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文档简介

1、无序多分类回归分析一、适用条件 当因变量的选项大于三个，而且没有明显的顺序。 有序回归平行性检验P小于0.05的。二、具体操作 途径：Analyze-Regression-Multinomial Y放在Dependent框中，分组变量放入Factors框中；连续型变量放进Covariate框中。 SPSS默认反应变量取值水平最大者作为参照水平，如果想加以改变单击Reference Category 按钮进行设置即可。三、结果的解释 男性流动人口希望年老后自己存钱养老与希望依靠子女养老的概率，是女性流动人口的1.572倍。说明与女性流动人口相比，男性流动人口更希望年老后存钱养老。 年龄越大的流动

2、人口希望年老后存钱的概率与依靠自己供养的概率之比越小，说明年龄越大的流动人口越希望依靠子女养老。 曲线估计 在多元线性回归的时候，自变量与因变量之间应该呈线性关联的趋势。当这个条件被违反的时候，就必须要采取相应的处理措施。最简单和常用的方法就是曲线直线化。基本原理就是将变量进行变化，从而将曲线方程化为直线回归方程进行分析。一、具体操作 Analyze-Regression-Curve Estimation Dependent:y Independent:x Models:任选或者全选二、具体的曲线模型 Linear:拟合直线方程，实际上与Linear过程的二元直线回归相同。 Quadratic

3、二次曲线）:拟合二次方程Y=b0+b1+b2X2，变换后的线性方程为：Y=b0+b1+b2X （X1=X2） Compound复合曲线）:拟合复合曲线模型Y=b0*b1x ，变换后的线性方程为：lny=lnb0+lnb1X Growth增长曲线）:拟合等比级数曲线模型Y=ebo+b1x，变换后的线性方程为：lny=b0+b1X Logarithmic对数曲线）：拟合对数方程Y=b0+b1lnX，变换后的线性方程为：y=b0+b1X （X1=lnx） Cubic三次曲线）:拟合三次方程Y=b0+b1X+b2X2+b3X3，变换后的线性方程为：y=b0+b1X+b2X1+b3X2 （X1=X2,x2=X3） S:拟合S形曲线Y=ebo+b1/x，变换后的线性方程为：lny=b0+b1X1 （X1=1/x）Exponential指数曲线）: 拟合指数方程Y=b0eb1x，变换后的线性方程为：lny=lnb0+b1XInverse逆函数）:数据按Y=b0+b1/x进行变换，变换后的线性方程为：y=b0+b1X1X1=1/x）Power幂函数）:拟合乘幂曲线模型模型Y=b0Xb1，变换后的线性方程为：lny=lnb0+b1X1Logistic逻辑函数）:拟合Log

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