spss教程：曲线估计
在回归分析中，变量之间的关系不一定是线性关系，非线性也是比较常见的。非线性关系分为本质线性关系（变量关系形式上虽然呈现非线性关系，但可通过变量变换为线性关系）和本质非线性关系。
在spss中，先通过散点图观察大致的数据关系，再选择多个模型，spss自动完成模型的参数估计，输出回归方程显著性检验、判定系数，通过这些参数进行模型选择。
操作方法
- 01
先绘制散点图观察数据的大致趋势，便于模型的选择。观察图片可知，可以选着二次曲线、三次曲线、复合函数和幂函数模型。
- 02
操作见图片，仅观察拟合优度，三次曲线最高，接着是二次曲线，但是通过观察方差分析和回归系数的显著性检验知，三次曲线的回归系数不显著，计算出的概率值为0.173、0.304，均大于显著性水平，所以三次曲线模型不可用。 二次曲线中的“ 年人均消费性支出”的系数为 -0.148，负数与实际情况不符合，所以排除此模型。
- 03
从“复合曲线”、“幂函数”中选取最优模型，两个的拟合优度都比较高，系数均满足显著性检验。但从数据趋势可知，复合函数更加符合实际情况，所以最终选择 复合曲线。
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