求如何用SPSS计算回归系数的标准误差？？？

假设有p个自变量，每个变量都有n组数据。首先定义一个X变量矩阵，即一个n*(p+1)阶矩阵。然后需要求出X的转置矩阵X'，可以用选择性黏贴里的转置，也可以用转置函数。然后进行矩阵乘法计算，求出x'*x，用MMULT函数。

然后再对求出的“x'*x”进行逆矩阵求解，即要求出（x'*x）^-1，用MINVERSE(）函数，然后逆矩阵中对角线上的值开根号再乘以rmse（均方根误差或者叫回归标准差）就是每个回归参数的标准误差Std error了。

扩展资料：

相关系数与回归系数：

A 回归系数大于零则相关系数大于零。

B 回归系数小于零则相关系数小于零。

（它们的取值符号相同）

2、回归系数：由回归方程求导数得到，

所以，回归系数>0，回归方程曲线单调递增；

回归系数<0，回归方程曲线单调递减；

回归系数=0，回归方程求最值（最大值、最小值）。

SPSS由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。

IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25，而且更名为IBM SPSS Statistics。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。

参考资料来源：百度百科-回归系数

参考资料来源：百度百科-spss

参考资料来源：百度百科-标准误差

参考资料来源：百度百科-SPSS回归分析

　　有以上功能的啊
　　我们的处理方式是将需要的数据利用回归求出来，然后根据公式计算统计误差值

　　还有一种方法就是用求标准差的方法，来求得SSR和SST.
　　计算公式如下：

　　估计标准误差是说明实际值与其估计值之间相对偏离程度的指标，主要用来衡量回归方程的代表性。
　　作用：
　　①它可以说明回归方程的理论值代表相应实际值的代表性大小;
　　②它可以说明以回归直线为中心的所有相关点的离散程度;
　　③它可以反映供单垛竿艹放讹虱番僵两变量之间相关的密切程度;
　　④它可以表明回归方程实用价值的大小。
　　估计标准误差的值越小，则估计量与其真实值的近似误差越小，但不能认为估计量与真实值之间的绝对误差就是估计标准误差。

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常见问题：
　　回归分析中计算的估计标准误差就是因变量的标准差,对不对?
答： 不对 不只是因变量

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回归估计的标准误差怎么计算：
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不对
不只是因变量

可以直接调用系统的模块功能。