作业帮逻辑回归自变量之间的相关性检测
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/01 22:50:55
直接用logistic回归分析即可这些自变量是连续变量再问：多谢多谢，悬赏肯定给您了。我还想请教个小问题，我打算做独立样本t检验，一个样本很小，另一个很大。我可以从大的样本中随机抽出同等数目再做t检验
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
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
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
要用到AMOS了,用SPSS和AMOS结合起来做
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
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
套用相关系数公式
不太明白你的意思,如果想知道多个因子的相关性,那可以先做相关性分析.SPSS中回归的自变量都是自己加入的,做了相关性分析,在回归时只对相关性大的因子做回归.如果是筛选因子的话建议用逐步线性回归,会自动
如果L1L3的系数不显著的话,可以不必管它,因为相关系数本身就不高0.254和0.236.虽然是两两相关,但是相关系数包含了其他因素的影响,而回归方程中的系数表示控制了其他2个变量的影响后,该变量与因
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
滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样
首先,不是所有的数据都需要进行平稳性检验,只有时间序列数据需要其次,这跟相关系数没关系再次,一个自变量多个自变量都可以协整分析就是回归,只不过加了道平稳性检验罢了,其余的和一般回归殊无二致.
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、
可以,但是要回归系数有统计学意义
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?