多元回歸分析在大多數的實際問題中，影響因變數的因素不是乙個而是多個，我們稱這類回問題為多元回歸分析。可以建立因變數y與各自變數xj(j=1,2,3,…,n)之間的多元線性回歸模型：- |:
u0 ux5 r1 f1 e
其中：是回歸常數； (k=1,2,3,…,n)是回歸引數；e是隨機誤差。9 u( w
y=年銷售量（百萬線對英呎），x1=gnp（十億元），x2=新遷住宅（千戶），x3=失業率（%），x4=半年期最低利率，x5=話費收益率（%）
單擊主選單中「分析」—「回歸」—「線性」的選項
是回歸模型統計量：r 是相關係數；r square相關係數的平方，又稱判定係數，判定線性回歸的擬合程度：用來說明用自變數解釋因變數變異的程度（所佔比例）；adjusted rsquare 調整後的判定係數；std.
error of the estimate 估計標準誤差。
回歸模型的方差分析表，f值為13.808，顯著性概率小於0.001，表明回歸極顯著。
根據多元回歸模型：5 e7 w! a% h( b% u: i
把錶6-9中「非標準化回歸係數」欄目中的「b」列係數代入上式得預報方程：
**值的標準差可用剩餘均方估計：
回歸方程的顯著性檢驗：$ o4 x/ k
從表6-8方差分析表中得知：f統計量為10.93，系統自動檢驗的顯著性水平為0.001。
f(0.05,4,11)值為3.36，f(0.
01,4,11) 值為5.67，f(0.001,4,11)值為10.
35。因此回歸方程相關非常顯著。（f值可在excel中用finv()函式獲得）。
回代檢驗
需要作預報效果的驗證時，在主對話方塊（圖6-8）裡單擊「s**e」按鈕，在開啟如圖 3-6所示對話方塊裡，選中「predictedvalues」**值選項欄中的「unstandardized」非標準化**值選項。這樣在過程運算時，就會在當前檔案中新新增乙個「pre_1」命名的變數，該變數存放根據回歸模型擬合的**值。
然後，在spss資料視窗計算「y」與「pre_1」變數的差值(圖2-7)，本例子把絕對差值大於0.8視為不符合，反之則符合。結果符合的年數為15年，1年不符合，歷史符合率為93.
75%。
圖2-7
多元回歸分析法可綜合多個預報因子的作用，作出預報，在統計預報中是一種應用較為普遍的方法。
在實際運用中，採取將預報因子和預報量按一定標準分為多級，用分級尺度代換較大的數字，更能揭示預報因子與預報量的關係，預報效果比採用數量值統計方法有明顯的提高，在實際應用中具有一定的現實意義。
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