上海世博会加拿大国家馆
2008年1月22日，中国2010年上海世博会加拿大馆设计方案正式揭晓。
主题：“充满生机的宜居住城市：包容性、可持续发展与创造性”
造型亮点：枫叶印象
展馆位置：世博园区C片区
加拿大国家馆效果图
加拿大国家馆效果图
占地6000平米的加拿大国家馆位于世博园区C片区，半包围的外型，在展馆中央圈起一片开放的公共区域，各种精彩的文艺表演将在这里上演。蜚声世界的太阳马戏团将成为这座展馆的主角，为加拿大展馆量身定做一套创造性的内部设计方案。
先进的展览技术、引人入胜的展示内容和富有创造性的节目编排，都将成为加拿大馆的亮点，此外，一群年轻、热情、博学的接待人员也将为加拿大馆增色。
美丽的自然风光和丰富的资源让加拿大人对“可持续发展”尤为重视，因此在建筑上处处都体现了可回收利用的技术。展馆外部的墙体上将覆盖一种特殊的温室绿叶植物；雨水将使用排水系统进行回收并重新利用；展馆内将没有大型的展品或物件，以确保展示区域内的空气流通；同时展馆内还将营造一个无障碍和无烟的环境。
加拿大是第一个同上海世博会组织者进行参展合同谈判的国家，同样，加拿大也是历届世博会的热情支持者。加拿大馆不仅浓缩了“城市，让生活更美好”的主题，同时也是增进两国友谊的平台和契机。
上海世博会英国国家馆
2007年9月21日，中国2010年上海世博会英国馆设计方案正式揭晓。
主题：“让自然走进城市”
设计团队：“Heatherwick”
造型亮点：“会发光的盒子”
展馆位置：世博园区C片区
英国国家馆效果图
外型简洁，并创意无限，这就是英国国家馆所演绎的展馆。整个建筑最大的亮点，就是向各个方向伸展的大量触须，这些顶端带有细小彩色光源的触须覆盖在建筑外部，随着微风的轻轻吹拂，可以在展馆表面形成可变幻的光泽和色彩、组成各种图案。通过信息和图像的传送，参观者们甚至可以在展馆的表面看到展馆内部的各项活动。
因此，英国馆在世博会开展的6个月中，不再是一个不能改变的展馆，工作人员将随时收集参观者的想法和意见，调整展馆的展示内容和活动，并将以不同的面貌呈现在参观者们的面前。每天猜测英国馆将以何种形式出现，也将成为一种乐趣和独特的风景。
SPSS-回归分析
回归分析（⼀元线性回归分析、多元线性回归分析、⾮线性回归分析、曲线估计、时
间序列的曲线估计、含虚拟⾃变量的回归分析以及逻辑回归分析）
回归分析中，⼀般⾸先绘制⾃变量和因变量间的散点图，然后通过数据在散点图中的分布特点选择所要进⾏回归分析的类型，是使⽤线性回
归分析还是某种⾮线性的回归分析。
回归分析与相关分析对⽐：
在回归分析中，变量y称为因变量，处于被解释的特殊地位；；⽽在相关分析中，变量y与变量x处于平等的地位。
在回归分析中，因变量y是随机变量，⾃变量x可以是随机变量，也可以 是⾮随机的确定变量；⽽在相关分析中，变量x和变量y都是随机变
量。
相关分析是测定变量之间的关系密切程度，所使⽤的⼯具是相关系数； ⽽回归分析则是侧重于考察变量之间的数量变化规律。
统计检验概念：
为了确定从样本(sample)统计结果推论⾄总体时所犯错的概率。F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性（sig）就是出现⽬前样本这结果的机率。
标准差表⽰数据的离散程度，标准误表⽰抽样误差的⼤⼩。
统计检验的分类：
拟合优度检验：检验样本数据聚集在样本回归直线周围的密集程度，从⽽判断回归⽅程对样本数据的代表程度。 回归⽅程的拟合优度检验⼀
般⽤判定系数R2实现。
回归⽅程的显著性检验（F检验）：是对因变量与所有⾃变量之间的线性关系是否显著的⼀种假设检验。 回归⽅程的显著性检验⼀般采⽤F
检验。
回归系数的显著性检验（t检验）: 根据样本估计的结果对总体回归系数的有关假设进⾏检验。
1.⼀元线性回归分析
定义：在排除其他影响因素或假定其他影响因素确定的条件下，分析某⼀个因素（⾃变量）是如何影响另⼀事物（因变量）的过程。
SPSS操作
2.多元线性回归分析
定义：研究在线性相关条件下，两个或两个以上⾃变量对⼀个因变量的数量变化关系。 表现这⼀数量关系的数学公式，称为多元线性回归模型。
SPSS操作
3.⾮线性回归分析
SPSS的线性回归分析分析
SPSS是一款广泛用于统计分析的软件，其中包括了许多功能强大的工具。其中之一就是线性回归分析，它是一种常用的统计方法，用于研究一个或多个自变量对一个因变量的影响程度和方向。
线性回归分析是一种用于解释因变量与自变量之间关系的统计技术。它主要基于最小二乘法来评估自变量与因变量之间的关系，并估计出最合适的回归系数。在SPSS中，线性回归分析可以通过几个简单的步骤来完成。
首先，需要加载数据集。可以选择已有的数据集，也可以导入新的数据。在SPSS的数据视图中，可以看到所有变量的列表。
接下来，选择“回归”选项。在“分析”菜单下，选择“回归”子菜单中的“线性”。
在弹出的对话框中，将因变量拖放到“因变量”框中。然后，将自变量拖放到“独立变量”框中。可以选择一个或多个自变量。
在“统计”选项中，可以选择输出哪些统计结果。常见的选项包括回归系数、R方、调整R方、标准误差等。
在“图形”选项中，可以选择是否绘制残差图、分布图等。
点击“确定”后，SPSS将生成线性回归分析的结果。
线性回归结果包括多个重要指标，其中最重要的是回归系数和R方。回归系数用于衡量自变量对因变量的影响程度和方向，其值表示每个自变量单位变化对因变量的估计影响量。R方则反映了自变量对因变量变异的解释程度，其值介于0和1之间，越接近1表示自变量对因变量的解释程度越高。
除了回归系数和R方外，还有其他一些统计指标可以用于判断模型质量。例如，标准误差可以用来衡量回归方程的精确度。调整R方可以解决R方对自变量数量的偏向问题。
此外，SPSS还提供了多种工具来检验回归方程的显著性。例如，可以通过F检验来判断整个回归方程是否显著。此外，还可以使用t检验来判断每个自变量的回归系数是否显著。
在进行线性回归分析时，还需要注意一些统计前提条件。例如，线性回归要求因变量与自变量之间的关系是线性的。此外，还需要注意是否存在多重共线性，即自变量之间存在高度相关性。
SPSS分析技术:线性回归分析
相关分析可以揭示事物之间共同变化的一致性程度，但它仅仅只是反映出了一种相关关系，并没有揭示出变量
之间准确的可以运算的控制关系，也就是函数关系，不能解决针对未来的分析与预测问题。
回归分析就是分析变量之间隐藏的内在规律，并建立变量之间函数变化关系的一种分析方法，回归分析的目标
就是建立由一个因变量和若干自变量构成的回归方程式，使变量之间的相互控制关系通过这个方程式描述出来。
回归方程式不仅能够解释现在个案内部隐藏的规律，明确每个自变量对因变量的作用程度。而且，基于有效的
回归方程，还能形成更有意义的数学方面的预测关系。因此，回归分析是一种分析因素变量对因变量作用强度的归
因分析，它还是预测分析的重要基础。
回归分析类型
回归分析根据自变量个数，自变量幂次以及变量类型可以分为很多类型，常用的类型有：
线性回归；
曲线回归；
二元Logistic回归技术；
线性回归原理
回归分析就是建立变量的数学模型，建立起衡量数据联系强度的指标，并通过指标检验其符合的程度。线性回
归分析中，如果仅有一个自变量，可以建立一元线性模型。如果存在多个自变量，则需要建立多元线性回归模型。
线性回归的过程就是把各个自变量和因变量的个案值带入到回归方程式当中，通过逐步迭代与拟合，最终找出回归
方程式中的各个系数，构造出一个能够尽可能体现自变量与因变量关系的函数式。在一元线性回归中，回归方程的
确立就是逐步确定唯一自变量的系数和常数，并使方程能够符合绝大多数个案的取值特点。在多元线性回归中，除
了要确定各个自变量的系数和常数外，还要分析方程内的每个自变量是否是真正必须的，把回归方程中的非必需自
变量剔除。
名词解释
线性回归方程：一次函数式，用于描述因变量与自变量之间的内在关系。根据自变量的个数，可以分为一元线
性回归方程和多元线性回归方程。
观测值：参与回归分析的因变量的实际取值。对参与线性回归分析的多个个案来讲，它们在因变量上的取值，
就是观测值。观测值是一个数据序列，也就是线性回归分析过程中的因变量。
