自变量之间存在相关性 怎么做多元回归分析

不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了

你看相关系数较大的是哪几个变量啊,从相关分析表里就可以很直观的看到

你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击：analyze--regression--lin

相互独立的问题叫“多重共线性”用vif检验理论上说就是相关不超过90%都问题不大肯定会有相关的

结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解释因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距（常数项）,其他变量对应B值就是变量的影响系数.变量对应

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

相关系数是0.357,p=0.009,显著的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：意思是二者有相关性且较为显著吗？可以简单说下怎么看吗QAQ

照道理是都需要做散点图的,只不过多元线性回归是采用多维散点图来看是否有线性关系

你是否要问这些定类和定序变量怎么进行回归分析,是吧是这样的,在统计中,我们不支持将定类的变量用来作回归分析,可以将定序的变量作回归分析,就是用数字1、2、3等等代替就可以了.而在实际中,有些统计学家也

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

可以~回归以后再看是否出现自相关、异方差、多重贡献等问题,再修正就行了~再问：我在spss里面用的逐步回归，这个变量进了回归方程，可是和自变量的相关性很低，所以不知道可行不可行！再答：首先逐步回归应用

最简单的就是求相关系数矩阵和协方差矩阵.如果想玩的深一点,可以用因素分析、聚类分析、判别分析,多元回归等等.你查一下“多元统计分析”的相关教材或书籍吧,你说的问题很大,很模糊.但都在这类问题之中.再问

可以选择Analyze-Regression-Linear,在打开的对话框中输入相关变量,在Method下拉列表中选择回归方法,如可选Stepwise；再单击Statistics,在打开的对话框中依次

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

这个做多元线性回归好了,其实是二元线性回归,自变量2个A和B,因变量C.一元线性回归方程y=ax+b,系数a＞0,y与x正相关,x高时,y高,x低时,y低,a＜0相反.二元线性回归方程是y=ax1+b

你用Excel或是Matlab拟合下好了嘛~

可微则偏导数存在偏导数存在不一定可微只有偏导数存在且连续才能推出可微给你个偏导可微和函数连续的关系偏导数存在并且偏导数连续==>可微==>函数连续偏导数存在并且偏导数连续==>可微==>偏导数存在这个

如果是有x和y的值,在加上确定拟合的曲线是5次多项式那直接用做散点图,然后右击添加趋势线,之后选择5阶多项式进行拟合,再在“选项”里选择“显示公式”和“显示R值”就可以直接出现计算出的代参数值的公式.

一般可以用统计软件中的逐步回归方法,可以自动把有意义的变量纳入到回归模型里面；也可以先做单变量的回归,然后把单变量分析有意义的自变量都纳入到回归模型里,做多元回归,但是在临床或者实际上有关联的重要观察

有什么怎么办的?那结论就是不大了啊,你还要纠结什么?非要把女人说成男人吗?