嗯嗯这个可以得到回归方程，下一年的数据你对应带入公式中就可以计算得到，当然你需要知道对应的自变量值是多少，才能得到。这些都可以通过网页版本SPSS软件SPSSAU分析得到的。
今天给大家讲讲SPSS如何进行多元线性回归分析。
方法
单击“打开数据文档 ”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中。
多元线性回归 1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。 2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。 3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方
导入过程中，各个字段的值都被转化为字符串型（String），我们需要手动将相应的字段转回数值型。单击菜单栏的“ ”-->“ ”将所选的变量改为数值型。
可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读。 B值：用于判断X对Y的影响关系方向及影响程度。 回归系数B值大于0说明正向影响,反之负向影响，以及通过B值大小对比X对Y的影响程度大校 P值：即sig值，如果P
数据清理包括缺失值的填写和还需要使用SPSS分析工具来检查各个变量的数据完整性。单击“ ”-->“ ”，将检查所输入的数据的缺失值个数以及百分比等。
F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。 R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。t就是对每个自变量是否有显著作
SPSS提供了填充缺失值的工具，点击菜单栏“ ”-->“ ”，即可以使用软件提供的几种填充缺失值工具，包括序列均值，临近点中值，临近点中位数等。结合本次实习数据的具体情况，我们不使用SPSS软件提供的替换缺失值工具，主要是手动将缺失值用零值来代替。
回归做调节效应，是使用回归进行。但是更多是使用分层回归，即通过加入交互项后，看交互项是否显著，模型解释力度有没明显的变化，来判断调节效应是否存在。如果加入交互项后模型明显变化，或者调节项呈现出显著性即说明具有调节作用。在线SPSS
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怎么用spss做多元非线性回归分析
在数据分析行业内，最困难的一项工作就是对未来的某项变化进行预测，以下给各位分享如何利用多元线性回归模型对因变量进行预测：
步骤：
建立预测模型：这里模型为：本
例中收集了某地区过去16年的蛾量、卵量、降水量7a686964616fe78988e69d8331333361313361、雨日以及幼虫密度的历史数据，这里蛾量、卵量、降水量和雨日可以统计得到，因此需要这4个自变量来预测
因变量幼虫密度，这里建立模型Y=a+x1*b1+x2*b2+x3*b3+x4*b4，其中Y
表示幼虫密度，a为随机误差，x1为蛾量，b1为蛾量的影响系数，x2为卵量，b2为卵量的影响系数，x3为降水量，b3为降水量的影响系数，x4为雨
日，b4为雨日的影响系数。
打开SPSS并打开数据：方法如下：
SPSS分析数据：方法如下图：
设置回归分析各项参数：如下图：
点击“统计量（S）",设置方法如下： 点击“绘制（T）”,设置方法如下图： 点击“保存（S）”,设置方法如下： 点击“选项（O）”，设置方法如下：
设置好上面的各个选项后，点击“确定”，开始分析数据！
分析结果解读：如下图：
统计的基本信息：
模型拟合度分析：
显著性分析：
模型系数分析：
应用回归分析结果：Y=-3.928+X1*0.013+X2*0.019+X3*0.183+X4*2.478
参考百度经验本回答被提问者采纳
spss 多元线性回归和多元逐步回归一样么？
逐步回归分析是在回归分析的基础上，让系统自动移除掉不显著的X。可以使用SPSSAU的逐步回归，得到标准分析结果。
spss多元线性回归分析怎么做
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原发布者:pw4463
SPSS统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的：引入1998~2008年上海市城市人口密度、城7a6431333433623735市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。实验变量：以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件 1.opendatadocument——opendata——open；
2.Openingexceldatasource——OK.
第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选RegressionCoefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewisediagnostics默认；接着选择Modelfit、Collinearitydiagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的StandardizedResidualPlots（标准化残差图）中的Histogram、Normalprobabilityplot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicte
用SPSS进行多元线性回归分析的优缺点是什么？
1、输入什么自变百量，回归模型中就有什么自变量；
2、输入什么自变量，它们只是“候选”性质的，软件在分析过程中会根据这些自度变量在回归模型中系数的显著性情况，自动决定到底是保留还是剔除个别变量。结果是，如果输入的知所有变量的系数都显著，则全部都保留道，跟进入法得到的自变量数目一致；如果输入的某些变量系数不显著，最终版回归模型可能会不再包括该变量。
3、后面四种方法对变量纳入的程序和标准略有不同，并且可以设置权，有兴趣可以找介绍SPSS使用的书相应内容来看。
如何用spss多元线性回归分析数据
多元线性回归
1.打开数据，依百次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。度
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进问入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分答类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解内释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%容CI。
点击ok。
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