怎末用SPSS建立基准回归模型？
公式是
y = β0 + β1 * x1 + β2 * x2 + + βn+1 * x1*x2 + ε
βn+1是交互项
九九海子吧
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
建立基准回归模型，可以按照以下步骤进行：
打开 SPSS 软件，并导入数据集。在 SPSS 菜单栏中，选择 File -> Open -> Data，选择已有的数据文件并导入。
在 SPSS 菜单栏中，选择 Analyze -> Regression -> Linear。
在 Linear Regression 对话框中，将因变量 y 和自变量 x1、x2 添加到 Model 中。可以通过点击 Add 按钮，然后选择变量并点击右箭头来添加变量。在 Model 中可以看到当前已经添加的变量。
添加交互项 βn+1 * x1x2。在 Linear Regression 对话框中，点击 Options 按钮，在 Options 对话框中勾选 Save predicted values，然后点击 Continue。然后在 Linear Regression 对话框中的 Model 标签页中，在右侧的 Custom Model 中添加交互项，即在 y 和 x1、x2 的后面加上 * 号，并输入 x1x2。例如：y = β0 + β1 * x1 + β2 * x2 + βn+1 * x1*x2 + ε。
点击 OK 按钮，SPSS 将自动进行基准回归分析，并生成回归分析结果。分析结果中将包括各个系数的估计值、标准误、t 值、p 值、R 方值等信息。
根据回归分析结果进行模型检验。可以通过观察各个系数的 t 值和 p 值，来判断是否显著。如果 t 值较大，p 值较小，则说明对应的系数在统计上是显著的，即自变量对因变量有显著影响。
以上是使用 SPSS 建立基准回归模型的一般步骤，您可以根据自己的数据集和具体情况进行相应的调整。
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