在数据分析行业内，最棵慝漭谷困难的一项工作就是对未来的某项变化进行预测，以下给各位分享如何利用多元线性回归模型对因变量进行预测：
步骤：
建立预测模型：这里模型为：本例中收集了某地区过去16年的蛾量、卵量、降水量、雨日以及幼虫密度的历史数据，这里蛾量、卵量、降水量和雨日可以统计得到，因此需要这4个自变量来预测因变量幼虫密度，这里建立模型Y=a+x1*b1+x2*b2+x3*b3+x4*b4，其中Y 表示幼虫密度，a为随机误差，x1为蛾量，b1为蛾量的影响系数，x2为卵量，b2为卵量的影响系数，x3为降水量，b3为降水量的影响系数，x4为雨日，b4为雨日的影响系数。
打开SPSS并打开数据：方法如下：
SPSS分析数据：方法如下图：
设置回归分析各项参数：如下图：
点击“统计量（S）",设置方法如下：
设置好上面的各个选项后，点击“确定”，开始分析数据！
分析结果解读：如下图：
统计的基本信息：
模型拟合度分析：
显著性分析：
模型系数分析：
应用回归分析结果：Y=-3.928+X1*0.013+X2*0.019+X3*0.183+X4*2.478
大功告成！
