急！！！！！用SPSS做相关分析与回归分析，五个维度与顾客满意间的关系

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2. 线性回归分析和指数回归分析有什么区别，如何使用

线性回归分析和指数回归分析其实理论基础是一样的，基本没有区别。回归模型一个是直线，一个是指数曲线，简单地说数据点画出来象直线就用线性回归。
相关系数与回归系数的方向，即符号相同。回归系数与相关系数的正负号都有两变量离均差积之和的符号业决定，所以同一资料的b与其r的符号相同。回归系数有单位，形式为（应变量单位/自变量单位）相关系数没有单位。相关系数的范围在-1～+1之间，而回归系数没有这种限制。

基本含义
在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量）。

3. 线性回归分析和指数回归分析有什么区别，如何使用？

回归模型一个是直线，一个是指数曲线，简单地说你的数据点画出来象直线就用线性回归...

4. 急！！spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性回归分析，又怎么看回归分析的结果。

一个自变量 一个因变量如果要进行线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。
现在很多人都忽略这一点 直接使用的。 至于判断线性方程拟合的好坏，看R方和spss回归分析：怎样看数据是否可以做线性。
SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定。

扩展资料：
13版中的改进可能主要有以下几个方面：
1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。
2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。
3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。
参考资料来源：百度百科-spss

5. 回归分析!!!!!!!!!!!!!

6. 回归分析中相关指数和相关系数有什么联系与区别？

在线性回归有,有上述关系.即：R^2=r^2
在其实回归模型中不一定适用。
R^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度,强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏。
r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的强弱程度,用来判断是否具有线性相关性。
回归系数b乘以X和Y变量的标准差之比结果为相关系数r。即b*σx/σy=r
相关系数和回归系数的联系和区别如下：
首先，相关系数与回归系数的方向，即符号相同。回归系数与相关系数的正负号都有两变量离均差积之和的符号业决定，所以同一资料的b与其r的符号相同。回归系数有单位，形式为（应变量单位/自变量单位）相关系数没有单位。相关系数的范围在-1～+1之间，而回归系数没有这种限制。
回归系数是指在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x增大而减小。回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数，表X每变动一单位，平均而言，Y将变动b单位。

7. SPSS曲线拟合中的指数表达式形式怎么写? 其中B1=0.27，A=4.204，急用！！！

spss的结果没有a吧~
spss的结果应该是常数constant（也叫b0）、b1、b2、b3~
你自己对一下看看是哪个吧~
公式的选择还得看你选的是什么模型~
不同模型对应的公式看下图~把相应的数值代入就可得到相应的方程了~

8. excel中指数回归分析与对数回归分析有什么区别？

有两种判断方法：一是根据散点图进行估计，二是逐个模型尝试、比较。如果比较不出来的话就选择用模型尝试。模型优劣的比较：一是直观地比较坐标图中的点线匹配效果，二是比较模型的拟合优度（R的平方 值）。只要模型的变量数目和参数数量一样，拟合优度一般具有可比性，尽管模型的形式不一样。：拟合优度最高，点线的匹配效果最佳。