自变量中存在属性变量用什么回归spss

直接用logistic回归分析即可这些自变量是连续变量再问：多谢多谢，悬赏肯定给您了。我还想请教个小问题，我打算做独立样本t检验，一个样本很小，另一个很大。我可以从大的样本中随机抽出同等数目再做t检验

去这里看哈,挺不错的,希望对你有帮助.我也是spss的受害者,现在天天拿软件一个个地试.

inti;这里的i就是一个变量.它是对应于常量来说的.在java里不是叫函数,是叫方法.比如publicStringgetHelloWorld(Stringstr);这就是一个方法.函数的自变量就是函

研究对象：酶的活性自变量：温度无关变量：其他条件因变量：酶的活性

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

如果因变量是分类变量,哪你采用多元回归分析就是错误的了应该采用logistic回归来进行的因变量的4分类是否属于有序的还是无序的如果有序,则使用有序多分类logistic回归若无序,则使用无序多分lo

在SAS中可以试试procglmdata=dataordr=data(或freq）;classratio;modely=x1x2ratio/solution;run;这里procglmwillgene

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.

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的,那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类,有3个或以上时,需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量.这个需要自己重新编码,就

建议使用逐步回归,这样可以排除不显著的变量

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.

统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约

在试验设计（DOE）中一元回归分析的自变量、因变量不会服从正态分布的.在完成数据的一元回归分析后,应该检验回归分析的残差,包括残差对观测顺序、残差对自变量、残差对因变量、残差自身的分布都应该服从正态分

是的,否则估计会有偏差.附件里是专门介绍这个的文章,第一部分说的就是你这个问题.

可以举一个例子y=x^2;在这个中间：x为自变量y为因变量上面的式子即位函数

看你这个X应该是有4个分类的,那么生成g-1=3个哑变量,所以是X1_1-X1_3.但要注意的是在做logistic回归的时候同一变量的所有哑变量应该是同时引入、同时剔除出模型.

我暑假做的一篇论文就是用Logistic模型做的,用的SPSS17.0,都是自学的说（我开学大四,我们学校本科阶段不教计量经济学和SPSS软件,比较苦逼）,废话不多讲,直接上主题.根据我两个月来的理解

自变量和中间变量可以随便定吗?可以的.“{x=f(u,v);y=g(u,v);z=h(u,v)}确立了函数z=z(x,y).”是指给定一对（x,y）可由x=f(u,v);y=g(u,v);确定（u,v

一般可以用统计软件中的逐步回归方法,可以自动把有意义的变量纳入到回归模型里面；也可以先做单变量的回归,然后把单变量分析有意义的自变量都纳入到回归模型里,做多元回归,但是在临床或者实际上有关联的重要观察

有什么怎么办的?那结论就是不大了啊,你还要纠结什么?非要把女人说成男人吗?