回归分析（spss线性回归分析结果解读）

回归分析是一种预测建模技术，研究因变量(目标)和自变量(预测值)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型和寻找变量之间的因果关系。

在回归分析中，变量分为两类。一种是因变量，通常是实际问题中关注的一类指标，通常用Y表示；影响因变量数值的另一类变量叫做自变量，用x表示。

回归分析的主要问题是:

(1)确定y和x之间的数量关系表达式，称为回归方程；

(2)检验回归方程的可靠性；

(3)判断自变量X对因变量Y是否有影响；

(4)利用得到的回归方程进行预测和控制。

比如我们要研究质量与顾客满意度之间的因果关系，从实际意义上来说，产品质量会影响顾客满意度，所以我们把顾客满意度作为因变量，记为Y；质量是自变量，标记为X..一般可以建立以下线性关系:y = a+bx+。

其中:A、B为待定参数，A为回归线的截距；b是回归线的斜率，表示x变化一个单位时y的平均变化；是一个取决于用户满意度的随机误差项。

对于经验回归方程:y=0.857+0.836x

Y轴上回归线的截距为0.857，斜率为0.836，即质量每提高一点，顾客满意度平均提高0.836点；换句话说，质量每提高1分，用户满意度就增加0.836分。

回归分析，译自“回归”。

这门课程起源于一个神奇的生物遗传现象:如果父母双方都比较高，出生的孩子身高会低于父母的平均身高；相反，如果父母双方都比较矮，那么出生的孩子身高就比父母的平均身高要高。

在这两种情况下，都有一个规则。如果生物体是内部遗传的，那么身高永远是一个稳定的值。当父母本身就高的时候，为了维持这种稳定性，出生的孩子不会通过调节一直长高；同样，父母本身就不高，这样通过基因调节，生出来的孩子就会比父母的平均身高高，这本身就是一种“回归”。

在众所周知的“线性回归分析”中，我们的目的是为一堆散乱的点寻找一条直线来拟合这个规律，希望它能通过尽可能多的点。也就是说，我们希望它尽可能地接近这条直线，这就类似于希望我们人类的身高稳定在某个值，而生物体内的遗传已经决定了这个机制，所以大自然是神奇的！

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