spss多元函数

在菜单中找到analyse,regression,选择linear就可以了,打开对话框,选择自变量,因变量,OK就可以了

最后一个

截图就不做了,说下大概的操作,1、在spss里variableview里,输入5个变量名称,可用中文.2、然后在dataview里分别录入5个变量对应的数据3、点击analyze--regession

看p值,就整体而言认为你的组与组之间的因变量的总体均值向量有差异.就是你的组与组的均值不同.ppv课学习网站.再问：那请问Pillai的跟踪Wilks的LambdaHotelling的跟踪Roy的最大

逐步回归只是回归过程采用的其中一种方法而已.多元线性回归可以和非线性回归相区分,也就是解释变量和被解释变量之间建立的回归方程,如果是线性的,则是线性回归,否则是非线性回归.多元逐步回归是回归分析建模的

你看每个变量的sig值,如果小于0.05,就说明该变量对因变量有显著影响,反之则没显著影响,beta那一列是回归系数,B那一列是标准回归系数.

当x=1时,z=f(y)=√(1+y^2),则f(x)=√(1+x^2)z=xf(y/x)=x√[1+(y/x)^2]不知楼主能看懂么

第一个表主体因子是对数据的描述,没有大的意义,只是看一下你需要检验的变量的基本情况第二个表和第三个表是关键的第二个表多变量检验是用来比较主因子是否显著的,从表中可以看出,性别变量在你的因变量中存在显著

sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高

如果你做的是多元回归看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向

则代表截距,对应是变量的代表回归系数.负相关时可以是负数答案2：：B值是指回归系数和截距,左边对应的是constant（常数）则代表截距,即y=b+b1x1+b2x2.中的常数b:::::::::::

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

推测是前人的数据进行了标准化.你也用标准化数据回归试试.标准化数据可以用分析-描述统计-描述弹出的对话框中将下面的“将标准化得分存为变量”打勾.然后回归的时候用数据里面新生成的zx1,zx2.数据进行

有的话,我发到你邮箱吧.我不知道怎么在这里给你上传.

也就是说你用几个维度的平均分作为因变量,然后再用这几个维度的得分作为自变量?这样求的回归自然是r=1了,r=1说明自变量与因变量呈完全的线性关系.这就好比用自己解释自己,完全没有意义再问：你说的我明白

模型摘要模型RR方调整的R方估计的标准差1.838a.703.5057.00366a.预测变量:(常量),综合指标Z,附加济掺量,水灰比,砂率.ANOVA(b)模型平方和df均方F显著性1回归695.

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

可以的.把P取对数后作为新的因变量,就成为线性的了.可以直接估计.

用参数估计法,它提供了好几种模型,你可以选择上所有的然后看你的哪个R方最大.就行了.如果感觉都不好,就用非线性回归自己写方程.不过那个药大概知道你的方程的形状,然后设好初始参数就可以.ppv课学习网站

除了碱度R和常数项以外,其余变量显著性都极低.模型总体显著性也低.最后的P-P图上,散点聚集没有聚集在直线上结论：模型显著性不足,更改模型设定,或采用逐步回归.再问：帮我看看我的原始数据，这个如何处理