利用spss进行多元逐步回归

1.首先用代码将变量归一化

我这第5列及后是我要归一化的数据，将归一化后的数据保存为nor_result.csv文件

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

df = pd.read_csv('E:\\Sentinel12\\yangben\\result.csv')
cols_to_normalize = df.columns[4:]

scaler_slope = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaler_aspect = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

df[cols_to_normalize[0]] = scaler_slope.fit_transform(df[[cols_to_normalize[0]]])
df[cols_to_normalize[1]] = scaler_aspect.fit_transform(df[[cols_to_normalize[1]]])

for col in cols_to_normalize[2:]:
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    df[col] = scaler.fit_transform(df[[col]])

for col in cols_to_normalize:
    df['N_' + col] = df[col]
    df = df.drop(col, axis=1)

df.to_csv('E:\\Sentinel12\\yangben\\nor_result.csv', index=False)

2.打开SPSS软件

我使用的是spss 26版本的

开始建模:
点击分析-回归-线性

选择因变量为生物量

其他变量为自变量
统计里面把R方勾上

图的话我们选择

得到输出结果