【 Selection variable框】 选入一个筛选变量,并利用右侧的 Rules钮建立一个选择条件,这样,只有 满足该条件的记录才会进入回归分析。 【 Case labels框】 选择一个变量,他的取值将作为每条记录的标签。最典型的情况是使用记录 ID号的变量 【WLS>钮】 可利用该按钮进行权重最小二乘法的回归分析。单击该按钮会扩展当前对话 框,出现 WLS Weight框,在该框内选入权重变量即可。 【 Statistics钮】 弹出 Statistics对话框,用于选择所需要的描述统计量。有如下选项: Regression Coefficients复选框组:定义回归系数的输出情况,选中 Estimates可输出回归系数B及其标准误,t值和p值,还有标准化的回 归系数beta;选中 Confidence intervals则输出每个回归系数的95%可 信区间;选中 covariance matrix则会输出各个自变量的相关矩阵和方差、 协方差矩阵。以上选项默认只选中 Estim o Residuals复选框组:用于选择输出残差诊断的信息,可选的有 Durbin-Watson残差序列相关性检验、超出规定的n倍标准误的残差列表。 Model fit复选框:模型拟合过程中进入、退出的变量的列表,以及一 有关拟合优度的检验:,R,R2和调整的R2,标准误及方差分析表。 R squared change复选框:显示模型拟合过程中R2、F值和p值的改变 情况。 Descriptives复选框:提供一些变量描述,如有效例数、均数、标准差 等,同时还给出一个自变量间的相关矩阵。 o Part and partial correlations复选框:显示自变量间的相关、部分相 关和偏相关系数 o Collinearity diagnostics复选框:给出一些用于共线性诊断的统计量, 如特征根( Eigenvalues)、方差膨胀因子(VIF)等 以上各项在默认情况下只有 Estimates和 Model fit复选框被选中。 【Plot钮】 弹出Plot对话框,用于选择需要绘制的回归分析诊断或预测图。可绘制的 有标准化残差的直方图和正态分布图,应变量、预测值和各自变量残差间两两的 散点图等。【Selection Variable 框】 选入一个筛选变量，并利用右侧的 Rules 钮建立一个选择条件，这样，只有 满足该条件的记录才会进入回归分析。 【Case Labels 框】 选择一个变量，他的取值将作为每条记录的标签。最典型的情况是使用记录 ID 号的变量。 【WLS>>钮】 可利用该按钮进行权重最小二乘法的回归分析。单击该按钮会扩展当前对话 框，出现 WLS Weight 框，在该框内选入权重变量即可。 【Statistics 钮】 弹出 Statistics 对话框，用于选择所需要的描述统计量。有如下选项： o Regression Coefficients 复选框组：定义回归系数的输出情况，选中 Estimates 可输出回归系数 B 及其标准误，t 值和 p 值，还有标准化的回 归系数 beta；选中 Confidence intervals 则输出每个回归系数的 95%可 信区间；选中 covariance matrix 则会输出各个自变量的相关矩阵和方差、 协方差矩阵。以上选项默认只选中 Estimates。 o Residuals 复选框组：用于选择输出残差诊断的信息，可选的有 Durbin-Watson 残差序列相关性检验、超出规定的 n 倍标准误的残差列表。 o Model fit 复选框：模型拟合过程中进入、退出的变量的列表，以及一些 有关拟合优度的检验：，R，R2 和调整的 R2, 标准误及方差分析表。 o R squared change 复选框：显示模型拟合过程中 R2、F 值和 p 值的改变 情况。 o Descriptives 复选框：提供一些变量描述，如有效例数、均数、标准差 等，同时还给出一个自变量间的相关矩阵。 o Part and partial correlations 复选框：显示自变量间的相关、部分相 关和偏相关系数。 o Collinearity diagnostics 复选框：给出一些用于共线性诊断的统计量， 如特征根（Eigenvalues）、方差膨胀因子(VIF)等。 以上各项在默认情况下只有 Estimates 和 Model fit 复选框被选中。 【Plot 钮】 弹出 Plot 对话框，用于选择需要绘制的回归分析诊断或预测图。可绘制的 有标准化残差的直方图和正态分布图，应变量、预测值和各自变量残差间两两的 散点图等