11111111111

1首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击分析回归线性2然后在打开的窗口中，将因变量和自变量分别放入相应的框中，如下图所示3接着可以进行选择变量，即对变量进行筛选，并利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条件的记录才能进行回归分析4接着。

1首先需要选择分析回归分析线性回归2接下来选择打开其中的对话框3然后将需要计算权重的变量选入4然后打开统计量对话框，里面有计算权重的方法5接下来可以选择共线性诊断，就可以自动生成权重了6点击确定，生成结果，得到各指标的权重。

1、1 基础线性回归方程 Y = β0 + β1X + ε，此为最简单的线性回归模型，其中Y为预测变量，X为自变量，β0为截距，β1为斜率，ε为误差项2 多元线性回归方程 Y = β0 + β1X1 + β2X2 + + βnXn + ε，此模型在基础线性回归基础上加入了多个自变量3 带权重的线性回归方程 Y = Σ。

2、1 线性模型的基础 线性模型基于特征的线性组合进行构建，公式表示为y = + b，其中w是权重，x是特征，b是偏置项权重代表特征的重要性，影响预测结果的大小2 线性回归算法的应用 线性回归算法通过训练数据找到一条最佳拟合直线，该直线能够尽可能准确地描述特征与目标变量之间的关系 以房价。