用回归分析怎么在SPSS 里面做预测
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/05 01:20:43
很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义(P小于0.05)则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除~最后得方程模型当然还需要注意
ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数
要做的内容很多了,除了正态性、残差分布情况,还要计算多重共线性,然后得到模型,可能还要做预测我替别人做这类的数据分析蛮多的
要看sig值,那个就是P值,如果是小于0.001,一般情况下是显著的再问:不是说sig只要小于0.05就行么?再答:对的,看是在什么水平下,0.05也行再问:只要看sig么?其他值都不用看了?再答:是
这个可以在非线性回归中直接做,如果你不会,可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归.比如第二个模型,你先将ln(8-Q)求出来,记作Y,然后再用Y=-kt进行线性回归,不知道你是否明白我的意思,这
对的系数不显著的的提出就行了再问:如果结果中Sig.值都大于0.05,是不是该换个因变量?再答:你的自变量是不是不合理啊再问:怎么看合不合理?
没有这么麻烦,很容易的:在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量(按住Ctrl键不放,用鼠标分别点击月收入与受教育程度),然后点击>a*b>键就可以了.再问:你好,此外,我还
你这个可以用sem来做普通ols做不了的另外,你要搞懂什么叫做多重回归,什么叫做多元回归,我经常做这类的数据统计分析
用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以
方偏小,理论上是不合理的,但很难说是否可行,因为这不是检验回归方程的唯一标准,建议结合F检验和T检验来确定.
有点低.你有几个变量再问:四个自变量,两个控制变量,两个因变量。拟合度和变量个数有关系?再答:如果是管理学的实证分析拟合度不是最重要的问题再问:这样啊,我是学管理的,顺便问一下,用spss做回归分析的
从你的回归分析系数的假设检验看出所以系数在0.05的检验水准下都没有统计学意义所以回归方程拟合的效果不好
analyse——generallinearmodel——univariate,选择plot,将要分析的两个要素,自变量,因变量分别ADD到横纵坐标中,就可以做交互作用出散点图.
最小二乘法http://www.soku.com/search_video/q_%E6%A6%82%E7%8E%87%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E6%95%B0%E7%90%86%E7%BB
我学过一点SPSS~还是略懂,hello,本人是统计学的,不知道你相分析什么数据的呢?、
统计可以用很科学很复杂的方式去处理,也可以简单化的处理,主要看你数据的用途,如果不是需要发表论文之类,可以按以下简单方式来操作,spss的回归过程,已经包含了验证.1、在spss里把A、B、C、D四个
依次点击analyze-regression-linear,选择好自变量independent和因变量dependent,点击OK.输出结果……
把问题摆出来,数据变量,回归模型等等列出来,这样才看得清楚.(百度南心网,专业为您解决SPSS统计分析问题)
自变量的地方选入多个变量就可以了.
表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十.很高了.表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0.00