SPSS统计分析：回归模型与Gigabit Ethernet 自动协商在Dell设备中的应用

本资源主要介绍的是如何在SPSS软件中进行线性回归分析，并解读相关统计指标。首先，标题提到的"Save子对话框-gigabit ethernet auto-negotiation _ dell"可能与实际操作中的某个步骤或设置有关，但在这里并未详细说明，可能是关于网络设置中的一个技术参数，与统计分析内容无关。正文的核心部分集中在SPSS的具体应用上。 在SPSS的线性回归操作中，用户设置了默认选项后，执行了回归命令，得到的结果包括模型的拟合优度（R Square）和调整的拟合优度（Adjusted R Square）。R Square反映了模型解释因变量变化的百分比，而调整的R Square考虑了自变量数量对拟合效果的影响，数值接近1表示模型拟合度很高。结果显示，回归模型的解释力较强，约93%的住房支出变动可以由模型解释。 方差分析表（ANOVA）显示F统计量非常大（252.722），对应的p值为0，这表明拒绝了模型整体不显著的假设，即模型具有显著性。回归系数表提供了常数项和年收入变量的统计检验结果，表明两者均在0.05的显著性水平下通过了t检验。具体来说，当年收入每增加1千美元时，住房支出预计会增加0.237千美元。 此外，还进行了残差正态性检验，通过观察标准化残差的P-P图，确认残差大致符合正态分布，这是回归分析中重要的假设之一。 整个过程强调了SPSS作为一种用户友好的统计分析工具，它不仅包含了丰富的统计方法，而且易于上手，适合各类用户进行数据分析。通过实例展示了如何利用SPSS进行线性回归分析并解读其结果，这对于学习和实践统计分析的人来说非常实用。 需要注意的是，虽然文件标题中提到了"ethernet auto-negotiation"，这可能是指网络设备的自动协商功能，但在本文的统计知识讲解中，这部分内容并未直接关联。如果标题与正文内容不符，可能需要进一步澄清或修正。