回归分析可以证明自变量会影响因变量吗?
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/23 03:16:38
![回归分析可以证明自变量会影响因变量吗?](/uploads/image/f/3132074-2-4.jpg?t=%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E6%9E%90%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E8%AF%81%E6%98%8E%E8%87%AA%E5%8F%98%E9%87%8F%E4%BC%9A%E5%BD%B1%E5%93%8D%E5%9B%A0%E5%8F%98%E9%87%8F%E5%90%97%3F)
用典型相关分析,做不到你说的回归分析,回归需要因变量只有一个,你可以用因子分析提取一个共因素,然后再进行回归
联系你了,看能否帮到
可以回归分析之后会得出每个因子的回归系数,而这个回归系数的大小就可以说明因子对因变量的影响大小.不过首先要看每个回归系数后面的显著性检验.如果不显著的话直接pass掉如果显著了,再看回归系数的大小来判
啥意思啊据我对问题的了解做以下回答比较标准化回归系数,值最大的表示影响最大,前提是具有显著性.
要用到AMOS了,用SPSS和AMOS结合起来做
先进性复共线性检验,如果变量之间复共线性特别大,那么进行岭回归和主成分回归,可以减少复共线性,岭回归是对变量采取了二范数约束,所以最后会压缩变量的系数,从而达到减小复共线性的目的,另外这个方法适合于p
我觉着你分析的时候要么都标准化,要么就都采用为标准化之前的数据进行分析
简单来讲就是通过看各因素分析结果中的P值:在P值小于0.05时,P值越小影响越显著,当然也包括常数值.
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
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
不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置
这个问题可以这样回答,自变量在两个显著性框中的显著性不一样,或者说在一个里面显著,在另一个不显著,这样的可以不解释.
多重共线性的处理的方法(一)删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意:从实际经济分析确定为相对不重要并
回归分析regressionanalysis研究一个或多个随机变量Y1,Y2,…,Yi与另一些变量X1、X2,…,Xk之间的关系的统计方法.又称多重回归分析.通常称Y1,Y2,…,Yi为因变量,X1、
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.
经济学分析中选择的因变量往往对应着一个经济变量,比如:GDP.现实中影响GDP的因素很多,有出口、消费、投资、货币供应、政策、利率、汇率等等.可以说这些因素的变化都会影响到GDP的变化.我们可以定性的
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
1.逐步回归方法2.作出交叉回归图,然后手动剔除再问:谢谢你的回答1、逐步回归可以选择出影响显著的变量,但是是否一定可以消除共线性?再答:多重共线性需要你自己重新检验,一般来说看交叉相关图就能得到共线
个人建议你是先做所有变量的多元回归,因为你在做自变量与因变量间的相关系数时,是排除了其他变量的影响,而在做多元回归时,变量间有可能存在影响的.然后再看回归的结果,比如R平方,F值,方程的显著性,系数的