急急急~~~！！！！高分求教高人啊！！！！像这样的回归分析 是如何用spss做出来的呢？ 在线等~~~ 你的问题分三步解决：1.将中国出口数据M（jt）和各国人均GDP中的数据全部转化为自然对数形式：转换—计算变量（目标变量是你想保存成的名字，在函数组中选择”算数”下面的框中选择ln）2.对处理好的数据进行线性回归 分析：数据—回归—线性（方法选择逐步，统计量中残差选择Durbin-Watson)3.对结果进行整理，显然你在追问当中发出来的表是后期整理的结果。手打的！给分！
为什么spss与excel算出来的回归系数不一样 正常操作下，两个软件结果的精度是一致的，这个不用怀疑，请检查操作是否正确。另外，看是否看错了值。
SPSS中回归分析结果解释，不懂怎么看 首先来说明各个2113符号，B也就是beta，代表回归5261系数，标准化的回4102归系数代表自变量也就1653是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig，说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量。
