品牌型号：惠普 Laptop 15

软件版本：IBM SPSS Statistics27

系统：Windows 10

IBM SPSS Statistics是一款专业的统计软件，支持Windows和Mac双系统。通过它，我们可以快速对数据之间的关系进行分析，下面就带大家来详细了解一下SPSS非线性回归分析怎么做，SPSS非线性回归分析结果解读的相关内容。

一、SPSS非线性回归分析怎么做

下面我们将通过一组数据来带大家了解一下在SPSS中非线性回归分析怎么做，一起来看一下具体的操作步骤。

1、打开SPSS软件，依次点击【文件】-【打开】-【数据】选项，将需要进行非线性回归分析的数据导入进来，如下图所示，我们要广告投入与销售额之间的关系。

2、点击菜单栏中的【分析】按钮，在下拉列表中找到【回归】，再点击【非线性】选项，打开非线性回归对话框。

3、在打开的非线性回归对话框中，将 【销售额】移动至【因变量】框中；点击红色箭头标注的【参数】按钮，在弹出的【非线性回归：参数】对话框中，分别添加名称为 a、b、c，并设置它们三个的开始值为： 1 ，设置好后点击【继续】回到非线性回归面板中。

4、然后在模型表达式框中，输入表达式为：a+b*广告投入（万元）+c*广告投入（万元）**2 ，其中a、b、c是刚才我们设置的参数，详细如下图所示：

5、点击面板中右侧的【保存】按钮，在弹出的【非线性回归：保存新变量】对话框中，可以勾选预测值、残差，这样会在分析结果中生成相应的预测值和残差变量，点击【继续】按钮，返回非线性回归界面。

6、勾选【标准误差的拔靴法估算】，SPSS将使用原始数据及重复抽样的方法来估算统计量的标准误差。估算方法选择：序列二次规划，并输入迭代的最大次数，这里设置为50，步骤限制设置为2，如果迭代过程中变化超过此量，则认为模型不收敛。设置完成后点击【继续】回到非线性回归面板，再点击下方的【确定】按钮，SPSS就会根据我们的设置进行非线性回归分析，并在输出窗口中呈现分析结果。

二、SPSS非线性回归分析结果解读

接下来根据上面的数据生成的分析结果，我们将对这些分析结果进行内容解读。

1、下图为非线性回归的迭代历史记录图，从图中可以看出经过了7次迭代后，模型达到收敛标准，此时得到的参数估计值即为最终结果，模型拟合完成。

2、下图为参数估算值结果表，基于60个样本进行分析，损失函数值等于227.083 ，这表明样本基础稳固且模型拟合误差与迭代历史记录中的最终残差平方和数值一致。

3、从下图所示的方差分析表中我们可以看出，回归平方和为109697.917，自由度为3，均方为36565.972；残差平方和为227.083，自由度为7，均方为32.440，残差平方和越小，说明模型对数据的拟合越好；修正前总计的平方和为109925.000，自由度为10，修正后总计的平方和为24362.500，自由度为9 ，整个模型的显著性检验结果决定系数R方为0.991，说明拟合效果较好。

以上就是关于SPSS非线性回归分析怎么做，SPSS非线性回归分析结果解读的全部内容，我们在进行分析之前，要注意筛选数据的异常值和缺失值，防止影响回归结果的准确性和可靠性，想了解更多关于SPSS的详细内容，大家可以登录 SPSS中文网站进行查询。

作者：EON