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打开spss软件，选择文件→打开数据：
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接着选择分析→回归→线性：
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设置自变量和因变量，这里自变量为肺活量，因变量为体重：
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点击统计量，如下图勾选估计，模型拟合度，描述性，个案诊断选择所有，置信区间水平设为95%
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点击绘制，设置绘制直方图和正态概率图：
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确定：
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进行分析：
下表可以看出，person相关系数为0.749，显著系数为0.003，说明两者之间显著相关。
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方差分析表，肺活量与体重的显著性水平为0.005，残差为0.083
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回归系数表，可以看出显著水平分别为0.02和0.005，表示两者是相关的，和相关分析的表给出的结果是一致的。
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标准化残差呈现正态分布，散点在直线上或靠近直线，说明变量间呈现线性分布另外结合下面散点图，两变量大致呈直线趋势，综合上面分析可以推断，回归方程满足线性以及方差齐次的检验：
如何通过统计学软件 minitab 的方差和回归分析，进...
统计-方差分析-单因子/一般多远方差分析，选择相应的数据后，看会话窗口的P值是否显著，如果没有显著的，说明模型拟合的不完全，做出来的回归分析 R-sq就比较小，需要删除P值比较大（不显著）的部分，或是把建模的因子取值范围进一步扩大。等 模型汇总的R-sq的值比较大，最好95%以上的时候，就可以进行回归分析，这样模型就比较完整，说明影响的因子基本都考虑到，数学模型比较成功。
统计学中，建立两事物间的回归模型的具体步骤。有...
回归分析研究的主要问题是：（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。回归分析的主要内容为：①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。②对这些关系式的可信程度进行检验。③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计包使各种回归方法计算十分方便。在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。
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