SPSS地理数据分析：多元线性回归详解及其应用

本文档主要介绍了如何在SPSS统计分析软件中进行一般线性回归和多元线性回归分析，针对的是地理问题，但其内容具有广泛的应用价值。以下是主要内容的详细解析： 1. **一般线性回归（Section 2.1）** - 在进行一般线性回归时，首先需要录入或调入数据，这与一元线性回归类似。数据准备完成后，打开SPSS的Linear Regression对话框，选择纳入法，将因变量如“运输业产值”设为 Dependent，自变量如“工业产值”、“农业产值”和“固定资产投资”设为 Independent(s)。 - 在统计选项框中，应选择Durbin-Watson检验、部分与偏相关系数、以及共线性诊断，以评估模型的稳健性和变量之间的相关性。图形选项则包括直方图、正态概率图和残差散点图的绘制。 2. **多元线性回归（Section 2.2 - 逐步回归未详述）** - 除了一般线性回归，文中提到的逐步回归是一种模型选择方法，通过逐步添加或删除自变量来优化模型。这部分内容可能包括了如何使用逐步回归工具来排除不显著或高度相关的变量。 3. **SPSS操作流程** - 整个过程强调了从数据导入、模型设定、参数估计到结果解读和模型检验的逐步指导，这对于初次接触SPSS的用户来说尤其实用。每个章节都包含具体的操作步骤，如结果解读部分会帮助读者理解回归系数的含义和统计显著性。 4. **软件应用范围** - 本书不仅适用于地理学领域，其内容的通用性使得其他如生态学、环境科学、经济学等众多领域也能借鉴。通过改变数据来源，书中的方法可以直接应用于不同学科的研究。 5. **教学与反馈** - 作为北京大学研究生地理数学方法的辅助教材，本书经历了长时间的试用和修改，得到了学生的积极评价，证明了其教学价值和实用性。 通过阅读和实践这些章节，读者可以熟悉SPSS在统计分析中的应用，并掌握地理数学方法中的关键技能，包括线性回归分析的高级处理和多元模型的选择。同时，理解共线性问题和模型检验的重要性对于确保回归分析结果的可靠性和有效性至关重要。