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虽然线性回归能够满足大部分的数据分析的要求，但是，线性回归并不是对所有的问题都适用， 因为有时候自变量和因变量是通过一个已知或未知的非线性函数关系相联系的，如果通过函数转换，将关系转换成线性关系，可能会造成数据失真或更为复杂的计算，导致结果出现偏差。
如果利用SPSS进行回归分析，应该选择线性回归分析，还是曲线回归分析呢？
导入数据
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在模型描述中可以看到，因变量：教育支出，自变量为：年人均可支配收入。方程有4个，一个线性方程，一个二次方程，一个三次方程，一个复合方程。包括常量。
从“个案处理摘要”可以看出，排除的个案为12，说明变量中所有的个案带有“缺失值”，个案总数为28个
从变量处理摘要中可以看到，教育支出16个，有12个缺失值。年人均可支配收入28个，没有缺失值。
一元线性回归方程，拟合优度判定系数为0.901，显著性小于0.05。
二次曲线回归方程，拟合优度判定系数为0.983。回归方程和各回归系数显著性大于0.05，表明模型不显著，二次曲线模型不合理。
三次曲线回归方程，拟合优度判定系数为0.987（高于一元线性回归方程拟合度）。回归方程和各回归系数显著性小于0.05，表明三次曲线模型更为合理。
复合回归方程，拟合优度决定系数0.971（小于三次曲线回归方程），各回归系数显著性小于0.05，表明模型显著。但拟合优度小于三次曲线回归方程。因此三次曲线更好反映随年人均可支配收入增加，教育支出的变量情况。
