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前言：

本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》，由于软件版本原因，部分内容有所改变，为适应软件版本的变化，特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为：SPSS25.0

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1.曲线回归

曲线回归是一种回归分析方法，用于探索自变量和因变量之间的非线性关系。相比于线性回归，曲线回归可以更好地拟合曲线状或非线性的数据模式。

在曲线回归中，常见的方法包括多项式回归、指数回归、对数回归和幂函数回归等。这些方法通过引入非线性的函数形式，来拟合数据中的曲线状关系。

举例来说，多项式回归可以通过添加二次项、三次项等来拟合数据中的曲线形状。指数回归适用于自变量和因变量之间呈指数关系的情况。对数回归则适用于自变量和因变量之间呈对数关系的情况。幂函数回归用于自变量和因变量之间呈幂函数关系的情况。

曲线回归的步骤与线性回归类似，包括收集数据、可视化数据、选择适当的模型、拟合模型、评估模型和解释结果等。但需要注意的是，在选择曲线回归模型时，要根据实际情况选择适当的函数形式，并进行合理的判断和尝试。

注意，曲线回归也有适用范围和局限性。选择适当的曲线回归模型需要基于数据和领域知识，并需要注意过拟合（overfitting）和模型复杂性的问题。

2.SPSS实现

（1）打开“data09-02”数据文件，选择“分析”——“回归”——“曲线估算”，弹出下图所示的对话框。

（2） 按照下图选择相应变量以及勾选对应选项。

注：模型可以根据需要选择，此处仅选择图中几种模型进行对比。

（3）完成设置后，单击确定。

3.结果分析