《人口预测中线性回归分析简单步骤》由会员分享，可在线阅读，更多相关《人口预测中线性回归分析简单步骤（2页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、人口预测中线性回归分析简单步骤：一、进行回归分析SPSS-regression-linearDependent 因变量 这里应该为人口Independent 自变量 这里可以为年份，也可以为GDP或其他认为可以引起人口变动的自变量用箭头添加到相应的框中，然后点击ok，生成结果。二、结果检验Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.106(a).011-.1122672.628a Predictors: (Constant), V1R2=0.11，模型拟合效果不好（此数应该越接近1越好，如果在0
2、.7以上均可认为模型拟合效果较好）ANOVA(b)Model Sum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression649217.4821649217.482.091.771(a)Residual57143539.41887142942.427 Total57792756.9009 a Predictors: (Constant), V1b Dependent Variable: V2sig=0.771，模型线性特征不显著（如果该值小于0.05，可认为线性关系较为显著）Coefficients(a)Model Unstandardized Coefficient
3、sStandardized CoefficientstSig. BStd. ErrorBeta 1(Constant)-176626.982590112.362 -.299.772V188.709294.247.106.301.771a Dependent Variable: V2每个参数的sig分别为0.772和0.771，表示参数也不显著（如果该值小于0.05，可认为线性关系较为显著）列出的一元一次方程为y=88.709x-176626.982。将x=？带入方程，得到y=？，则？年人口为？。但由于未通过显著性检验，模型拟合效果也不好，所以该方法预测的结果应当去掉。（这里如果前面的拟合度和显著性检验效果均较好的话，就应当保留该方法预测的结果。
