1. spss二次曲线回归分析
我们在平时用SPSS做回归分析的时候会遇到线性和非线性两种情况，在SPSS中为我们提供了11种常用的模型供我们选择，这篇指南就教大家怎么合理使用SPSS曲线拟合，以及怎么分析结果。
1.打开SPSS软件后先打开你需要分析的数据。打开右上角的标识，选择你需要的文件，点击【打开】，选择文件。
2.打开后如果你事先不知道两个变量之间是线性还是非线性，那就画散点图分析其趋势。【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】---【简单分布】---【定义】
3.将相应的变量设置为x,y 轴，点击【确定】，接下来会自动在文档查看器中显示散点图，如果选取的样本多的话，有时候会连成曲线，不过不影响分析。
4.确定不是线性关系之后，用曲线拟合分析。点击【分析】---【回归】---【曲线估计】，进入到曲线估计面板里面设置。
5.在曲线估计框中设置好x,y轴，下面的11种模型中可以选择其中比较符合样本变化情况的，因为刚开始已经画出散点图了，所以这一步选择模型就比较容易，如果不知道选择那个，就多点几个。
6.然后找到和样本图像最为吻合和的图像，然后分析结果。
7.ANOVA那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告
8.然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验。
9.最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，它是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例
2. spss怎么做二次曲线回归
在结果窗口中双击的拟合图，然后打开一个新的窗口，然后在其中图上的右上角选择你所用的曲线，双击，就可以看到公式了
3. spss二次回归方程怎么做
打开SPSS，
输入数据，
工具栏选择分析，再选择回归，再选择曲线估计，
弹出窗口，填入因变量与自变量，然后在模型选择Logistic。
如果你是想做曲线拟合，那你就把所有模型都选上，只做Logistic，就只选其。
希望能够帮助您，虽然这答案有点晚叻。
O(∩_∩)O~
4. spss怎么做二次函数回归
直接在统计选项卡中选择回归分析，选择要进行分析的变量就可以进行分析了。结果软件会自动呈现。
5. spss里求二次回归模型
SPSS进行多元线性回归分析如下
第一，生成文件导入数据
1、创建一个工作表，然后在工作簿中插入分析数据
2、打开SPSS分析工具，点击文件--->导入数据--->Excel，查找excel文件
3、选择已创建好数据的excel文件，然后点击打开
4、将Excel数据全部导入到SPSS数据编辑器中，查看数据
第二，多元线性回归分析
1、接着依次操作，分析--->回归--->线性
2、打开线性回归窗口，将甲类移到变量框中，几个变量移到自变量
3、单击窗口中右侧的统计按钮，打开线性回归：统计窗口，回归系数选估算值，然后勾选模型拟合
4、点击图按钮，打开图窗口并设置Y和X对应的指标值
5、单击选项按钮，步进法条件选择使用F的概率，设置进入和除去值
6、在选项变量右侧规则，打开设置规则窗口，设置不等于600
第三，生成分析图表结果
1、设置完毕后，点击确定按钮；在输出界面中，显示回归数据集、输入/除去的变量
2、往下移动屏幕，可以查看到模型摘要和ANOVA表格数据
3、最后生成系数和残差统计数据表格，比对不同指标
6. 二次曲线回归模型
您可以选择一个或多个曲线估计回归模型。要确定使用哪种模型，请绘制数据。如果变量显示为线性相关，则使用简单线性回归模型。当变量不是线性相关时，请尝试转换数据。当转换没有帮助时，则可能需要更复杂的模型。查看数据的散点图；如果该图看起来像是您了解的某个数学函数，则将数据与该类型的模型进行拟合。例如：
1、线性.方程为Y = b0 + (b1 * t)的模型。按时间的线性函数建模的序列值。
2、对数.方程为Y = b0 + (b1 * ln(t))的模型。
3、逆模型.方程为Y = b0 + (b1 / t)的模型。
4、二次.方程为Y = b0 + (b1 * t) + (b2 *t**2)的模型。二次模型可用来对“减弱”的序列或阻尼衰减的序列进行建模。
5、三次.由方程Y = b0 + (b1 * t) + (b2 *t**2) + (b3 * t**3)定义的模型。
6、幂.方程式为Y = b0 * (t**b1)或ln(Y) = ln(b0) + (b1 *ln(t))的模型。
7、复合.方程为Y = b0 * (b1**t)或ln(Y) = ln(b0) + (ln(b1) *t)的模型。
8、S.方程式为Y = e**(b0 + (b1/t)) or ln(Y) = b0 + (b1/t)的模型。
9、逻辑.方程为Y = 1 / (1/u + (b0 * (b1**t)))或ln(1/y-1/u)=ln (b0) + (ln(b1) * t)的模型，其中u是上界值。选择“逻辑”之后，请指定用在回归方程中使用的上界值。该值必须是一个大于最大因变量值的正数。
10、增长.方程式为Y = e**(b0 + (b1 *t))或ln(Y) = b0 + (b1 *t)的模型。
11、指数.方程为Y = b0 * (e**(b1 * t)) orln(Y) = ln(b0) + (b1 * t)的模型。
7. spss二次曲线模型
把数据导入后，点击分析——回归——曲线估计，把所有类型的曲线都勾起来，看下输出框里面哪个R方最大，就是拟合最符合类型的曲线
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