spssmodeler做线性回归

要在SPSS Modeler中进行线性回归分析，可以按照以下步骤操作：

1. 导入数据集：打开SPSS Modeler并创建新流程，然后使用“数据导入”节点将数据集导入到流程中。

2. 数据预处理：使用“字段选择”节点选择需要参与回归分析的自变量和因变量，并使用“数据类型转换”节点将数据类型转换为数值型。

3. 拆分数据集：使用“数据拆分”节点将数据集拆分为训练集和测试集。

4. 线性回归建模：使用“线性回归”节点建立线性回归模型。在节点的属性设置中，设置因变量和自变量，并选择需要参与回归分析的统计指标。

5. 模型评估：使用“模型评估”节点评估模型的性能。在节点的属性设置中，选择需要评估的指标，例如R方值、均方误差等。

6. 预测结果：使用“模型应用”节点对测试集进行预测，并使用“数据列合并”节点将预测结果与原始数据集合并。

7. 结果可视化：使用“数据可视化”节点将结果可视化。例如，可以使用散点图展示实际值和预测值之间的关系。

以上就是在SPSS Modeler中进行线性回归分析的基本步骤，具体的操作细节可以根据实际需求进行调整。