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回归分析（Regression Analysis）是研究因变量（y）和自变量（x）之间数量变化规律，并通过一定的数学表达式来描述这种关系，进而确定一个或几个自变量的变化对因变量的影响程度。简约地讲，可以理解为用一种确定的函数关系去近似代替比较复杂的相关关系，这个函数称为回归函数，在实际问题中称为经验公式。回归分析所研究的主要问题就是如何利用变量X,Y的观察值（样本），对回归函数进行统计推断，包括对它进行估计及检验与它有关的假设等。

在SPSS中的“Analyze”菜单下的“Regression”项是专门用于回归分析的过程组。单击该项，将打开“Regression”的右拉式菜单，菜单包含如下几项：

Linear 线性回归。

Curve Estimation 曲线估计。

Binary Logistic 二元逻辑分析。

Multinomial Logistic 多元逻辑分析。

Ordinal 序数分析。

Probit 概率分析。

Nonlinear 非线性估计。

Weight Estimation 加权估计。

2-Stage Least Squares 两段最小二乘法。

本课程将介绍其中的“Linear”、“Curve Estimation”和“Nonlinear”项过程的应用。

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