多元线性回归全步骤
SPSS多元线性回归结果怎么判断是有效的？
SPSS多元线性回归结果怎么判断是有效的？
你的回归方法是直接进入法 拟合优度R方等于0.678，表示自变量可以解释因变量的67.8%变化，说明拟合优度还可以。
方差检验表中F值对应的概率P值为0.000，小于显著度0.05，因此应拒绝原假设，说明自变量和因变量之间存在显著的线性关系。
参数检验表中只有自变量X2和常数项的概率P值为0.000，小于显著度0.05，而自变量X1和X3的概率P值大于显著度0.05，说明只有自变量X2对因变量在总体中存在显著的线性关系，X1、X3和因变量在总体中不存在显著的线性关系。
得到的线性方程为：y-4.517-0.000028X1 0.76X2 0.000074X3（记住这里用的是直接进入法进行拟合方程的，所以即使X1和X3没通过检验，也要放到方程中去）
现在正用SPSS进行多元线性回归分析，用到分类变量，想问数据导入之后需要对分类变量进行特别处理下吗？
如果分类变量只有两类的话 不需要进行处理设置哑变量 直接进行回归就好 如果分类变量超过两类的话 则需要设置哑变量。
不过如果有多个分类变量时 我一般不采用线性回归这个来做回归，因为要单独设置哑变量麻烦。通常我都是采用多元线性模型的方差分析，不需要特别设置，在选项中有一项是参数估计，把这项选中 的出来的参数估计表 跟线性回归的是一样的，其中直接就进行了哑变量的分析
简述多元线性回归分析的步骤是什么？
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
1、普通最小二乘法(Ordinary Least Square, OLS)
普通最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找最佳函数。
多元线性回归
通过矩阵运算求解系数矩阵
2、广义最小二乘法(Generalized Least Square)
广义最小二乘法是普通最小二乘法的拓展，它允许在误差项存在异方差或自相关，或二者皆有时获得有效的系数估计值。
多元线性回归
其中，Ω是残差项的协方差矩阵。