点击分析->回归->线性会出来如图

 选择自变量，因变量。点击左侧然后点击即可选择变量并将它添加到自变量、因变量。

 

点击统计，需要额外勾选共线性诊断和然后点击继续，点击

设置成如图 。

解释：----------------------------------------------------------------------------

起到检验残差是否独立的左右

 检验自变量间是否存在共线性

绘制残差图，x标准化预测值，Y残差。

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------

点击确定

 出现

 注意：就是，值越接近2越相互独立。

残差独立正态。

 

 

点越接近越落在直线上表明越正态分布。

 

在0上下随机分布，没有很多的离群值，没有趋势，残差稳定。

 

Sig（显著性）<0.001表明结果很好

 

R方越接近1越好

 

为多元线性回归回归方程y=-33.960+6.199X菌盖厚度+.....

 

表示自变量对因变量的影响程度，数字越大表示影响程度越大。 

 

多重共线性判断方法：

A.

容差<0.2表述存在多重共线性，VIF（方差膨胀系数）为：1/容差，一半>5表示存在多重共线性，这个根据学科不同,值也有变化。

 

B.

 特征值那一栏，如果提取的多个主成分特征值相对集中在某一个或几个主成分上，其他主成分趋于0，就存在多重共线性，一般条件索引>30就存在多重共线性。

如果一个主成分同时在多个自变量上有较大方差比例，如3，4，5就有多重共线性.

有多重共线性多元线性回归不准确。

 

 解决方法：逐步回归分析

方法那一栏改成，其它的不发生改变。

显著性水平在这设置：

 注意：

 看清楚，常量要排除，多重共线性看自变量

 

 所以这个不存在多重共线性。

  原学习视频：多元线性回归+逐步回归

 

标准系数就是直接通径系数，比较需要看绝对值。