因子分析之后做了线性回归,被剔除的变量还要放进方程里吗吗-搜答案-大师作文网

线性回归的r达到显著水平,说明回归是有效的.大多数自变量的回归系数不显著说明这些自变量的预测力度并不理想.可能是回归方法的问题,楼主用enter这种方法回归就会出现这种情况,改用stepwise或者是

很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意

很简单嘛,题目已经把求和的值给你了,只需要把a尖b尖的公式带进去计算就可以了.我现在实在想不起两个公式了,自己算一下吧

你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击：analyze--regression--lin

斜率=SLOPE(y值序列,x值序列）截距=INTERCEPT(y值序列,x值序列）

用因子得分FAC1-1做回归,那个因子载荷阵是原变量与因子的相关系数,你可以参考网上的文献,另外新生成的因子是不相关的,不用做相关分析了

这是没法预测的,已知的年数太少

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

spss自己自带一个叫model之类的演示玩意里边有数据的.然后你直接拿出来用即可

用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以

列方程需要的是表3,即表题是“系数”的那个表.具体而言就是：人均净利润=14403.479+453037.528*技术人员密度(22912.153)(147215.653)T统计量用来观测回归系数是否

可以做的,你操作可能有误我替别人做这类的数据分析很多的再问：改论文题目了

多元线性回归之前不能做数据标准化处理,否则会出现错误的结果.标准化之后自变量和因变量数列几乎相同或者是相差无几了,所以常数项肯定几乎是0

诳奔dē蜗牛5级2009-10-19Excel可以做线性回归,也可以进行非线性回归,方法如下：打开Excel,输入数据,选择“工具”菜单中的“数据分析”这一项,在弹出的列表框中选择“回归”,会弹出一个

从你的回归分析系数的假设检验看出所以系数在0.05的检验水准下都没有统计学意义所以回归方程拟合的效果不好

一般来说,因子分析所形成的因子都是自变量,因为因子分析所得到的因子地位是相同的,不应该做因子间的因果关系分析,而应该做这些因子对其他变量的影响或被其他变量所影响.假设因子分析所得到的因子为a1a2……

esult=polyfit(x,y,1)A,B在result中可查看matlabhelppolyfit.

正常相关系数是只考虑两个变量之间的关系回归系数是考虑多个变量后某个自变量对因变量的影响系数

假设你的多个变量分别为yx1x2x3其中y为因变量,其余为自变量在命令窗口输入lsycx1x2x3回车得到结果.

相关分析是一对一回归分析是一对多后者互相有影响最常见是多元共线性用vif检验