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回归分析中对变量的要求
回归分析中
如果某自变量对因
变量的
预测作用不显著,该怎么呈现??求高人...
答:
一般是T或者F检验的显著性对应的概率比0.05或者0.01大,建议先取自然对数,然后检验,或者增减
变量
。。。实在不行换其他方法吧。。。
相关性
分析对
假设是否定 而
回归
性分析对假设通过验证 这样是可以的吗...
答:
在进行数据分析时,相关性分析和
回归分析
属于两种不同的方法,所针对的假设也有所不同。相关性分析旨在研究
变量
间是否存在一定程度上的线性关系,包括正相关、负相关或无关系。
对于
具体的假设而言,这里指的假设是“两个变量之间是否存在显著的线性关联?”。因此,如果相关性分析的结果是否定了这个假设,就...
简述相关分析和
回归分析的
联系与区别
答:
相关分析与
回归分析
都是统计上研究变量之间关系的常用办法。他们都可以断定两组变量具有统计相关性。相关
分析中
两组
变量的
地位是平等的,而回归分析两个变量位置一般不能互换。这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。1、相同点:他们都可以断定两组变量具有统计相关性。2、不同点:相关分析中两组...
如何理解
回归
系数和相关系数?
答:
4、判定系数,也叫可决系数或决定系数,是指在线性回归中,回归平方和与总离差平方和之比值,其数值等于相关系数的平方。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。为说明它的含义,需要对因
变量
y取值的变差进行研究。5、判定系数r2是用于一元线性回归模型的显著性检验的指标。一元线性
回归分析
预测法,是根据...
回归分析中
有的数量大有的数量小怎么办
答:
比如一项研究如果总样本量200例,如果定量结局为血压值,那么开展线性@归分析时,将允许纳入同时20个自
变量
进入模型。2.
对于
二分类结局,一般开展logistic
回归分析
。 关于样本量,目前网络.上流传的概念是logistic
回归要求
阳性数的5-10倍以上。其实这个概念不严谨的!真正有效样本量将根据二分类结局中两类结果...
回归分析
,自
变量
只在10%上显著的,但是5个控制变量只有一个显著...
答:
解释力是否可以接受 要根据R方,要看所属学科
的要求
,一般社会类学科 要求的R方解释力低一些也可以接受,但是在一些要求很严的学科 如医学类,则要求很高方可接受
在数据
分析中
,我们常常如何处理有序分类
变量
?
答:
3.相关性分析:通过计算有序分类变量之间的相关系数(如斯皮尔曼等级相关系数、肯德尔等级相关系数等),来评估它们之间的关系强度和方向。4.
回归分析
:将有序分类变量作为自变量或因变量,建立线性回归模型或逻辑回归模型,以预测或解释其他
变量的
变化。5.分位数回归:对有序分类变量进行分位数回归分析,...
我现在要用SPSS做一个二元的
回归分析
,
要求要求
出P值,t值和z值_百度知 ...
答:
把你要
分析的
x放入自
变量
对话框,其他的作为协变量输入到 covariable 对话框中,然后求出的
回归
系数即为哪个x与y的关系 当然也可以采用偏相关的方式,把要分析的x和y输入到相关分析框中,把其余的协变量输入需要控制的变量中,得出的相关系数就是两者的关系 ...
方差分析与
回归分析的
异同
答:
二、方差分析与
回归分析
的不同点 1、原理不同 方差分析:方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个,分别为实验条件和 随机误差。回归分析:回归分析的原理是利用实验获得的数据构建解释变量对响应
变量的
线性模型,当利用这个解释模型来预测未知数据时为预测模型。2、分析方法不同 ...
为什么要对多元
回归中的
决定系数进行调整
答:
3、评估变量重要性:多元回归分析可以评估每个自变量对因
变量的
贡献程度,从而确定哪些变量对因变量的影响更为显著。这有助于我们优先关注和利用重要的变量。4、控制其他因素影响:在多元
回归分析中
,我们可以将其他潜在的影响因素作为控制变量纳入模型,从而更准确地评估自变量对因变量的影响。5、适用于复杂...
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