多个自变量多个因变量怎么做逐步回归分析?
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这个做多元线性回归好了,其实是二元线性回归,自变量2个A和B,因变量C。
一元线性回归方程y=ax+b,系数a>0,y与x正相关,x高时,y高,x低时,y低,a<0相反。
二元线性回归方程是y=ax1+bx2+c,x1,x2对应本题的A、B变量。
如果系数a,b都是正的,那么就是A高B高时,C也会高。
如果系数是负值,那么就A高B高时,C会低。
如果系数a为正,b为负,那么A高,B低,C会高,但A低B高,效应相减,C的高低就难确定了。
同理A为负,B为正的情况。
操作步骤:分析-回归-线性,C为因变量,A,B为自变量,如果anova表的P值小于0.05,回归方法成立,可以按以上步骤进行。
如果大于0.05,说明线性模型不成立,那就需要考虑非线性模型进行相关分析啦,道理一样。
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