anova 做两个因变量

是指说给定一个自变量的值,因变量的值不唯一确定?还是说x→y1,y2这种前者按照函数的定义确实不是函数,叫做“多值函数”请注意,“多值函数”不是函数,【就好比说熊猫不是猫一样.】后者其实y1,y2是二

多元回归中,自变量对因变量有没有影响,影响大小,主要看显著性检验,即P值.P值小于0.05,则通过了检验,认为该因素对因变量有显著影响.对于通过了影响的自变量,如果要比较哪个影响大,哪个影响小,除了看

有可能是这样的问题,一个维度没有分成三个水平.因为单因素anova检验在一个维度下必须有三个水平,否则不好做.步骤是：输入数据----analyze--compare means----on

上面两位说的不错,数据录入的格式不对.首先得有组别,就是一个列中的数据是为了区分另一列的,比如,性别用1.2表示,则性别这一类全是1或者2,另一列才是观测到的数值,这样说可能不太标准.然后,才能做方差

AnalyzeOfVAriance方差分析,是对两组以上度量数据进行平均数差异显著性检验.

1、hierarchicalmethod指的是hierarchicalANOVA（或称为nestedANOVA）,这是一个不同于factorialANOVA的方法.在two-by-twoanalysi

将你和结果的模拟y与真实y画出来就行了y=f(x1,x2,x3)的散点图是不存在的

=sheet1,a2复制公式

你这个可以用sem来做普通ols做不了的另外,你要搞懂什么叫做多重回归,什么叫做多元回归,我经常做这类的数据统计分析

ANOVA用于分析两组数据母本的均值是否具有差异.根据您的描述,一组数据应该来自堰附近,即0-60M这一范围,另一组数据是远离堰的.而至于每组样本,都应该随机抽取河边和中心,这样才能充分的表达各组的数

估计您的意思是：求三元N次方程的最值/二元函数的最值.求多元函数极限值的求法.详情请看参考资料资料的内容：•理解多元函数极值和条件极值的概念•会求二元函数的极值•了

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

一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响而要比较回归系数的大小要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系

图中的F值是算出来的,是组间均方/组内均方的值,越大表示组间的差值越大.实际上方差分析还有一个临界值Fcrit,是根据自由度查表查出来的.F>Fcrit(0.05),就说明组间的差异大到一定程度了,组

没用过,网上有相关的教程

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

应该是LSD吧,LSD和SNK是常用的事后检验.原理是这样的：（1）如果主效应显著,则需要进行多重比较（事后检验）,探究到底是哪两个处理（水平）存在显著性

可以解释但是一般使用主成分与因变量y进行回归分析的比较多通过这种回归分析可以更加清晰的看出之间的关系

你每给定一个自变量的值,都对应一个因变量的值,自变量的取值范围、以及这种明确的对应关系、再到产生的因变量的取值范围,三者整体才是一个“函数”.说因变量是函数只是习惯上的,说一个变量是函数都是默认了潜台

调用函数STDEV估算样本的标准偏差.标准偏差反映相对于平均值(mean)的离散程度.语法STDEV(number1,number2,...)Number1,number2,...为对应于总体样本的1