如何判断两个变量属于哪种回归模型

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

不相关的两个变量（比如分布在一个半圆或一个抛物线上的点的坐标值）也是可以根据公式求出【回归直线方程】的.不过如果同时计算出相关系数的话,会发现相关系数的绝对值非常低.所求出的方程没有实际的指导意义.

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.

1、错（只有相关系数的值在一定范围内才能说是有相关关系）2、错3、错（相关分析中无所谓自变量、因变量,两个变量地位相同,且都是随机变量）4、错（标志和指标的相互转化实际上是指在不同的研究中,在一次研究

叙述：作者对人物、事件和环境所作的概括的说明和交代.它可以把描写的各个方面联成一体,推动故事情节的发展,加深读者对人物、事件的理解.描写：用形象的语言对人物、事件和环境所作的具体生动的描绘与刻画.它能

 是否有统计学意义主要看sig如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响.另外logistic回归中Exp(B)值即为OR

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

若两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线.这个就是线性回归分析.根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程.描述两变量之间的依存关系；利用直线回归方程即可定量描述两个变量间依存的数量关

因为用作拟合的回归方程是较难捉摸的所以要观察两个变量之间的关系,是线性回归还是非线性回归如果是非线性回归再结合线型大概可以考虑用二次或三次多项式也可以作对数变换,倒数变换,逻辑斯特回归

不太清楚意思,如果你说的是,对变量在某个区段内回归比如按年月,再按编号分别做回归,共i*j个回归方程,那就用bysortij：gen就可以啦.如果是面板数据,就按面板数据的方法做.

SE/Robustvce(vcetype)vcetypemaybeconventional,robust,clusterclustvar,bootstrap,orjackknife一般是用来产生稳健标

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

如果有多个自变量,这个自变量与因变量相关系数高,但是该自变量与其他的自变量高度相关,那么这两个自变量就有一个不能进入回归方程.

判断正误1、函数值域中的每一个数都有定义域中的一个数与之对应2、函数的定义域和值域一定是无限集合3、定义域和对应关系确定后,函数值域也就确定4、若函数的定义域只有一个元素,则值域也只有一个元素5、对于

师生共用导·学案年级：八年级学科：数学课型：新授课时间：2010年10月18日内容：变量与函数执笔：试做：审核：二次备课【学习目标】1、通过探索具体问题中的数量关系和变化规律来了解常量、变量的意义；2

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

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

同一元素,不同核素.质量数不同,质子数相同的原子.

看两个自变量之间的相关系数的绝对值的大小,通常若该值大于0.75,认为这两个变量之间存在线性关系.一般做法是,运用spss或sas或matlab等等软件求出相关矩阵,看矩阵中自变量的相关系数是否都小于