关于3个自变量和1个因变量的研究还能得出中介作用的结果吗

x=0;0.1;100;y=(p1+p3.*x+p5*x.^2+p7.*x.^3+p9.*x.^4+p11.*x.^5+p13.*x.^6+p15.*x.^7+p17.*x.^8+p19.*x.^9)

symx;f=x+1;x=1:100;eval(f)

说的通俗一点,自变量就是本身发生变化的物理量,应变量就是由于自变量发生变化而引起的变化.比如在匀速直线运动s=VT中,V不变,t时刻发生变化,也即自身发生变化,t的变化引起路程s的变化,因此t是自变量

已知X123求Y的话,直接使用你的公式即可代码：X1=[x11x12...x1n];%行向量里都是n个数字,下同X2=[x21x22...x2n];X3=[x31x32...x3n];Y=A0+A1*

matlab可以做函数拟合,没问题.如果能已知函数关系,只是待定参数的话,会很容易.否则,就得自己猜一个函数关系,这样麻烦些；如果蒙不到正确的函数形式就很难有好效果了.再问：我大体知道f1=y(x1)

这说明这些变量之间存在自相关,模型选择的是代表程度更高且自变量相互之间相关性低的自变量来,以保证自变量变化时,只影响因变量,而不影响其它模型中的自变量.建议你对这些自变量做两两之间的相关性检验,以说明

可以做多元回归.这方面的资料,在star统计分析工作室有的,百度输入即可

要用到AMOS了,用SPSS和AMOS结合起来做

这个地方需要做典型相关分析,我给你个典型相关分析的SPSS程序：(1)按file——new——syntax的顺序新建一个语句窗口.在语句窗口中输入下面的语句：INCLUDE'D:\SpssWin\Ca

用这个函数regress()来解决.t3=[]x1=[]y=[]X=[t3x1];[a,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)

理论上成立,不过习惯上不这样用~

用机器学习中的支持向量机之类的应该可以吧?好像搜索一下支持向量机和函数拟合,有很多结果.你参考一下,我也不知道多元的行不行.以前机器学习课,那些逻辑回归SVM,通过大量数据训练来得到一个最适合的函数,

可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析（当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多

多元回归分析~

这个做多元线性回归好了,其实是二元线性回归,自变量2个A和B,因变量C.一元线性回归方程y=ax+b,系数a＞0,y与x正相关,x高时,y高,x低时,y低,a＜0相反.二元线性回归方程是y=ax1+b

两个变量之间有一个关系,这两个变量本来就是平等的,客观上是没有区别的.但是对于应用问题,主观上是可以有自己的判断的.例如：C＝2∏R.一般看来.R是自变量.但是,题目如果给的是周长C.那么C就应该看成

初中阶段对于函数的定义从两个方面考虑一是：要含有两个变量二是：一个变量随另一个的变化而变化简单是说就是取一个变量的值,这时只能找到唯一的另一个变量的值与之相对应这时我们说先赋值的变量是自变量,另一个是

可以通过“多分类Logistic回归”完成,Analyze——Regression——MultinomialLogisticRegression▲Dependent:战略类型▲Factor(s):自变

比方说：温度改变了,酶的活性也跟着改变.温度是自变量,酶的活性是因变量.自变量是我们做实验控制的变量,而因变量是因为自变量改变而发生改变的变量（也就是实验所得到的结果）.

不行的呀,肯定不行的呀.得用因子分析算综合得分把不同的指标整合到一起撒.你取平均数肯定不合理的啊.ppv课学习网站再问：是用因子分析提取公因子这样吗？再答：恩。提取因子以后，在算综合得分、就成一个了再