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1、根据mse公式计算。

1、打开桌面上的spss软件。。

2、输入一组需要做逻辑回归的操作和分析的数据。

3、点击“Analyse”（分析）——“Regression”（回归）——“BinaryLogistic”（二元逻辑回归）。。

4、通过中间的小箭头按钮，把左边的变量拖动到右边对应的方框。“销售是否达标”放到“Dependent”（因变量）下面，其余两个变量放到“Covariates”（自变量）下面。。

5、点击“save”（保存），再点击“ok”。。

6、生成统计分析数据表。先看Block0，属于数据的基本情况总结以及逻辑回归模型的检验结果，根据检测的结果运用统计学知识判断模型是否显著可靠。。

7、再看Block属于逻辑回归分析中应用到的检测方法。。

1、打开spss点击导入数据，这里使用一组广告和销售的数据，然后在菜单栏里面点击图形，选择图表构建程序，如图。

2、接着弹出图表构建程序的对话框，点击确定。

3、在库里面选择散点图/点图，将第一种散点图拖动到上方的预览窗口里面。

4、然后在变量框里面选择广告费用和销售费用，并将其分别拖到散点图的y轴和x轴点击确定在输出窗口里面可以看到广告和销售的散点图，可以初步估计选择曲线回归的模型。

5、回到数据编辑器，点击菜单栏里面的分析，选择回归，接着在弹出的列表里面选择曲线估计。

6、从变量框里面选择销售费用添加到因变量，广告费用添加到自变量，在模型中选择二次项和S模型，点击确定，如图所示。

7、在结果窗口里面查看模型汇总和参数估计值结果，二次的拟合度低于S的拟合优度，在曲线拟合图中，比较一下模型曲线和散点图的趋势的拟合效果，进而选择何时的曲线模型。

1、做ELISA试剂盒标准曲线样品检测时有几个问题需要注意样品的浓度等指标是根据标准曲线计算出来的，所以首先要把做标准曲线看作是比做正式实验还要重要的一件事，否则后面的实验结果无从谈起。

2、设置标准曲线样品的标准浓度范围要有一个比较大的跨度，并且要能涵盖你所要检测实验样品的浓度，即样品的浓度要在标准曲线浓度范围之内，包括上限和下限。

3、而对于呈S型的标准曲线，尽量要使实验样品的浓度在中间坡度陡段，即曲线几乎成直线的范围内。

4、好采用倍比稀释法配制标准曲线中的标准样品浓度，ELISA试剂盒这样就能够标准样品的浓度不会出现较大的偏离。

5、检测标准样品时，应按浓度递增顺序进行，以减少高浓度对低浓度的影响，提高准确性。

6、标准曲线的样品数一般为7个点，但至少要有5个点。

7、做出的标准曲线相关系数因实验要求不同而有所变动，但一般来说，相关系数R至少要大于0.对于有些实验，至少要0.99甚至是0.9选择什么方程去拟合　　在S曲线的低浓度部门可以用乘幂方程很好的拟合，中低浓度部门可以用直线方程，中间部门可用对数方程，而中后段可用四参数。

8、免疫检测时尺度点(可以是倍比稀释的，也可以不是)浓度假如和相应的吸光度(OD)值假如能够呈现直线关系当然是理想的了，这时可以通过EXELL等利便的获得拟合曲线，进而推算出样品的浓度值。

9、关于尺度曲线的拟合方式，直线、二次曲线、三次曲线、指数、对数等虽都可用于ELISA及其它生物学反应中的曲线拟合，但都只合用于曲线的一部门，有的合用于前半段，有的合用于后半段，有的合用于中间一段，而Logistic曲线则对曲线的全部都有较好的合用性。

10、在一个长的区间内，Logistic应该都能拟合得较为理想。

11、假如用来定量，S形曲线的中间段(较陡处)是比较好的，而两真个平坦部门计算误差会大，有时甚至会很大。

12、用于免疫检测的所谓“尺度曲线"实在称为拟合曲线比较合适。

13、目前国际上流行的免疫检测拟合方式是“四参数逻辑拟合"，用这种拟合方式往往能够比较精确的反映浓度和吸光度的曲线关系，从而进一步比较准确的获得样品中待测物质的浓度值。

14、但我们做免疫检测很少有时候能够有这么理想的情况，标品浓度和相应OD值往往是"S"型的曲线关系，这时就不能用直线拟合的方式了，而对拟合方法进行选择就是必要的了。

15、枢纽在于你的尺度曲线做到了S形的哪一部门，你想检测的样品浓度在曲线的哪一部门。

16、当然，假如用于定量，仍是在中间一段较好。

17、但建模型是一回事，ELISA试剂盒而用它来定量是另一回事。

18、这些方法固然没有一种方法可以通用，但也都可以用。

19、但并不是说它就是的。

20、事实上不仅是ELISA，其它良多生物学反应都是S形曲线，也都可以用Logistic曲线拟合。

1、我们在平时用SPSS做回归分析的时候会遇到线性和非线性两种情况，在SPSS中为我们提供了11种常用的模型供我们选择，这篇指南就教大家怎么合理使用SPSS曲线拟合，以及怎么分析结果。

2、工具/材料电脑IBMSPSSStatistics19打开SPSS软件后先打开你需要分析的数据。

3、打开右上角的标识，选择你需要的文件，点击(打开)，选择文件。

4、打开后如果你事先不知道两个变量之间是线性还是非线性，那就画散点图分析其趋势。

5、(图形)---(旧对话框)---(散点/点状)---(简单分布)---(定义)将相应的变量设置为x,y轴，点击(确定)，接下来会自动在文档查看器中显示散点图，如果选取的样本多的话，有时候会连成曲线，不过不影响分析。

6、确定不是线性关系之后，用曲线拟合分析。

7、点击(分析)---(回归)---(曲线估计)，进入到曲线估计面板里面设置。

8、在曲线估计框中设置好x,y轴，下面的11种模型中可以选择其中比较符合样本变化情况的，因为刚开始已经画出散点图了，所以这一步选择模型就比较容易，如果不知道选择那个，就多点几个。

9、然后找到和样本图像为吻合和的图像，然后分析结果。

10、ANOVA那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验。

11、后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，它是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例。

1、我们在平时用SPSS做回归分析的时候会遇到线性和非线性两种情况，在SPSS中为我们提供了11种常用的模型供我们选择，这篇指南就教大家怎么合理使用SPSS曲线拟合，以及怎么分析结果。

2、工具/材料电脑IBMSPSSStatistics19操作方法01打开SPSS软件后先打开你需要分析的数据。

3、打开右上角的标识，选择你需要的文件，点击(打开)，选择文件。

4、02打开后如果你事先不知道两个变量之间是线性还是非线性，那就画散点图分析其趋势。

5、(图形)---(旧对话框)---(散点/点状)---(简单分布)---(定义)03将相应的变量设置为x，y轴，点击(确定)，接下来会自动在文档查看器中显示散点图，如果选取的样本多的话，有时候会连成曲线，不过不影响分析。

6、04确定不是线性关系之后，用曲线拟合分析。

7、点击(分析)---(回归)---(曲线估计)，进入到曲线估计面板里面设置。

8、05在曲线估计框中设置好x，y轴，下面的11种模型中可以选择其中比较符合样本变化情况的，因为刚开始已经画出散点图了，所以这一步选择模型就比较容易，如果不知道选择那个，就多点几个。

9、06然后找到和样本图像为吻合和的图像，然后分析结果。

10、07ANOVA那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig08然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验。

11、09后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，它是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例。

1、曲线拟合过程。

2、(分析)，(回归)，(曲线估计)，选择相应变量和拟合模型，得到结果，拟合效果较好。

3、利用指数模型进行预测。

4、首先按照传统的操作方法，n代表了x，y的个数，所以要对n实行加权个案处理。

5、这个时候再对x统计分析发现、数据显示有171个，接着进行线性回归。

6、注意事项、X轴和Y轴之间的区别主要来自数学，按照约定俗成，X轴放自变量，Y放因变量，这种做法隐含了人们对因果性的认知，即X是造成Y变化的原因。

7、但是在经济学中，价可能决定量，量也可能决定价，不存在一个清晰的因果关系在里面。

8、相符影响的，而且他与数学不矛盾，价格也是随需求的变化而变化的，需求影响价格，所以横轴是Q，纵轴是P，价格受需求的影响。