主成分分析后 回归

样本点观测值减去回归值就是残差,残差平方和用来衡量回归方程对样本点的拟合情况,例如对于方程得F检验值是回归平方和比上残差平方和,这个值越大,证明方程拟合越好,不是专门针对PCA.再问：那是专门针对多元

主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标.　　在统计学中,主成分分析（principalcomponentsanalysis,PCA）是一种简化数据集的技术.它是一

1.spss直接帮你把几个因子都已经算出来了,就是FAC1-1列就是因子F1,同理可以得知F2,F3.不用算的,如果问F1怎么来的,就说是F1=0.701X1-0.549X2+0.736X3+0.21

正负号只是表示关系的正负这不影响主成分分析主要看绝对值的大小绝对值大就表示关系强

x1,x2...x5是5个自变量,1个y因变量.系数a图中是将x1与y建立一个线性回归模型,常量为1.956E-6,sig.也即P值=1>0.05,无统计学意义,x1的斜率为-0.504,P=0.00

得到两个主成分的前提是它们的单位根大于1吧.检验你先看看主成分分析的原理.看懂了你就会做啦

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

标准系数是指数据标准化以后算出来的系数,非标准化系数就是用你原来的数据算出来的系数,如果你想写出你的回归方程的话,就要看非标准那一栏的B下边的系数哈.ppv课,专业的视频网站,想学spss吗?就来pp

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简单的说吧.假如现在你有x1,x2,x3,x4等四个变量,主成份的目的就是找到另外的几个变量（少于4个）,使之能涵盖x1~x4等四个变量的尽可能多的信息.用方程表示大概就是：y1=a1*x1+a2*x

模型可行：因为R和R方还是比较大的,说明变量相关性和解释度都高；回归模型的F检验值的概率值小于0.05,说明回归模型的拟合度极高.关于系数：系数的值表示的是自变量对因变量的影响程度.每个自变量对于因变

在因子分析时,点击得分-保存因子得分即可,在回归分析时,将Y输入到dependent,F1F2输入到indenpendent,下面那位说错了.再问：就是一开始肯定没有YF1和F2的，提取出来主成分怎么

线性回归哪个是因变量,哪个是自变量呢再问：60岁及以上人口是因变量其余是自变量？再答：相关一张张图传麻烦，给个QQ我发你再问：.

这个比较理论,需要求出原始数据的均数和标准差,反带入方差

主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分,其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法而回归分析是为了构建一个自变量和因变量的关系模型,从而可以找到有效的预测因变量的方式所以回归分析需要有

不是这样子的.有两种方法：一、使用SPSS软件中的COMPUTEVARIABLE这个功能,生成一个新的变量,这个新变量的计算公式为：A=(A1+A2+A3+A4)/4,也就是所谓的加总再平均.这样得出

过程进行分析时,SPSS会自动对原始数据进行标准化处理,所以在得到计算结果中每个指标所对应的系数乘上第一主成分F1所对应的贡献率再除以所提取两个

做多元线性回归分析的时候,有可能存在多重共线性的情况,为了消除多重共线性对回归模型的影响,通常可以采用主成分回归和偏最小二乘法来提高估计量的稳定性.主成分回归是对数据做一个正交旋转变换,变换后的变量都

你先找到自变量和因变量,就可以直接利用SPSS中的曲线回归中logistic的模型拟合就可以了

有的啊,每个分析方法都有应用条件的回归分析有太多种分类了,每一种回归都是不一样的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那后三种分析主要是什么数据类型呢？求指教啊