线性回归分析要求资料（spss简单线性回归分析 需要多少组数据）
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spss简单线性回归分析 需要多少组数据
没有具体数据要求，一般来说，数据越多越好。
通过线性回归算法，我们可能会得到很多的线性回归模型，但是不同的模型对于数据的拟合或者是描述能力是不一样的。我们的目的最终是需要找到一个能够最精确地描述数据之间关系的线性回归模型。这是就需要用到代价函数。
代价函数就是用来描述线性回归模型与正式数据之前的差异。如果完全没有差异，则说明此线性回归模型完全描述数据之前的关系。
一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。
分类变量如何进行线性回归分析
嗯，在分类变量中包括二分类的变量和多分类的变量，其中二分类的变量改成虚拟变量，只要将一类赋值为0，另一类赋值为1就可以了，0作为对照组；如果是多分类的变量，改成虚拟变量时，需要设立分类数减1的虚拟变量，比如年级有三个值：一年级、二年级、三年级，那就需要设两个虚拟变量：年级1、年级2，以一年级作为对照组，那年级1和年级2同时为0则表示一年级，年级1为1，年级2为0表示二年级，年级1为0，年级2为1表示三年级。在输入数据时，数据中有两个变量：年级1和年级2，两个变量的取值都是0和1，在做回归分析时将这两个变量选入自变量中就可以了。（这些在logistic回归中其实就一步完成了，但是在线性回归中就按照上面说的，比较麻烦。）不知道我是否说明白了。
线性相关分析与线性回归分析对数据的要求
线性相关分析的数据要求: 可以是连续性数据，也可以是分类数据。线性回归分析的数据要求: 自变量可以是分类变量和连续性变量，因变量必须是连续性变量。分类变量：比如性别\民族\学历等，数据之间无法进行加减的。连续变量 ：比如身高\体重\收入\温度等，这种有具体意义的数据，可以进行平均和加减的。
行回归和相关分析时，需要注意的问题有哪些
1）在进行直线回归分析之前，应绘制散点图。2）作回归分析时，要注意两变量间是否存在实际意义。3）两变量间存在直线关系时，不一定表明彼此之间就存在因果关系。4）建立回归方程后，须对回归系数进行假设检验。5）使用回归方程进行估计与预测时，一般只适用于原来的观测范围，即自变量的取值范围，不能随意将范围扩大。6）在线性回归分析时，要注意远离群体的极端值对回归效果的影响。
线性回归和线性相关分析对数据有什么要求
线性相关分析的数据要求：
可以是连续性数据，也可以是分类数据。
线性回归分析的数据要求：
自变量可以是分类变量和连续性变量，因变量必须是连续性变量。
分类变量：比如性别\民族\学历等，数据之间无法进行加减的。
连续变量：比如身高\体重\收入\温度等，这种有具体意义的数据，可以进行平均和加减的。
扩展资料：
在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。
不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。
参考资料来源：百度百科-线性回归
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