多因素回归分析有差异,但协变量P值大于0.05

目测应该是想了解消费者对价格、质量、品牌的敏感度是否会对其消费方式造成影响~所以应该做相关~3个自变量都和因变量做相关~spss里用“分析”-“相关”-“双变量”~把4个变量都放进去~就看因变量所在那

你提的问题应该是关于是否应该在多因素分析之前进行单因素分析筛选自变量的问题.关于这个问题,国内没有统一的回答.比如,XXX教授是支持先做单变量分析排除没有意义的自变量.上海的金丕焕教授支持不做单变量分

一个变量,做自变量x,一个是因变量y.导入eviews,点击esimate,y=cx,结果就出来了.

在回归分析模型Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中,Y是被解释变量,就称为因变量.X是解释变量,称为自变量.表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化.协变量是指那些人为很难控制的变量,通常在回归分

一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm

变量不显著的话从统计角度来说根本就不能放入模型中.当然,变量不显著有可能是数据存在偏误,需要进行计量的处理.是写论文么,帮忙数据he分析.

就是说自变量间相互存在一定的共线性,所以在使用多自变量进行回归时,会自动剔除一些存在共线影响的自变量再问：我怀疑abc之间有共线性，那如果我要看有没有显著的共线性，是每次只引入一对相互作用的变量，如只

 是否有统计学意义主要看sig如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响.另外logistic回归中Exp(B)值即为OR

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去(两列),在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

这个问题描述得不够详细.　　首先,你采用的是什么数据?如果是时间序列,那么有没有考虑序列的平稳性和协整性?只有协整的序列拿来做简单回归,系数才有意义.如果不协整,即便R方很大,也是为回归,系数没有意义

别这么泛泛的问,把具体的模型和数据贴出来.如果受字数限制,可以把文件传到网盘,然后贴出链接.再问：例如，回归方程为y=a+b*x1+c*x2+d*x3这种的模型，其中y、x1、x2、x3是等大矩阵，求

统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约

正确

如果有多个自变量,这个自变量与因变量相关系数高,但是该自变量与其他的自变量高度相关,那么这两个自变量就有一个不能进入回归方程.

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和

表4.22的结果是以“工作绩效”为结果变量,以“心理资本的四个维度为自变量,选用stepwise的方法进行回归分析,所得的结果为四维度均纳入回归模型；所对应的指标：R的平方（决定系数）deltaR的平

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.

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

虚拟变量,你可以试试0-1这样的虚拟变量,含0的,对应的y低,含1的对应的y高（假设正相关）.其实主要看你的虚拟变量打算加在哪里,加在常数项就这么做,加在系数项的话就是另外一组数据了.你可以先写个含虚