多重线性回归分析用来处理一个因变量与多个自变量之间的线性关系。
案例
现有1955年145家美国电力企业的总成本（TC）、产量（Q）、工资率（PL）、燃料价格（PF）及资本租赁价格（PK） 数据，以总成本为因变量，试分析其余其他变量之间的线性关系。
数据
SPSS统计分析与行业应用案例详解+配套光盘+示例>02>正文>原始数据>案例6.5
数据分析
执行analyze/regression/linear
将“总成本（TC）”置入“dependent”，将其他变量置于“independent”中，
点击“OK”得到如下的结果：
模型摘要
从模型摘要的结果中可以看到：模型中最终以Q,PF和PL为自变量，并且调整r方为0.920，模型拟合度很不错。
方差分析结果
由此图可知：TC=-16.544+0.006*Q+0.222*PF+5.098*PL
数据来源为杨维忠老师的“SPSS统计分析与行业应用案例详解”，仅做分析之用。
