拒绝手工计算,请使用SPSS评分向导完成线性回归模型预测!

原创 数据小兵  2019-10-03 10:19  阅读 136 次
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构建好线性回归模型后,我们会比较兴奋,把新数据带进方程计算,就可以得到预测值了。有没有想过,手工计算容易出错,操作也很不方便,准确快速实现预测,有没有更好的办法呢?

有。

SPSS评分向导】菜单可以读取xml模型文件,并对新数据进行预测。我们只需要在建模时,将成熟模型保存出xml模型文件,将其扔给【评分向导】对新数据完成预测。

收集到某商品的销售数据,包括“广告费用”和“销售额”两个连续变量,现在想考察广告投入和销售之间的关系,实现利用广告投入预测销售的目标。

以“销售额”为因变量,以“广告费用”为自变量,构建简单一元线性回归模型。

打开【保存】按钮,【将模型信息导出到XML文件】选项卡中,指定一个存放文件的路径,给xml模型文件起个名字,比如我们就叫它“广告销售模型”吧。

最后返回线性回归主对话框,要求软件执行。我们来看看结果。

模型通过检验。写出简单一元线性回归方程如下:

Y=6.584+1.071*广告

以往的话,我们要预测,简单粗暴的方式就是把新数据代入这个方程式,然后手工计算一下。例如,当广告费用投入6万元时,销售额

y=6.584+1.071*6
=6.584+6.426=13.01

如果这是多重线性回归,方程式会复杂一些,手工计算时容易出错,也不够方便。

所以,以后要抛弃这种手工计算实现预测的过程,转而使用SPSS软件提供的更加便利准确的【评分向导】菜单来自动完成。

来看刚才软件导出的XML模型文件,它就放在你指定的文件夹里面:

假设,我们要预测未来4个月的销售(不要太多哦),希望提前看一下,当广告投入5、6、7、8万元时,销售额会是多少。

打开只含有新数据的文件:

在SPSS数据窗口顶部的【实用程序】菜单中找到【评分向导】菜单,打开对话框:

点击左下方【浏览】按钮,找到我们已经保存好的“广告销售模型.xml”文件,打开,相当于是把前面创建的模型导入到【评分向导】中。

点击【下一步】,软件会自动匹配新数据中是否有模型所需要的自变量信息。

继续点【下一步】。软件会自动计算“预测值”以及预测的“标准误差”。我们重点就看“预测值”了。

到这里,就直接点【完成】,让软件开始预测。

几乎在一瞬间,未来4个月的销售预测值就摆在我们的面前了。大家检查一下,广告费用6万的时候,销售将达到13.01和手工计算一致。

怎么样,用【评分向导】实现线性回归新数据的预测,是不是非常方便呢,关键是准确!

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