erdas一元线性回归分析模型-搜答案-大师作文网

相同点：都是线性回归.不同点：前者是一元的,后者是多元的.

可以,不过要在回归模型中把其他影响GDP的因素也考虑进去.回归后通过考虑人民币汇率的系数是否显著已确定其对GDP是否有影响.最好还要考虑数据的异方差、多重共线性、时间序列造成虚假回归等问题,具体看看书

第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计.第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0

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

spss 一元线性回归

相关分析表（Correlations）表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)较显著(p=0.000)：提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Modelsummary表显示线性回归的决

2个.

尝试用3元、四元、五元进行回归,选取适当的误差利用数据进行检验,选取误差较小的

我用origin给你拟合了一下,不是一次的,是二次的.以下是拟合结果：[2006-6-1209:15"/Graph1"(2453898)]PolynomialRegressionforData1_B:

你x10个值,y11个值,而且591.0也有误吧r=corrcoef(x,y);%r就是相关系数R=r^2;k=polyfit(x,y,1);scatter(x,y,'.');holdonx1=200

1)R方=0.552说明存款利率作为自变量可以解释因变量（六个月后涨跌额）55.2%,Durbin-Watson=1.457表示残差自相关不强,①当残差与自变量互为独立时,D=2或DW越接近2,判断无

把你关心的变量设置为因变量y,与y相关的变量设为自变量x,建立y=b0+b1*x,解出b0b1即可

很简单,随机选择采样点,然后excle统计.很多东西不是想象中的那么复杂.

1、有的假定不直接涉及总体分布形式,如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素的线性函数称为线性回归模型文献来源2、有的假定不直接涉及总体分布形式如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素

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

t当然是时间啦很简单的用eviews做

在显示相关检验的窗口中,有一个Forecast,选择它,设置好需要回归预测的变量名（默认时就是因变量后面加个f）,然后下方的样本范围内输入预测的区间因为你需要外推两个预测（即超出样本1985-1998

1,确实存在显著相关关系；2,确实存在直线相关关系；3,应根据最小平方法

自变量I6_4对社区其他人信任程度I7_10_1_1居民所处社会阶层I9_4居民健康状况当成等级和2分类不需要设置交互作用比较麻烦相乘统计专业为您服务

（1）两个变脸光之剑不是对等关系,进行回归分析时,应该先根据研究目的确定自变量和因变量（2）回归方程的作用在于给定自变量的值估计推算因变量的值,回归方程表明变量间的变动关系（3）回归方程中自变量的系数

t、f检验再问：给详细点，T检验全称，代表的意义，怎么算通过检验，F检验也一样，已经加分了，给出来分就给你再答：t检验的全称就叫t检验，这是数学方法，不是语文概念。t检验的公式见教材，这里写不了p小于