逻辑回归的因变量可以是0和1吗-搜答案-拍题作业网

使用二分类的logistic回归分析因变量移入相应对话框自变量中的分类变量移入相应的类别对话框,连续性自变量移入协变量对话框其他默认就可以了其实操作是很简单的,但是结果解释就比较难

复相关系数R-squared=0.0023,太低了,低于常用临界值0.1,说明模型有问题,自变量的解释力太差.另外,虽然方程勉强显著,但只有变量b11具有统计显著性.回归方程：y=35.19781+b

你确定了什么是因变量和自变量那就是了啊logistic回归的因变量必须是分类变量,有二分类的因变量和多分类因变量如果是二分类因变量,就是你说的因变量只有0和1两个编码的,就用二元logistic回归如

嗯,这叫多元线性回归分析.具体步骤是（analyza-regression-linear）,在回归方法的下拉菜单里面选择step,这就是逐步回归分析的步骤

相关关系!

要用到AMOS了,用SPSS和AMOS结合起来做

你好,很高兴回答你的问题这题的答案是【ABE】

用这个函数regress()来解决.t3=[]x1=[]y=[]X=[t3x1];[a,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)

在试验设计（DOE）中一元回归分析的自变量、因变量不会服从正态分布的.在完成数据的一元回归分析后,应该检验回归分析的残差,包括残差对观测顺序、残差对自变量、残差对因变量、残差自身的分布都应该服从正态分

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

设置哑变量

给个最简单的如果以每小时60千米的速度匀速开车,则行驶路程Y与所用时间X之间的关系就是一种函数关系所用时间X为自变量,行驶路程Y为因变量,速度90为常数因变量随自变量的增大而增大,随自变量的减小而减小

额,可以解释因变量的49%,即表明拟合度为49%,相关系数的平方等於拟合度,所以相关系数等於-0.7

y=ax+b（1）x=(y-b)/a=y/a-b/a（2）//:a≠0,也表示反函数存在.因此,做线性回归分析时,A,B谁作自变量都是可以的,但回归方程、回归系数间的关系由（1）、（2）二式确定.不管

回归分析regressionanalysis研究一个或多个随机变量Y1,Y2,…,Yi与另一些变量X1、X2,…,Xk之间的关系的统计方法.又称多重回归分析.通常称Y1,Y2,…,Yi为因变量,X1、

选BD答案C不确定,AE肯定不对,相关程度的显著性要通过检验才能得出

多元回归分析中,要求所有变量须为等距尺度(或译区间尺度,intervallevelofmeasurement),或者是“0/1”(自变量).如果变量的值仅属名目尺度(nominal),亦即“1,2,3

首先需要看该系数是否显著,若显著,则表明负相关.不显著则没有影响.

B是自变量A因变量

个人建议你是先做所有变量的多元回归,因为你在做自变量与因变量间的相关系数时,是排除了其他变量的影响,而在做多元回归时,变量间有可能存在影响的.然后再看回归的结果,比如R平方,F值,方程的显著性,系数的