线性多元回归方程中自变量多了之后不容易显著

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

不可能有图的两个变量可以在二维空间即平面上作出图形三个变量可以在三维空间作出图形（空间解析几何）四维及以上的就根本不可能做出来了!三维的可用MATLAB再问：比如用spss软件已经做出二元线性回归方程

哥们自己看吧,我没耐心,你有时间就琢磨一下吧!

int应该是调用regress函数的第二个返回值,也就是对回归系数的区间估计NAN表示不定量,说明regress函数无法对你的回归系数做区间估计,看看你是不是少了什么东西,比如说置信度

当然要同步了亲~~你想啊,如果这个变量在96年之后才有的话（这里都以数据为准）,那么80年-96年之间这个变量对模型是没有影响的,这个时候会产生很多偏差,不止是简单的加上补漏就行的,必须要把这17年的

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

变量进入回归方程需要两个两个条件：能够提高方程的解释量、能够使方程最为简化.因此,如果一个变量加入后解释量仅仅由90提高到91,那么多数情况下这个变量不会被纳入.是否被纳入方程,就要看后面的检验值t值

如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.

简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验

可以~回归以后再看是否出现自相关、异方差、多重贡献等问题,再修正就行了~再问：我在spss里面用的逐步回归，这个变量进了回归方程，可是和自变量的相关性很低，所以不知道可行不可行！再答：首先逐步回归应用

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样

用MINITAB来分析如果是用EXCEL的话,用"工具栏"里的"数据分析"中,选定"回归",再选定数据做分析就可以了.

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

既然你是问的消除,意思就是说你已经发现以方差的问题了,下面谈怎么处理这个问题：先按照原始的回归方法去做,然后得到残差向量（ei）,其中ei=Yi-（Yi的估计值）,然后将回归得到权重矩阵D=diag（

年份就是一个标识,不能做变量.做一元回归就是一个因变量和一个自变量.比如GDP和消费水平,GDP可以做自变量,消费水平可以做因变量.若年份是自变量,就是说年份是引起营业收入的原因,你觉得年份能不能引起

二、一元线性回归2．1．命令polyfit最小二乘多项式拟合[p,S]=polyfit（x,y,m）多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1其中x=（x1,x2,…,xm）x1…xm为（

答：求和符号"∑".符号"∑"读作"西格玛",常用作求和,"∑"（∑上面有一个n,下面有一个i=1,右面有一个ai)读作"西格玛ai从i=1到i=n","∑"（∑上面有一个n,下面有一个i=1,右面有

是依据误差的平方和最小这个条件来求回归系数的.比如一元的,y=ax+bE=∑(y-yi)^2=∑(axi+b-yi)^2将a,b看成变量,则E的最小值需有其偏导数为0,即E'a=2∑(axi+b-yi