『壹』 谁能帮忙讲解一下分类变量的回归分析自变量和因变量都为分类变量，请问怎样用SpSS做回归分析
1、首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】。
『贰』 对股票进行回归分析通常自变量和因变量选什么好
因变量通常是回报，比如行业超额回报、或者经无风险利率调整的回报。自变量，根据APT，有k个factor。所以你认为的是影响因素的变量都可以加入。常用的有市场回报（CAPM模型）、会计信息（sloan模型）、上期回报（Engle模型）和宏观变量（国债长短端利差、通胀等）。但是要重点看看t检验和adj R square，会对不相关的变量进行惩罚
『叁』 回归分析中自变量和因变量的确定
所有的自变量和因变量都是业务本质决定的。
例如，先有贷款，才会有不良贷款，接着才会有因无法偿还不良贷款导致贷款余额高。所以，自变量是不良贷款。
例如，只有先赚钱，才能消费，所以国民收入是自变量
『肆』 回归分析因变量有多个指标怎么办
analysis----general linear model -------multivariate
是对多自变量、多因变量进行线性分析模型的
另外看一下 是否该用典则相关的分析方法，多自变量与多因变量
『伍』 回归分析因变量有多个指标怎么办
回归分析有多个因变量就需要用结构方程模型或者通径分析来解决。
不可能通过回归，
除非将因变量一个一个的分析，这样的话，中间有很多交互的东西就没有办法分析，而且解释的时候很麻烦。
如果用通径分析或结构方程模型，这些问题都解决了。
『陆』 回归分析中两个自变量一个因变量 怎么分析
这个做多元线性回归好了，其实是二元线性回归，自变量2个A和B，因变量C。
一元线性回归方程y=ax+b，系数a＞0，y与x正相关，x高时，y高，x低时，y低，a＜0相反。
二元线性回归方程是y=ax1+bx2+c，x1，x2对应本题的A、B变量。
如果系数a,b都是正的，那么就是A高B高时，C也会高；
如果系数是负值，那么就A高B高时，C会低；
如果系数a为正，b为负，那么A高，B低，C会高，但A低B高，效应相减，C的高低就难确定了。
同理A为负，B为正的情况。
操作步骤：分析-回归-线性，C为因变量，A，B为自变量，如果anova表的P值小于0.05，回归方法成立，可以按以上步骤进行。
如果大于0.05，说明线性模型不成立，那就需要考虑非线性模型进行相关分析啦，道理一样。
『柒』 多元回归分析时应变量是因变量么
在回归分析中，变量间的关系非函数关系，∴因变量不能由自变量唯一确定，∴A正确；r＞0，正相关；r＜0，负相关；B正确；r=±1时，完全相关；C正确．相关系数的范围是：|r|≤1，∴D错误；故选：D．
『捌』 若因变量为三种,是否能用logistic回归分析
多分类无序logit回归
1.打开数据，依次点击：分析--回归--多分类。
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（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
?3.设置因变量参考水平
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分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%CI。
点击ok。
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