本博客主要包含以下内容：

1.如何使用spss进行多元线性回归。

2.分析生成结果，并判断回归是否可行。

一、使用spss进行多元线性回归：

1.输入数据

2.

3.

4.

5.

6.

二、表格结果分析：

R方是检验回归是否成功的重要要素之一，DW是残差独立性检验，衡量标准如下：

 再看下一个表格：

F的值是F检验的结果，他对应的P就是表格中的sig具有重要意义，表格中p=0.015<0.05表明支持原假设，也就是说线性回归方程显著，F检验就是判断回归方程是否显著的。对应的下面的T检验就是判断回归方程的各个变量是否显著的。（就是各个变量的重要程度）

再看下一个表格：

Sig就是t检验的结果，<0.05表示该变量显著性强

由上图已经可以得到回归方程了：y=3.754x1+7.101x2+12.447x3-348.280

上面已经得到了回归方程，但是我们不禁要考虑，这些数据适合做回归吗，或者说，他们之间存在线性关系吗？

下面继续看输出的表格图：

因为回归的条件之一就是满足正态分布，显然，如果是对称的条形图就比较完美了，当然适当的瑕疵也是可以容忍的。

看这个pp图，点越是集中在线上，越是符合回归的要求。