售额等。 2. 逻辑回归（Logistic Regression, LoR）：用于处理因变量为二元或多元分类变量的情况，如预测疾病发生概率。 3. 泊松回归（Poisson Regression, PR）：适用于因变量为计数变量的场景，例如交通事故发生的次数。 4. 库克斯回归（Cox Regression, CR）：专门处理事件史数据，如生存分析中的生存时间预测。 在进行统计分析之前，数据预处理是关键步骤，包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。SPSS作为一款强大的统计软件，能够帮助用户高效地完成这些任务。然而，使用统计软件进行数据分析也存在风险，如错误的假设检验、模型选择不当等问题，因此理解统计原理并结合实际情况进行分析至关重要。 通过这门课程，学习者将能够系统地掌握回归分析的基本理论和SPSS的操作技巧，从而具备运用回归模型解决实际问题的能力。无论是科学研究还是决策支持，这些技能都将对个人的职业生涯产生深远影响。