怎么剔除对因变量影响不显著的自变量的

不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了

冬季影响我国的气压主要使西伯利亚高压和阿留申低压.西伯利亚高压,又叫“蒙古高压”或“亚洲高压”.出现在蒙古—西伯利亚的半永久性冷高压.是极地高压带的一部分,在海陆热力差异作用下形成.蒙古—西伯利亚是北

研究对象：酶的活性自变量：温度无关变量：其他条件因变量：酶的活性

地形特征：1、以山地、平原为主2、平均海拔较高,地面起伏大3、地形分为三大南北纵列带：西部是高大的山系,中部是广阔的平原,东部是低缓的高地冰川作用显著气候特征：1、气候类型复杂多样2、缺失热带季风气候

自相关系数在大约6期左右出现一个峰值偏自相关也是如此你用的是月度数据,从图上看偏自相关的季节性似乎有点显著,自相关的半年度周期也比较显著可以考虑ARMA((1,6),(1,6))试试,再估计一下ARM

中部大平原贯通南北使得冬季极地冷空气直下多大风寒潮天气,夏季暖热气流北上,中东部暖热形成温带大陆气候

解题思路：根据数量关系列函数关系式。解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include

你确定了什么是因变量和自变量那就是了啊logistic回归的因变量必须是分类变量,有二分类的因变量和多分类因变量如果是二分类因变量,就是你说的因变量只有0和1两个编码的,就用二元logistic回归如

激素只是起调节作用!主要控制当然是神经系统啦!

实际上光从结果（sig）来看,两个变量4和7在模型中都不显著,即对因变量的预测都无明显作用,尤其是变量4.因不知你变量的具体信息,也不知道你对这个方法的使用是否正确,数据量大不大等.再问：这位高手，请

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.

如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.

显然选D.分析：夏天,海洋相对高压；大陆相对低压.季风性气候区,夏季受海洋带来的水汽影响,显然多雨.

当然需要控制,前提是这些变量对因变量有潜在影响.如果是面板数据,可用FE或RE控制omittedvariable.再问：那可不可以将这些变量都放进模型当中进行回归，然后判断我想研究的变量对因变量的影响

在季风气候条件下,夏季潮湿多雨,冬季干燥少雨.例如,长沙年降水量1390毫米,8月就占71%；南京年降水量1031毫米,9月占74%；在季风气候条件下,降水量的多少,雨季的早晚,完全决定于季风进退的早

自变量说简单点,就是人为改变的量.探究PH值对酶活性影响的实验,要设置不同的PH值溶液,这是人为设置的,那它就是自变量.随着自变量而变化的就叫因变量（该实验中酶在不同的PH溶液里的活性不同,你可以通过

因为你原来的方程模型肯定是道格拉斯模型.W=C×exp(bE)×exp(cX)×μ为了回归分析,就左右取对数,如此连乘变成连加也就是线性.等到你得出回归值a尖,b尖,c尖,带回原方程就好了.取对数是计

洋流?冰山?温室效应?

对欧洲西部气候影响最显著的风带是（中纬西风带）.北半球的中纬西风（也称盛行西风）风向为西南风,影响欧洲西部的盛行西风来自低纬大西洋,属于暖湿的海洋气团,在其影响下,欧洲西部分布着大面积的温带海洋性气候

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