逻辑回归自变量打分

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/02 01:15:16
在用SPSS做二元逻辑回归,自变量全是定序变量:(1-10)的评分,一定需要转换成哑变量吗?

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

关于spss的多元线性回归自变量不显著 怎么处理自变量使之显著?

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

logistic回归是不是要求自变量符合正态分布?

logistic回归对自变量类型一般不做规定,但它要求自变量与logitp之间应符合线性关系.当自变量为分类变量时,可不必考虑线性关系,但当自变量为连续型变量时,则需要检验二者之间的线性关系是否成立.

打分

初中作文是按等级打分的.四十五分到五十分是一个档次,想要得这个分数首先要立意新颖有深度.再其次和题意语言好的大概就是四十分到四十五分.语言一般但没跑题的大概就是三十六分到四十分.跑题的那就是三十六分以

用Eviews软件 建立多元线性回归方程的时候 有的自变量年份不全 不能和其他自变量年份同步

当然要同步了亲~~你想啊,如果这个变量在96年之后才有的话(这里都以数据为准),那么80年-96年之间这个变量对模型是没有影响的,这个时候会产生很多偏差,不止是简单的加上补漏就行的,必须要把这17年的

又是知道SPSS里的一般回归方程和标准回归方程怎么计算?自变量和因变量怎么看?

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

我的因变量是0和1,SPSS中逻辑回归的具体怎么操作啊,不知道哪里放因变量哪里放自变量

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

spss多分逻辑回归,定性自变量中的“1”值 系数估计全部为0,而“0”值系数全不为0.

这些自变量的分类是两分类自变量吧,所以在做logistics回归的时候,系统会自动设置哑变量,也就是每个分类自变量中的1编码的作为参考值,而编码为0的B值此时的意思是编码为0的B减去编码为1的B之后的

如何用回归分析验证几个自变量对一个因变量的影响最显著的为哪个自变量?主要比较回归分析的哪个值啊!

啥意思啊据我对问题的了解做以下回答比较标准化回归系数,值最大的表示影响最大,前提是具有显著性.

spss逻辑回归偏回归系数为0.000怎么解释?

SPSS默认显示至小数点后3位,因此当数字小于1/1000时就只能显示0.000了.所以这种情况并不代表这个数字为0,而是表示它小于1/1000.要想显示完整数字,可以采取以下两个方法中的任意一个:方

拟合优度检验 逻辑回归模型 R方 SPSS

就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:那时通过什么指标来衡量的呢?

:R语言里面,逻辑回归,模型的失拟检验

chisq.test()这是R自带的函数原假设H0:p1=50%p2=30%p3=20%,现在观察值是0.550.250.20那么输入chisq.test(c(0.55, 0.25,&nbs

某个自变量与因变量的相关性不高,能用于多元线性回归吗?参与多元线性回归的自变量有什么要求?

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

matlab中两个自变量的一元线性回归,自变量t3和x1,因变量Y,都是n*1的矩阵.

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

如何输入spss自变量,因变量做回归分析,我已有excel版的自变量和因变量数据

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

logistic回归中的自变量解释

这个问题可以这样回答,自变量在两个显著性框中的显著性不一样,或者说在一个里面显著,在另一个不显著,这样的可以不解释.

因变量与自变量组的相关性不强,而自变量与自变量之间的相关性非常强,如何用spss做多元线性回归分析?

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

直线回归方程公式怎么确定自变量与因变量,例如

题目说的很明白,是耕种深度对产量的影响,也就是x对y的影响.所以深度是自变量x,产量是因变量y.

logistic自变量为三个连续变量,总分不等,回归,

我暑假做的一篇论文就是用Logistic模型做的,用的SPSS17.0,都是自学的说(我开学大四,我们学校本科阶段不教计量经济学和SPSS软件,比较苦逼),废话不多讲,直接上主题.根据我两个月来的理解

请问检验或回归时如果自变量不符合正态性,用不用对自变量进行转换

回归分析中,对自变量或因变量的分布形式没有要求查看原帖