如何用线性回归分析差异

要做的内容很多了,除了正态性、残差分布情况,还要计算多重共线性,然后得到模型,可能还要做预测我替别人做这类的数据分析蛮多的

x=[100101.9108.2104.01102.6103.6];y=[174162.6233.8257322.4373.1];z=[88.9283.791.13127.24141.11150.37

需要分析的太多了,你得把结果截图,贴出来,这样大家就能给你分析了

点击工具,调用里面的数据分析项,出来一个对话框,选择里面的回归项按要求做就可以了.如果工具菜单项下没有数据分析项,则需要点加载宏,在随后出现的对话框中选中分析工具库后确认即可.

斜率=SLOPE(y值序列,x值序列）截距=INTERCEPT(y值序列,x值序列）

以Excel2010为例.1、“开发工具”选项卡中单击“加载项”组中的“加载项”按钮,打开“加载宏”对话框.如下图.勾选“分析工具库”.2、“数据”选项卡中“分析”组中的“数据分析”按钮,打开“数据分

将横纵坐标的数值分行输入到excel中,用鼠标选中表中输入的任意一个数值,单击插入——图表（选择你所需要的图表类型）——下一步——下一步——输入横纵坐标表示符号,下一步——完成,此时excel中会出现

①lny=lna+blnx,在excel里面把你的X、Y均转化成lny,lnx（这个用公式可以实现的哈）②利用“数据分析”中的“回归”功能对lnx、lny进行回归.从回归结果中可以读出lna和b的值.

纯拟合的话推荐用Origin一步搞定：    拟合结果为斜率-1.87662；截距为30.33117；线性相关系数为0.92647再问：如果用matlab呢？我

可以的,f值为8.14,p值小于0.05,说明回归模型是有意义的

（1）中F伴随的p值小于0.001,是怎么看出来的?（2）常数在0.005下显著,以及x1在0.001下显著是怎么看出来的?就是看最后一列的sig值,就是P值.它小于显著性水平,比如0.05,就显著.

因为在多元回归分析的过程中,会自动剔除一些对于因变量无显著影响的变量你只是用简单相关分析的不准确,有可能是变量之间存在一些共线性所以导致单个都相关,而在多元回归分析时会有些变量被剔除了,回归方程可以用

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

这个不叫对数线性模型,真正的对数线性是用来分析分类变量影响因素的,你说的这种模型是对非线性回归分析模型进行对数变换以得到线性的模型,它的模型形式与对数有关,你要看清楚你说的“别人的论文”是何种情况,因

把问题摆出来,数据变量,回归模型等等列出来,这样才看得清楚.（百度南心网,专业为您解决SPSS统计分析问题）

解题思路：计算解题过程：因为回归系数0.8>0，所以x和y正相关，所以相关系数r大于0最终答案：略

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

用MINITAB来分析如果是用EXCEL的话,用"工具栏"里的"数据分析"中,选定"回归",再选定数据做分析就可以了.

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

用linest函数帮助文件如下：LINEST请参阅使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合,并返回描述此直线的数组.因为此函数返回数值数组,所以必须以数组公式的形式输入.直线的公式为：y=mx+bor