变量0,1如何回归
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/22 17:32:23
点菜单:工具→数据分析→回归→选取Y值区域→选取X值区域→按需求选取其他选项→确定
因变量是一个连续变量,但自变量分别是两个顺序变量,请问这样可以做回归分析做回归分析的变量必须要求是连续的但也有社会学方面的学者做这样的回归但这再问:谢谢您,我也看到这个信息了,但还是没有找到适用的资料
这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊?自变量的话看似然比检验,显著的话就不能当作数值型变量,而需要当作分类变量来做,转换成哑变量;因变量的话用multinomiallogistic来做.
一个变量,做自变量x,一个是因变量y.导入eviews,点击esimate,y=cx,结果就出来了.
sets:r/1..5/:x;c/1..5/:;k/1..5/:;link(r,c):y;links(r,c,k):z;endsets@bin(b);!单变量;@for(r:@bin(x));!一维;
使用二分类的logistic回归分析因变量移入相应对话框自变量中的分类变量移入相应的类别对话框,连续性自变量移入协变量对话框其他默认就可以了其实操作是很简单的,但是结果解释就比较难
五年归国路可是让钱学森吃尽了苦头.有一次,钱学森到机场了,准备上飞机回国,因为是从中国来的,美国国防部以怀疑是间谍的名义扣押了他,后在周恩来总理的关怀下踏上归国之路.
用SPSS进行多元回归以后,系统会自动给出x1、x2和x3(从大到小)的R的平方和,相减就是解释率.
正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化
别这么泛泛的问,把具体的模型和数据贴出来.如果受字数限制,可以把文件传到网盘,然后贴出链接.再问:例如,回归方程为y=a+b*x1+c*x2+d*x3这种的模型,其中y、x1、x2、x3是等大矩阵,求
虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量,用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量,通常取值为0或1.引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂,但对问题描述更简明,一个方程能达到俩个方程的作用,而且
在stata中有个metareg命令,好像可以对连续变量进行回归分析. 附件中是一篇pdf文档,主要介绍stata中关于meta分析的命令.跟大家分享一下. 里面在提到metareg命令时,列举了
因为以估计系数=0为原假设,才可以构造出已知分布的检验统计量,再代入具体的样本值,可以确定是否有小概率事件发生,以此来决定是否推翻原假设.
嗯,在分类变量中包括二分类的变量和多分类的变量,其中二分类的变量改成虚拟变量,只要将一类赋值为0,另一类赋值为1就可以了,0作为对照组;如果是多分类的变量,改成虚拟变量时,需要设立分类数减1的虚拟变量
能做回归.设成LNp/1-p形式因为p的范围是0--1,不能做回归,设成LNp/1-p形式负无穷到正无穷.就可以了.
解释变量(explanatoryvariable)又称独立变量(independentvariable),与之相对的是非独立变量(dependentvariable).一般的解释变量就是X,非独立变量
那你分析错误了,操作对吗再问:对的,回归分析得出结果和相关性分析的不一样,这种情况不存在的吗。可以解释吗再答:肯定做错了的,一般不会
1.逐步回归方法2.作出交叉回归图,然后手动剔除再问:谢谢你的回答1、逐步回归可以选择出影响显著的变量,但是是否一定可以消除共线性?再答:多重共线性需要你自己重新检验,一般来说看交叉相关图就能得到共线
虚拟变量,你可以试试0-1这样的虚拟变量,含0的,对应的y低,含1的对应的y高(假设正相关).其实主要看你的虚拟变量打算加在哪里,加在常数项就这么做,加在系数项的话就是另外一组数据了.你可以先写个含虚