自变量多值的SPSS的logistic结果怎么看
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/30 23:35:47
R2不到0.1,先不管偏回归系数的sig值了,找个好的理论指导,再选些其他重要的解释变量吧.再问:是数据处理的不对呢?还是这个模型本身有问题?多谢!
重复测量资料的分析,一般采用混合线性模型做回归.你自己可翻翻书,学下然后用SPSS或者SAS跑一下就OK了,注意前置条件符合即可.
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
结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解释因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距(常数项),其他变量对应B值就是变量的影响系数.变量对应
可以做多元回归.这方面的资料,在star统计分析工作室有的,百度输入即可
照道理是都需要做散点图的,只不过多元线性回归是采用多维散点图来看是否有线性关系
你是否要问这些定类和定序变量怎么进行回归分析,是吧是这样的,在统计中,我们不支持将定类的变量用来作回归分析,可以将定序的变量作回归分析,就是用数字1、2、3等等代替就可以了.而在实际中,有些统计学家也
请参照下列操作.系数(a)模型 非标准化系数 &
要用到AMOS了,用SPSS和AMOS结合起来做
这个地方需要做典型相关分析,我给你个典型相关分析的SPSS程序:(1)按file——new——syntax的顺序新建一个语句窗口.在语句窗口中输入下面的语句:INCLUDE'D:\SpssWin\Ca
未旋转的因子矩阵:不是说x7是最主要的因素,而是说x7与第1个成分的相关性最大,且为正相关.通过你这个因子矩阵表,很难将各个x进行分类,可以进行因子分析,得到旋转后的因子矩阵.旋转后的因子矩阵:表中的
统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约
不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置
多重共线性的处理的方法(一)删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意:从实际经济分析确定为相对不重要并
不知道你为什么将企业性质作为控制变量,是希望得到国企和私企两个回归模型吗?如果这样可以将这个变量分割来做,不需要做控制变量.在多因素方差分析中有控制变量,而在回归分析中没有这个概念,你可以将这个变量一
可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析(当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多
Analyze->Regression->Multinomiallogistic,自变量(Factors)、因变量放好,再设置一下就OK.logistic回归只是针对因变量是分类变量,对自变量是哪种类
这个做多元线性回归好了,其实是二元线性回归,自变量2个A和B,因变量C.一元线性回归方程y=ax+b,系数a>0,y与x正相关,x高时,y高,x低时,y低,a<0相反.二元线性回归方程是y=ax1+b
将年份编码为1,2,3,4.,然后用回归分析当中的线性模型或非线性模型来来预测就可以了.再问:你好我用非线性S模型求出函数Y=e^(-0.924-0.379/t),除了第一年符合,其他年份结果都不符合
不行的呀,肯定不行的呀.得用因子分析算综合得分把不同的指标整合到一起撒.你取平均数肯定不合理的啊.ppv课学习网站再问:是用因子分析提取公因子这样吗?再答:恩。提取因子以后,在算综合得分、就成一个了再