spss生成与x1的相关系数分别为0.5,的随机变量X2-搜答案-搜搜做题作业网

我用SAS做的主成分分析,SAS与SPSS一样都是常用的统计软件.PS：楼主如果认为还可以就多给点分啦~

从表中我们可以看到,EDI与EDI的相关系数为1（这是显然的,自己跟自己跟定线性相关）,类似的,矩阵对角线位置都是1.其余不相同的两个变量相关系数在-1到1之间,如EDI与HP的相关系数为0.261.

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

spss熟练掌握我可以代分析的采纳哦

analyze-correlate-bivariate-选择变量OK输出的是相关系数矩阵相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值,越接近0越显著.另外,表格下会显示显著性检验的判断结果,你看看表格

你那种形式要自己改的,spss做出来的只有下面

给你点提示,你就能做出来了,D（X1+X拔）=D（X1）+D（X拔）+2Cov（X1,X拔）式中,D（X1+X拔）=D[(1+1/n)X1+1/n(X2+X3+……Xn)]=(1+1/n)^2D(X1

毒力回归方程是什么,回归系数中的R表示负相关系数,R的平方是表示自变量能够解释因变量的变异程度.请详细说明你的问题,或许我能帮你解决.

相关系数绝对值一般在0到1之间,负数代表负相关,正数代表正相关,越接近于0代表相关程度越低；越接近于1或者-1代表相关程度越低.spss软件里面一般是计算出相关系数并且给出相关系数的P值的.相关系数就

分析--回归--线性,选好因变量和自变量.统计量--选上“估计”和“置信区间,默认为95%”.分别对应”相关系数及相关系数t检验“和”置信区间95%“.确定即可,结果都在”系数a“表中.再问：您好，图

不太懂你的意思,你描述的步骤没有问题.但按你说的,开始时候不纳入控制变量应该也是有作用的啊,怎么会回归系数不显著呢再问：开始的时候我纳入了控制变量啊，我把所有的变量一起弄进去做线性回归，各变量之间相关

相关系数0.624大约属于中等量级的相关,在样本量足够大的情况下一般都会有显著性,你的情况应该是样本量偏小造成的.此外,pearson相关系数的正确性需要得到散点图的证实,你应该检查一下散点图,看看数

看相关系数值和概率sig值,如果sig

卡方检验是用来证明两个分类变量之间是否存在相关性,相关分析系数是用来证明两个连续性变量之间是否存在相关性的.结果都是看sig的值,若sig＜0.05,说明相关显著

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

随机变量：ξ0,数学期望：Eξ1,方差：若E(ξ-Eξ)^2存在,则称Dξ=E(ξ-Eξ)^2为随机变量ξ的方差；称√Dξ为ξ的标准差.2,协方差：给定二维随机变量ξ(ξ1,ξ2),若：E[(ξ1-E

从你的统计结果看,两者均不相关（SIG均大于0.05)但是,你采用方法可能不对,年级、性别都是定序变量,不适合用皮尔森相关系数分析的

随机变量：ξ0,数学期望：Eξ1,方差：若E(ξ-Eξ)^2存在,则称Dξ=E(ξ-Eξ)^2为随机变量ξ的方差；称√Dξ为ξ的标准差.2,协方差：给定二维随机变量ξ(ξ1,ξ2),若：E[(ξ1-E

Y=5－2.1xr=0.78r应该小于0

显著的负相关性再问：为什么显著相关，请分析一下。。不是相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱么。再答：