如何利用spss统计软件进行回归模型的建立和分析
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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：
spss统计学 logistic回归分析的模型检验
Logistic回归是分类资料回归分析的一种，而且是最基础的一种。Logistic回归应用广泛、关注度较高，在医学研究、市场研究等方面比较流行。下图是CNKI学术搜索给出的学术关注度，可见其被广泛关注应用程度和时间序列的关系。
Logistic回归主要应用领域
1、影响因素、危险因素分析
主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，也即影响因素分析。包括从多个可疑影响因素中筛选出具有显著影响的因素变量，还包括仅考察某单一因素是否为影响某一事件发生与否的因素。
2、预测是否发生、发生的概率
如果已经建立了logistic回归模型，则可以根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大。
3、判别、分类
实际上跟预测有些类似，也是根据logistic模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。
Logistic回归案例一枚：
http://www.datasoldier.net/post/logistic.html
可看的详情。
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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