多元线性回归研究的是因变量为连续变量，与多个自变量的相关关系的研究。由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。


能做多元线性回归的软件很多，SPSS因为简单上手，不需要敲代码更受欢迎。今天我们今天通过SPSS演示多元线性回归操作。
导入的我们的数据

这是一个关于核电站建设的数据，（公众号回复：核电站数据），可以获得该数据。Cost：成分，我们的结局变量。Date：施工时间，ct是否存在冷却塔，二分类变量，cap这个我也不知道是什么，cum.n每个建筑师-工程师建造的发电厂的累计数量，pt是否存在交钥匙保证，二分类变量

我们点击SPSS的分析----回归----线性

把cost选入因变量，其他选入自变量

点击统计后选择：置信区间，模型拟合，共线性诊断

在图的选项中，选择ZPRED 填入x轴，ZRESID填入Y轴

点击继续后，再点击确定，出结果

在模型R方中可以看模型的拟合度，超过0.6表示拟合效果好，我们这里有0.926

在ANOVA分析中，ANOVA小于0.05表示为线性相关

系数的情况，拿日期来说，每增加一个单位，成本提高0.212，P值小于0.05，代表这个指标有意义，VIF这个指标小于10，表明不存在严重的共线性。

最后还有一些相关图表生成


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