迴歸分析模型怎麼做（spss做多元迴歸分析模型彙總）

大家好，我是愛學習的小xiong熊妹。

總有小夥伴想看分析模型，我們就從最簡單的迴歸分析模型講起。迴歸分析是所有分析模型裡最淺顯，最容易懂的，並且迴歸分析有很多變化形態，能適用於很多問題場景。今天就一起來看一下。

一、為什麼叫回歸？

迴歸翻譯自：regression，最初是統計學家們，關注到：孩子的身高總會向平均身高靠近，即使父母都很高，孩子也不會無限長高下去。從這些研究裡，總結出迴歸分析方法（regression，還有一個意思是：退化，可以說很形象了）。

所以，這裡的“迴歸”只是一個習慣稱呼，和業務部門口中的“迴歸初心”“迴歸原點”一毛錢關係都沒有！在討論問題的時候，業務部門最喜歡扯“迴歸”，做資料的小夥伴們，千萬別被繞進去了！！！

二、迴歸模型有什麼用？

迴歸模型是用來做：預測的。

在資料分析裡，預測分兩種：

• 連續型預測：比如預計銷售額是3550萬，預測客戶15萬，預測結果是一個連續型數字。
• 分類預測：比如預計使用者接電話/不接電話，預計新品上市後是A級/B級/C級，預測結果不是一個連續型數字，而是一個分類結果。

大部分迴歸分析模型都是連續型預測（邏輯迴歸除外）。今天就從最簡單的，只有一個變數的簡單線性迴歸分析講起。

三、如何進行迴歸分析

做迴歸分析有五步：

• 第一步：確認是否是預測問題
• 第二步：確認要預測的因變數，影響預測結果的自變數
• 第三步：收集資料，檢驗資料間關係
• 第四步：計算模型，檢驗結果
• 第五步：進行預測

看個具體問題場景：某公司在新品上市前，會提前進行宣傳，並進行預約。雖然最終上市以後，並非只有預約使用者買，但是如果能通過預約人數，預測銷售情況，就能提前預判商品會不會受歡迎，從而把控庫存情況。具體資料如下表。

拿到問題後，一步步來：

第一步：該場景需要的是預測，要預測的是銷售額，是一個連續型變數。

第二步：確認因變數，自變數。該問題中：

• 因變數（要預測的）：銷售額
• 自變數（影響預測結果的）：預約人數

沒有其他變數了。

拿到資料後，可初步判斷兩個指標是否有關係，是何種關係，從而選擇合適的模型。判斷關係，最簡單快捷的方法就是：散點圖。因此拿到資料以後，可以先做散點圖。如上圖所示，因變數和自變數之間看起來是有明顯線性關係的，因此可以用線性迴歸來做。

第三步：收集資料，題目已幫忙收集好了，進入下一步。

第四步：進行計算。簡單的線性迴歸，用excel→資料分析→迴歸即可計算(如下圖)

至於模型解讀，略為複雜，我們慢慢看哦

四、模型計算與解讀

迴歸分析的模型解讀略顯複雜，並且包含了大量假設檢驗的知識，這裡先不探討其複雜原理，給個最簡單的判斷原則，小夥伴們抄起來能用即可。

模型解讀，分為三個部分：

• 模型本身預測準不準。主要看R平方（如下圖藍色）
• 模型整體是否有效。主要看F檢驗的結果（如下圖橙色）
• 模型裡，每個因變數的檢驗結果（如下圖綠色）

從上圖可以看出，本次建模的三個檢驗結果全部通過，表明模型可用。

這次建模只有一個自變數 一個常數項，因此最終模型就是y=60 5x。常數項和自變數的數值，參見下圖黃色部分

五、迴歸分析模型應用

有了迴歸模型，我們就能預測未來情況啦。比如有一款新品，預約人數為4.5萬人，則可以代入模型，預測銷量為60 5*4.5=82.5萬，商品部門就能據此備貨了。

六、迴歸分析侷限性

沒有模型是萬能的，迴歸分析突出弱點有兩個：

• 迴歸不等於因果！不等於因果！不等於因果！迴歸模型只能從資料上說明：兩個變數存在關係，但是實際上有沒有關係，得看具體業務情況。因此千萬不要亂用。
• 模型檢驗可能難以通過。為了演示方便，本文選擇的資料非常漂亮，做出來三項檢測全部通過，但實際情況會很複雜，出現各種檢測不通過的情況，因此也衍生出更多、更復雜的知識點，這個我們後邊慢慢分享。

實際上，本文僅僅是開了個頭，迴歸分析有更多應用方式，比如用來預測使用者響應/不響應的邏輯迴歸、用來預測時間走勢的時間序列自迴歸等，小夥伴們先理解了迴歸分析基本概念，我們再深入