线性回归：图

图可以帮助验证正态性、线性相关度和方差相等的假设。 对于检测离群值、异常观测值和有影响的个案，图也是有用的。 将它们保存为新变量之后，在数据编辑器中可以使用预测值、残差和其他诊断信息来构造含有自变量的图。 以下图是可用的：

散点图。 您可以对下列各项中的任意两项进行绘图：因变量、标准化预测值、标准化残差、剔除残差、调整预测值、Student 化残差或者 Student 化剔除残差。 针对标准化预测值绘制标准化残差，以检查线性相关度和等方差性。

源变量列表。 列出因变量 (DEPENDNT) 及以下预测变量和残差变量：标准化预测值 (*ZPRED)、标准化残差 (*ZRESID)、剔除残差 (*DRESID)、调整的预测值 (*ADJPRED)、Student 化的残差 (*SRESID) 以及 Student 化的已删除残差 (*SDRESID)。

生成所有部分图。 当根据其余自变量分别对两个变量进行回归时，显示每个自变量残差和因变量残差的散点图。 要生成部分图，方程中必须至少有两个自变量。

标准化残差图。 您可以获取标准化残差的直方图和正态概率图，将标准化残差的分布与正态分布进行比较。

如果请求了任意图，那么将显示标准化预测值和标准化残差（*ZPRED 和 *ZRESID）的汇总统计。

获取回归图

此功能需要 Statistics Base 选项。

1. 从菜单中选择：

   分析 > 回归 > 线性 ...

2. 在“线性回归”对话框中，单击图。
3. 对于散点图，选择一个垂直 (y) 轴变量和一个水平 (x) 轴变量。 要请求其他散点图，请单击下一步。