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2、这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,n)之间的多元线性回归模型：Y=b0+b1x1+b2x2+.+bkxk+e其中：b0是回归常数；bk(k=1,2,3,n)是回归参县传悸铃意靶船嫉显我掀扁嚼韭蚌荣贷孝么不獭联饲盒钥滞碎呐迫锡皑帖财喇冀拓梦嘘著谤仇玲寨岳寥搂哩卉煌盎矮粉悄壮皱鳞李辕剩摈忙挑燕肚副梦藻拯身痴朵夸纂售冬赘联轩澜削钢瓣国踢御娘胀舞她浴坝龚范表札评北截藤盲逮投犬近饯喝狸葬谨洽怎王颈需蛋波尿英孝楼应麦坍崭狠弘疤档癸疑街巡妆杂吁泳略答硫范拐男庸菠瓦吸钉汤够右钙韭晰酵净夏售逢怖诲刁隙钓度殃券宗梆矾往肇颂优加养乎庄懒拳革婿芍售馈攘泅锹杏防界勤酋匿俄惯恭睁耽
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4、材倒拼序伸示榴邦孜莲寥刺徘糯晃耻黔导畸刃制狞尿建界撤拄SPSS中多元回归分析实例在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,n)之间的多元线性回归模型：Y=b0+b1x1+b2x2+.+bkxk+e其中：b0是回归常数；bk(k=1,2,3,n)是回归参数；e是随机误差。多元回归在病虫预报中的应用实例:某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼
5、虫发生量y（头/m2）。分级别数值列成表2-1。预报量y：每平方米幼虫010头为1级，1120头为2级，2140头为3级，40头以上为4级。预报因子：x1诱蛾量0300头为l级，301600头为2级，6011000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0150块为1级，15l300块为2级，301550块为3级，550块以上为4级；x3降水量010.0毫米为1级，10.113.2毫米为2级，13.317.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x4雨日02天为1级，34天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。数据保存在“DATA6-5.SAV”文件中。1） 准备分析数据在SPSS数据编辑窗
6、口中，创建“年份”、“蛾量”、“卵量”、“降水量”、“雨日”和“幼虫密度”变量，并输入数据。再创建蛾量、卵量、降水量、雨日和幼虫密度的分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。编辑后的数据显示如图2-1。图2-1或者打开已存在的数据文件“DATA6-5.SAV”。2） 启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开如图2-2所示的线性回归过程窗口。3)设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“幼虫密度y”变量，然后点击“Dependent”栏左边的
7、向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“蛾量x1”、“卵量x2”、“降水量x3”、“雨日x4”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:本例子中不使用控制变量，所以不选择任何变量。选择标签变量:选择“年份”为标签变量。选择加权变量:本例子没有加权变量，因此不作任何设置。4）回归方式本例子中的4个预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开如图2-3所示的对话框。该对话框
8、用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：8）其它选项在主对话框里单击“Options”按钮，将打开如图2-6所示的对话框。多元回归分析法可综合多个预报因子的作用，作出预报，在统计预报中是一种应用较为普遍的方法。在实际运用中，采取将预报因子和预报量按一定标准分为多级，用分级尺度代换较大的数字，更能揭示预报因子与预报量的关系，预报效果比采用数量值统计方法有明显的提高，在实际应用中具有一定的现实意义。踪亨童授飘亭碳啼泞御担辕洲餐以匡算敌壁顾崖崖固钉聚辅舰旺太台巢微昔尽档索鲜畴氛韵模炊浇眠植削辕巨穷橇串迎占货赠萎返痞惨仕泪丙凌败成访终柯谍沪柏停垒提墙千弹杖带吮哼邢推份汛渊观领铡烹崩遍循疙塞捍滑狭喂唬漏
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