第一步:明確時間。步驟:數據-定義日期。日期模式有很多種，看實際情況而定。

第二步:創建模型。步驟:分析-預測-創建模型。

第一個選項卡包含專家建模，指數平滑方法和ARIMA。

專家建模師是傻瓜相機，基本不靠譜。波動序列采用ARIMA，平滑采用指數法。

擬合好壞，ARIMA看的是穩定的R平方，指數平滑看的是R平方。

第二個選項卡:統計選項卡-擬合測量。

第三頁簽:圖表，重點關注單個模型圖，可以全部選擇，看看對應哪些圖，多畫幾張。

比如你想預測未來五年，你可以把自變量的數據再填五年，別的什么都不填，然后點擊分析，預測，建模型，保存，選擇預測值，下限，上限，你的原始數據集就有預測值了。

可靠的

Spsspro支持代碼導出模塊，覆蓋了大量的評估、優化和預測模型，可以滿足數據建模中使用的大部分模型。

所有算法模型操作都非常簡單，只需拖拽變量，系統會自動生成結果。

除了數據分析，SPSSPRO還可以做數據處理。

目前有常見的離群點處理、缺失值處理、數據降維等60多種處理方法。

方法介紹，曲線擬合過程2/8【分析】，【回歸】，【曲線估計】，選擇相應的變量和擬合模型，得到結果，擬合效果良好。

3/8用指數模型預測4/8用加權最小二乘法擬合模型！5/8首先，按照傳統的運算方法，N代表X和Y的個數，所以N要作為一個加權的情況來處理。

6/8此時對X的統計分析顯示有171個數據，然后進行線性回歸7/8。此操作與以下操作相同。在一定范圍內搜索8/8變權值，得到優化的權值結果。

Logistic回歸主要分為三類，一類是有因變量的二元logistic回歸，稱為二項式logistic回歸，另一類是有無序因變量的多類別logistic回歸，比如選擇哪個產品，稱為多項式logistic回歸。

還有一種是對因變量進行排序分類的邏輯回歸，比如疾病的嚴重程度是高、中、低等。這種回歸也稱為累積邏輯回歸或有序邏輯回歸。二元邏輯回歸:選擇分析-回歸-二元邏輯，打開主面板，檢查因變量的二元變量。這是不可用的。什么？;問題是什么？然后看下面寫的一個協變。什么是協變很奇怪嗎？在二元邏輯回歸中，協變量可以被認為是獨立變量，或獨立變量。在協變量框中選擇你的自變量。

細心的朋友會發現，在指向協變的箭頭下，有一個標有a*b的小按鈕，用來選擇交互項目。

我們知道有時候兩個變量的組合會產生新的影響，比如年齡和結婚次數，會對健康產生新的影響。這時候我們認為兩者之間是有交互作用的。然后，為了模型的準確性，我們將這種相互作用影響選擇到模型中。

我們在右邊的框中選擇變量A，按住ctrl，選擇變量B，這樣我們就可以同時選擇兩個變量，然后點擊a*b的按鈕，這樣協變量的框中就出現了一個名字很長的新變量，就是我們交互的變量。

下面是方法的下拉菜單。默認為輸入，即強制所有選擇的變量進入模型。除了入口法，還有三個前進法和三個后退法。

一般默認輸入就可以了。如果模型中變量的P值不合格，會用其他來做。

底部的選擇變量用于選擇您的案例。你不我通常不必為此擔心。

選擇主面板后，單擊分類(右上角)打開分類對話框。

在此對話框中，左邊的協變量框包含您選擇的自變量，而右邊的協變量框為空白。

您應該將協變量中的字符變量和分類變量選擇到分類協變量中(系統會自動生成虛擬變量以便于分析。關于啞變量的詳細信息，請參考上一篇文章)。

這里的字符變量是指標有值標簽的變量，否則系統可以Idon'我不能僅憑語言來為你分析它們。

在選擇之后，在分類協變量下面有一個改變比較的方框。我們知道，spss對于分類變量需要有一個參照，每一個分類都與這個參照進行比較，得到結果。更改比較的框用于選擇參考。

默認的比較是指標，即每一個分類都與總體進行比較，除了指標，還有簡單，差異等等。

這個框架不是很重要，默認就好。單擊繼續。

然后打開保存對話框，檢查概率，分組成員，包括協方差矩陣。單擊繼續打開選項對話框，檢查分類圖、估計值的相關性、迭代歷史、exp(B)的CI(包括模型中的常數)以及每一步的output-in。

如果你的協變量是連續的或者小樣本的，還應該檢查一下Hosmer-Lemeshow擬合度，這樣會更好。去吧，確認一下。

然后，輸出結果。將主要輸出六個表。第一個表是模型系數合成。檢驗表取決于他的模型的p值是否小于0.05，以及我們的logistic回歸方程是否有意義。第二個表示模型摘要表。這個表中有兩個R2，叫做廣義決定系數，也叫偽R2。該函數類似于線性回歸中的決定系數，它也表明該方程在多大程度上可以解釋模型。由于計算方法不同，這兩個廣義決定系數的取值往往不同，但差別并不大。下面的分類表顯示了模型的穩定性。

此表最后一行中百分比校正下面的三個數據列出了模型正確預測的百分比以及實際值為0或1時模型的總正確預測率。一般認為正確預測的概率是50%(標準確實夠低)，當然正確率越高越好。然后是最重要的表格，方程中的變量表。第一行b下面是每個變量的系數。第五行的p值會告訴你每個變量是否適合留在方程里。如果某個變量不合適，就需要再次去掉該變量，進行回歸。根據這個表，邏輯方程可以寫成:PExp(常數a1*變量1a2*變量2。。。)/(1Exp(常量a1*變量1a2*變量2。。。))。如果你學過統計學，你應該熟悉這種形式的方程。提供一個變量，這個變量最終會是一個0到1之間的數字，也就是你的模型中設置了大值的情況出現的概率。例如，如果你想計算它是否會被治愈，你設置0為治愈，1為未治愈。然后你的模型計算出沒有治愈的概率。如果想直接計算治愈概率，需要更改設置，用1表示治愈。此外，最后兩列有一個EXP(B)，它是OR值。哦，這不t表示OR，OR值就是比值比。在線性回歸中，我們用標準化系數來比較兩個自變量對因變量的影響，在logistic回歸中，我們用比值比來比較不同情況對因變量的影響。比如說。比如我想看看性別對一種疾病是否好轉的影響。假設0代表女性，1代表男性，0代表沒有變好，1代表變好。發現這個變量的OR值是2.9，也就是說男性的提升可能是女性的2.9倍。注意，這里都是基于取值較大的情況。而OR值可以直接給出這個倍數。如果0、1、2各代表一種情況，那么2就是1的2.9倍，1就是0的2.9倍，以此類推。或值對等式沒有貢獻，但有助于直觀地理解模型。使用OR值時，一定要用它的95%置信區間來判斷。另外還有相關矩陣表和概率直方圖，不再介紹。多元邏輯回歸:選擇分析-回歸-多元邏輯回歸，打開主面板，因變量大家都知道選什么，因變量下面有參考類別，默認第一類別就可以了。然后有兩個框架，因子和協變量。很明顯，這兩個框架都需要你選擇因變量，那么有什么區別呢？嘿嘿，區別就在于因素里有無序的分類變量，比如性別，職業，連續變量(其實做logistic回歸的時候絕大部分自變量都是分類變量，連續變量比較少)。)，且協變量包含等級數據，如疾病的嚴重程度、年齡(以十年為一個年齡組，如果一個是一年，則視為連續變量)等等。在二項式logistic回歸中，系統會自動生成啞變量，但在多元logistic回歸中，需要手動設置。參照上面的解釋，不難知道，設定的虛擬變量應該放在因子的盒子里。然后點擊模型對話框，哇，多么恐怖的對話框，我不我不知道這是什么。好吧，讓我們讓我們一點一點來看。我們已經說了什么是交互作用，那么就不難理解主要作用是變量本身對模型的影響。明確了這一點，這個對話框就沒那么難選了。指定模型一欄有三個模型，主效應指的是只做自變量和因變量的方程，是最常見的一個。全因素是指包括所有主效應和所有因素及其交互效應的模型(Idon我不明白為什么只有總因素而沒有總協變量。這個問題真的很難，所以不要回答。;不要問我。)第三個是set/step。這是手動設置交互項和主效果項，也可以設置這個項是強制進入還是逐步進入。唐不要為這個概念而煩惱，是嗎？點擊繼續打開統計對話框，查看辦案匯總、偽R方、步驟匯總、模型擬合信息、單元格可能性、分類表、擬合度、估計、似然比檢驗，繼續。打開條件，全部選中，繼續，打開選項，選中用于分級的必備項，然后移除該項。打開保存并選中包含協方差矩陣。當然(終于完成了)。結果類似于二項式邏輯回歸，只是多了一個似然比檢驗，如果P值小于0.05，則認為變量有意義。然后我們直接看參數估計表。假設我們的因變量有n類，參數估計表會給出n-1組的截距，變量1和變量2。我們我們用Zm來表示Exp(常數mam1*變量1am2*變量2。。。)，則M級情況發生的概率為Zn/1Z2Z3...Zn(如果我們把第一個類作為參考類，我們就贏了t有任何關于第一類的參數，那么第一類就默認為1，也就是說Z1為1)。有序回歸(累積logistic回歸):選擇菜單分析-回歸-有序打開主面板。因變量、因子、協變量如何選擇數量就不重復了。“選項”對話框為默認值。打開輸出對話框，勾選擬合統計、匯總統計、參數估計、平行線檢驗、估計響應概率、實際類別概率、OK、位置對話框，與上述模型對話框類似，不再贅述。當然可以。結果其中一個獨特的表格是平行線檢查表。如果本表的p值小于0.05，則認為不同類別的斜率不同。另外，從參數估計表中得到的參數也是不同的。假設我們的因變量有四個水平，有兩個自變量，參數估計表會給出三個閾值a1，a2，a3(即截距)和兩個自變量的參數M，N。計算方程時，先計算三個鏈接值，即link1a1m*x1n*x2，link2a2m*x1n*x2，link3a3m*x1n*x2(只是截距不同)。獲得鏈接值p11/(1exp(link1))、p1p21/(1exp(link2))、p1p2之后。物流與運輸。;這里的回歸基本結束了。大家一定要把公式背下來，搞混了就不好了。希望能幫到你。