『壹』 spss非线性回归模型表达式怎么输入次方
有两种方式 第一种：y= x^1/2 ，如果x是一个公式也一样，如（ax+by）^1/2 ,就表示 （ax+by）的开方 第二种：在spss的函数里面有，即sqr（x）表示x的开方，sqr（ax+by）就表示 （ax+by）的开方
『贰』 如何用spss进行非线性回归模型操作步骤
使用步骤： 抄 分析—回归——线袭性回归——多元线性回归分析，把因变量放入因变量列表中，之后多个自变量放入自变量列表中，选择变量筛选的方法（进入法、逐步法等），就可以了。 SPSS（Statistical Proct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。
『叁』 spss非线性回归分析步骤
概述
按照自变量和因变量之间的关系类型，回归分析可分为线性回归分析和非线性回归分析。非线性回归的回归参数不是线性的，也不能通过转换的方法将其变为线性。
原理
非线性回归是用来建立因变量与一系列自变量之间的非线性关系，与估计线性模型的线性回归不同，通过使用迭代估计算法，非线性回归可估计自变量和因变量之间具有任意关系的模型。
对于看起来是非线性的模型，但是可以通过变量转换化成线性的模型，称之为本质线性模型。
操作方法
01
本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。为了确保所建立的回归方程符合线性标准，在进行回归分析之前，我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验，这里不再重复。另外，通过散点图还可以发现数据中的奇异值，对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。
一、一元线性回归分析
用SPSS进行回归分析，实例操作如下：
02
单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。具体如下图所示：
03
请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项，请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。
回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。由于此部分内容较复杂而且理论性较强，所以不在此详细介绍，读者如有兴趣，可参阅有关资料。
04
用户在进行回归分析时，还可以选择是否输出方程常数。单击Options…按钮，打开它的对话框，可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。选中该项可输出对常数的检验。在Options对话框中，还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则，这里我们采用系统的默认设置，如图7-11所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。
『肆』 SPSSS实操：非条件Logistic回归之二分类
非条件Logistic回归，作为二分类分析的重要工具，常用于探究二元分类问题中的风险因素。它基于线性回归模型，通过Sigmoid函数引入非线性，处理0/1分类问题，本质上是通过回归得到连续概率，再以阈值划分分类结果。
在使用SPSS进行二分类非条件Logistic回归时，首先要确认数据满足两个前提条件：自变量与logit概率线性相关且独立。线性关系可通过残差图检测，如果残差均匀分布在0附近，说明线性成立。独立性则需要数据在除模型变量外的空间、时间、人群中随机分布，如有聚集性，需考虑纳入相关变量。
操作步骤如下：首先在分析中选择回归，然后选择二元Logistic回归。设置中包括添加自变量，如性别（二分类）、学历（多分类，需转化为哑变量）和连续变量（如年龄）。加入多分类变量时，需保存残差以便后续检验。选择检验选项，关注模型系数检验、Hosmer-Lemeshow检验以及输出的OR值和P值，以评估模型的统计意义和拟合度。
在输出结果中，关注模型系数的显著性，看OR值和P值。如学历变量的OR值表示不同组别相对于参照组的患病风险，P值小于0.05则表示统计学意义。性别变量虽然OR值不显著，可能由于数据特性或模型设置。在处理多分类变量时，SPSS会同时考虑所有组别的统计显著性。
总的来说，非条件Logistic回归在SPSS中主要用于深入理解二分类变量与自变量之间的关系，通过严谨的检验确保模型的有效性和可靠性。