今天又看了一下spss，把线性回归流程重新梳理了一下，把之前不太清楚的指标搞清楚了主要从建模开始。
1.建模，解读三个表格的指标所代表的意义
2.修正，残差分析  y与残差关系 x与y的关系
3.预分析，本次主要是处理异常值。最终得到新模型，β与zβ的区别，解读偏回归图
4.评估，归因与预测，缺失值填补