回归分析得出b值后得到的因变量系数为负数怎么比较-搜答案-搜搜做题作业网

在回归分析模型Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中,Y是被解释变量,就称为因变量.X是解释变量,称为自变量.表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化.协变量是指那些人为很难控制的变量,通常在回归分

如果因变量是分类变量,哪你采用多元回归分析就是错误的了应该采用logistic回归来进行的因变量的4分类是否属于有序的还是无序的如果有序,则使用有序多分类logistic回归若无序,则使用无序多分lo

1.spss直接帮你把几个因子都已经算出来了,就是FAC1-1列就是因子F1,同理可以得知F2,F3.不用算的,如果问F1怎么来的,就说是F1=0.701X1-0.549X2+0.736X3+0.21

你这个可以用sem来做普通ols做不了的另外,你要搞懂什么叫做多重回归,什么叫做多元回归,我经常做这类的数据统计分析

啥意思啊据我对问题的了解做以下回答比较标准化回归系数,值最大的表示影响最大,前提是具有显著性.

一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响而要比较回归系数的大小要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系

得看你的数据散点分布,能不能用线性进行拟合再问：单个IV和DV的拟合线分成了两组……OTZ

得到两个主成分的前提是它们的单位根大于1吧.检验你先看看主成分分析的原理.看懂了你就会做啦

哪个自变量比较重要吗?看标化系数再问：是标准系数？那回归方程的话最后是用非标准化系数的B还是标准系数呢？谢谢~~~~(>_

要用到AMOS了,用SPSS和AMOS结合起来做

我觉着你分析的时候要么都标准化,要么就都采用为标准化之前的数据进行分析

一般来说,因子分析所形成的因子都是自变量,因为因子分析所得到的因子地位是相同的,不应该做因子间的因果关系分析,而应该做这些因子对其他变量的影响或被其他变量所影响.假设因子分析所得到的因子为a1a2……

在试验设计（DOE）中一元回归分析的自变量、因变量不会服从正态分布的.在完成数据的一元回归分析后,应该检验回归分析的残差,包括残差对观测顺序、残差对自变量、残差对因变量、残差自身的分布都应该服从正态分

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

y=ax+b（1）x=(y-b)/a=y/a-b/a（2）//:a≠0,也表示反函数存在.因此,做线性回归分析时,A,B谁作自变量都是可以的,但回归方程、回归系数间的关系由（1）、（2）二式确定.不管

F=0.9要看相应的标准误才能决定F的显著性水平啊.F表示自变量的联合显著性.再问：我把图截上来了，您可以告诉我Multiple R、R Square、Adjusted

回归分析有多个因变量就需要用结构方程模型或者通径分析来解决.不可能通过回归,除非你将因变量一个一个的分析,这样的话,中间有很多交互的东西你就没有办法分析了,而且解释的时候很麻烦.如果你用通径分析或结构

多元回归分析中,要求所有变量须为等距尺度(或译区间尺度,intervallevelofmeasurement),或者是“0/1”(自变量).如果变量的值仅属名目尺度(nominal),亦即“1,2,3

B是自变量A因变量

个人建议你是先做所有变量的多元回归,因为你在做自变量与因变量间的相关系数时,是排除了其他变量的影响,而在做多元回归时,变量间有可能存在影响的.然后再看回归的结果,比如R平方,F值,方程的显著性,系数的