多元线性回归 spss模型建立后怎么预测-搜答案-神马作文网

sig的值小于0.05,说明有显著的影响,也就是自变量与因变量间存在显著的线性关系而常数项无论sig值,无论大小i是否显著,在你写回归方程时,都需要写进去的

最后一个

逐步回归只是回归过程采用的其中一种方法而已.多元线性回归可以和非线性回归相区分,也就是解释变量和被解释变量之间建立的回归方程,如果是线性的,则是线性回归,否则是非线性回归.多元逐步回归是回归分析建模的

sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高

spss一般都建议选择最后一个模型这是逐步回归的基本常识我经常帮别人做这类的数据分析的

按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V,K1/V,K2*V,然后在手动计算啦.或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦.怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦.

多元回归分析你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性,如果没有共线性,然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系,这些之后才可以做多元线性回归所以只看你现在的结果,的确只有x5才有意义,所以你要根据参考

如果你做的是多元回归看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向

相互独立的问题叫“多重共线性”用vif检验理论上说就是相关不超过90%都问题不大肯定会有相关的

你说的共线性是高度共线还是有点高度共线只能用岭回归啊,主成分回归啊sem啊.很多方法解决啊再问：VIF=16再答：高度共线性了，改方法吧，不能直接回归再问：ֻ��һ��ع�ϵ��ĸ߶ȹ��

因为在多元回归分析的过程中,会自动剔除一些对于因变量无显著影响的变量你只是用简单相关分析的不准确,有可能是变量之间存在一些共线性所以导致单个都相关,而在多元回归分析时会有些变量被剔除了,回归方程可以用

推测是前人的数据进行了标准化.你也用标准化数据回归试试.标准化数据可以用分析-描述统计-描述弹出的对话框中将下面的“将标准化得分存为变量”打勾.然后回归的时候用数据里面新生成的zx1,zx2.数据进行

如果你说的是软件操作阶段呢,那么你在回归程序中加入一个变量字母C就可以了如果你说的是回归后的成品,即模型就是没有常数项的模型比有常数项的模型对显示的经济状况拟合得更好（或者常数项无法通过t检验）,那么

%首先输入下列系数：f = [13 9 10 11 12 8];A = [0.4 1.1

x=[143145146147149150153154155156157158159160162164]';X=[ones(16,1)x];增加一个常数项Y=[88858891929393959698

先给出一般性结论：设X为s×p随机矩阵,A为m×s常数矩阵,B为p×n常数矩阵则E(AXB)=AE(X)B ①E(AXB)和AE(X)B均是m

尝试用3元、四元、五元进行回归,选取适当的误差利用数据进行检验,选取误差较小的

把你关心的变量设置为因变量y,与y相关的变量设为自变量x,建立y=b0+b1*x,解出b0b1即可

嗯

假设你的多个变量分别为yx1x2x3其中y为因变量,其余为自变量在命令窗口输入lsycx1x2x3回车得到结果.