『壹』 請問如何使用spss中回歸分析分析某時間段的不同公司的數據
一個公司一張表，利潤，
資本結構
為列，2012-2016五年的財務數據為行錄入，再對每個表進行回歸分析分析
『貳』 spss回歸分析結果解讀
第一步：首先對模型整體情況進行分析
包括模型擬合情況（R²），是否通過F檢驗等。
第二步：分析X的顯著性
分析X的顯著性（P值），如果呈現出顯著性，則說明X對Y有影響關系。如果不顯著，則應剔除該變數。
第三步：判斷X對Y的影響關系方向及影響程度
結合回歸系數B值，對比分析X對Y的影響程度。B值為正數則說明X對Y有正向影響，為負數則說明有負向影響。
第四步：寫出模型公式
第五步：對分析進行總結
SPSSAU也會提供智能分析建議，方便分析人員快速得出分析結果。
『叄』 spss回歸分析t、F值分別代表什麼呀
R方為決定系數，即擬合模型所能解釋的因變數的變化百分比。例如，R方＝0．810，說明擬合方程能解釋因變數變化的81％，不能解釋的19％。
F是方差檢驗，整個模型的全局檢驗，看擬合方程是否有意義
T值是對每個自變數進行一個接一個的檢驗（logistic回歸），看其beta值，即回歸系數是否有意義
F和T的顯著性均為0．05，
回歸分析在科學研究領域是最常用的統計方法。《SPSS回歸分析》介紹了一些基本的統計方法，例如，相關、回歸（線性、多重、非線性）、邏輯（二項、多項）、有序回歸和生存分析（壽命表法、Kaplan－Meier法以及Cox回歸）。
SPSS是世界上最早的統計分析軟體。1968年，斯坦福大學的三位研究生NormanH．Nie，C．Hadlai（Tex）Hull和DaleH．Bent成功地進行了研究和開發。同時成立了SPSS公司。
(3)公司股票spss回歸分析擴展閱讀：
原理：
這種表示取決於變數Y中可由控制變數X解釋的變化百分比。
決定系數不等於相關系數的平方。這個和相關系數之間的區別是如果你去掉｜，R｜等於0和1，
由於R2<R,可以防止對相關系數所表示的相關做誇張的解釋。
決定系數：在Y的平方和中，X引起的平方和所佔的比例為R2
相關程度由決定系數的程度決定。
R2越接近1，相關方程的參考值越大。反之，越接近0，參考值越低。這就是一元回歸分析的情況。但是決定系數和回歸系數本質上是不相關的就像標准差和標准誤差本質上是不相關的一樣。
在多元回歸分析中，決定系數為路徑系數的平方。
表達式：R2＝SSR／SST＝1－SSE／SST
其中：SST＝SSR＋SSE，SST （total sum of squares）為總平方和，SSR （regression sum of squares）為回歸平方和，SSE （error sum of squares） 為殘差平方和。
『肆』 SPSS 回歸分析結果
R方太小的話 說明你的自變數能解釋的變異度很小 所擬合的方程可能不是最優方程
『伍』 SPSS中回歸分析結果解釋，不懂怎麼看
對模型整體情況進行分析：包括模型擬合情況（R²），是否通過F檢驗等。
前面的幾個表是回歸分析的結果，主要看系數0.516，表示自變數增加一個單位，因變數平均增加0.516個單位。後面的sig值小於0.05，說明系數和0的差別顯著。
B，看模型系數，然後看B後面的SIG，發現公司道德變數不顯著；再看R2，看模型擬合度，可以看出，模型擬合效果很差；多元回歸模型還要看方差分析，發現模型整體有效。
Stepwise Regression逐步回歸
在處理多個自變數時，可以使用這種形式的回歸。在這種技術中，自變數的選擇是在一個自動的過程中完成的，其中包括非人為操作。這一壯舉是通過觀察統計的值，如R-square，t-stats和AIC指標，來識別重要的變數。逐步回歸通過同時添加/刪除基於指定標準的協變數來擬合模型。向後剔除法與模型的所有預測同時開始，然後在每一步消除最小顯著性的變數。
以上內容參考：網路-回歸分析
『陸』 spss 回歸分析
在regression菜單的
你這個要先compute一下
我替別人做這類的數據分析蠻多的
『柒』 我想做20家公司3年數據的回歸分析，怎麼用SPSS軟體分析呢
這是 面板數據。。。spss做不了面板數據的回歸分析
『捌』 怎麼用spss進行回歸分析 控制變數
1、數據錄入spss並且處理好。
(8)公司股票spss回歸分析擴展閱讀：
spss軟體的特點：
spss直接就有多元回歸的按鈕，控制變數和主要驗證的自變數你自己能區分開就好，一起輸入。這張圖其實是做了四個多元回歸。第一列也就是第一個模型，是以公司綜合績效為因變數，第一大股東持股比例為自變數，資產規模與資產負債率為控制變數的多元回歸模型。
第二列是以公司綜合績效為因變數，前五大股東持股比例為自變數，資產規模與資產負債率為控制變數的多元回歸模型。
『玖』 根據spss回歸分析結果怎麼得出回歸分析方程
1、首先打開一份要進行線性回歸分析的SPSS數據，然後點擊【分析-回歸-線性】。
『拾』 spss回歸分析結果怎麼得出回歸結果
可以使用在線spss平台SPSSAU進行分析，結果比較容易解讀。
首先要F檢驗，如果F值右上角有*號，說明回歸分析通過F檢驗，即說明這個回歸分析有意義可以做。然後通常需要看以下幾個指標：
R2代表回歸方程模型擬合的好壞。同時VIF值代表多重共線性，所有的VIF值均需要小於10，相對嚴格的標準是小於5。
接著分析具體X對Y的影響關系，在說明已經有影響關系的前提下，具體是正向或是負向影響關系，則是通過「非標准化系數」或者「標准化系數」進行判斷。
可以直接使用在線SPSS分析軟體SPSSAU的回歸分析，生成智能化文字分析結果及標准格式數據，不用單獨整理。