『壹』 spss非線性回歸模型表達式怎麼輸入次方
有兩種方式 第一種：y= x^1/2 ，如果x是一個公式也一樣，如（ax+by）^1/2 ,就表示 （ax+by）的開方 第二種：在spss的函數裡面有，即sqr（x）表示x的開方，sqr（ax+by）就表示 （ax+by）的開方
『貳』 如何用spss進行非線性回歸模型操作步驟
使用步驟： 抄 分析—回歸——線襲性回歸——多元線性回歸分析，把因變數放入因變數列表中，之後多個自變數放入自變數列表中，選擇變數篩選的方法（進入法、逐步法等），就可以了。 SPSS（Statistical Proct and Service Solutions），「統計產品與服務解決方案」軟體。最初軟體全稱為「社會科學統計軟體包」（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是隨著SPSS產品服務領域的擴大和服務深度的增加，SPSS公司已於2000年正式將英文全稱更改為「統計產品與服務解決方案」，標志著SPSS的戰略方向正在做出重大調整。為IBM公司推出的一系列用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟體產品及相關服務的總稱SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。
『叄』 spss非線性回歸分析步驟
概述
按照自變數和因變數之間的關系類型，回歸分析可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。非線性回歸的回歸參數不是線性的，也不能通過轉換的方法將其變為線性。
原理
非線性回歸是用來建立因變數與一系列自變數之間的非線性關系，與估計線性模型的線性回歸不同，通過使用迭代估計演算法，非線性回歸可估計自變數和因變數之間具有任意關系的模型。
對於看起來是非線性的模型，但是可以通過變數轉換化成線性的模型，稱之為本質線性模型。
操作方法
01
本節內容主要介紹如何確定並建立線性回歸方程。包括只有一個自變數的一元線性回歸和和含有多個自變數的多元線性回歸。為了確保所建立的回歸方程符合線性標准，在進行回歸分析之前，我們往往需要對因變數與自變數進行線性檢驗。也就是類似於相關分析一章中講過的藉助於散點圖對變數間的關系進行粗略的線性檢驗，這里不再重復。另外，通過散點圖還可以發現數據中的奇異值，對散點圖中表示的可能的奇異值需要認真檢查這一數據的合理性。
一、一元線性回歸分析
用SPSS進行回歸分析，實例操作如下：
02
單擊主菜單Analyze / Regression / Linear…，進入設置對話框如圖7-9所示。從左邊變數表列中把因變數y選入到因變數（Dependent）框中，把自變數x選入到自變數（Independent）框中。在方法即Method一項上請注意保持系統默認的選項Enter，選擇該項表示要求系統在建立回歸方程時把所選中的全部自變數都保留在方程中。所以該方法可命名為強制進入法（在多元回歸分析中再具體介紹這一選項的應用）。具體如下圖所示：
03
請單擊Statistics…按鈕，可以選擇需要輸出的一些統計量。如Regression Coefficients(回歸系數)中的Estimates，可以輸出回歸系數及相關統計量，包括回歸系數B、標准誤、標准化回歸系數BETA、T值及顯著性水平等。Model fit項可輸出相關系數R，測定系數R2，調整系數、估計標准誤及方差分析表。上述兩項為默認選項，請注意保持選中。設置如圖7-10所示。設置完成後點擊Continue返回主對話框。
回歸方程建立後，除了需要對方程的顯著性進行檢驗外，還需要檢驗所建立的方程是否違反回歸分析的假定，為此需進行多項殘差分析。由於此部分內容較復雜而且理論性較強，所以不在此詳細介紹，讀者如有興趣，可參閱有關資料。
04
用戶在進行回歸分析時，還可以選擇是否輸出方程常數。單擊Options…按鈕，打開它的對話框，可以看到中間有一項Include constant in equation可選項。選中該項可輸出對常數的檢驗。在Options對話框中，還可以定義處理缺失值的方法和設置多元逐步回歸中變數進入和排除方程的准則，這里我們採用系統的默認設置，如圖7-11所示。設置完成後點擊Continue返回主對話框。
『肆』 SPSSS實操：非條件Logistic回歸之二分類
非條件Logistic回歸，作為二分類分析的重要工具，常用於探究二元分類問題中的風險因素。它基於線性回歸模型，通過Sigmoid函數引入非線性，處理0/1分類問題，本質上是通過回歸得到連續概率，再以閾值劃分分類結果。
在使用SPSS進行二分類非條件Logistic回歸時，首先要確認數據滿足兩個前提條件：自變數與logit概率線性相關且獨立。線性關系可通過殘差圖檢測，如果殘差均勻分布在0附近，說明線性成立。獨立性則需要數據在除模型變數外的空間、時間、人群中隨機分布，如有聚集性，需考慮納入相關變數。
操作步驟如下：首先在分析中選擇回歸，然後選擇二元Logistic回歸。設置中包括添加自變數，如性別（二分類）、學歷（多分類，需轉化為啞變數）和連續變數（如年齡）。加入多分類變數時，需保存殘差以便後續檢驗。選擇檢驗選項，關注模型系數檢驗、Hosmer-Lemeshow檢驗以及輸出的OR值和P值，以評估模型的統計意義和擬合度。
在輸出結果中，關注模型系數的顯著性，看OR值和P值。如學歷變數的OR值表示不同組別相對於參照組的患病風險，P值小於0.05則表示統計學意義。性別變數雖然OR值不顯著，可能由於數據特性或模型設置。在處理多分類變數時，SPSS會同時考慮所有組別的統計顯著性。
總的來說，非條件Logistic回歸在SPSS中主要用於深入理解二分類變數與自變數之間的關系，通過嚴謹的檢驗確保模型的有效性和可靠性。