SPSS Modeler 多元线性回归分析（指南 第九章）
今天，小编和大家一起使用SPSS Modeler 进行多元线性回归分析。
分析步骤：
① 分析变量关系，构建回归模型。
② 估计模型系数，求解回归模型。
③ 检查整体模型，确认是否显著。
④ 检验模型系数，看看系数相关。
⑤ 拟合优度检验，模型解释能力。
⑥ 借助回归模型，进行分析预测。
案例：数据文件“Diabetes.sav”。
数据展示：
数据流：
1. 绘制散点图
采用图形板节点回执散点图矩阵，观察变量间的关系。
2. 建立回归模型
2.1 选项卡设置
2.1.1 字段选项卡
2.1.2 模型选项卡
2.1.3 专家选项卡
统计量说明：
共线性诊断：输出方差膨胀因子VIF与容忍度。一般，当VIF≥10或容忍度≤0.1时，认为模型存在共线性。此外，软件还会输出特征根和条件数的判别结果。
Durbin-Watson：在回归分析中，一般来说当DW值接近于2时，可以认为模型不存在序列自相关。