spss 中logit模型分析结果的应用

常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值（R的平方）将是不准确的,即使你重新拟合.再问：

多元线性模型即可再问：为啥呢？有什么依据说明他们就是线性相关吗？再答：你用逐步回归剔除不显著的自变量，保留显著的，不就行了吗SPSS里面固有的模型很多的，一般情况下高次的不要用，因为误差大

一般线性模型包含了单向方差分析,当只考虑单个变量对单个结果的影响时,可以采用单向方差分析,亦可以采用一般线性模型,结果是等价的但是当考虑多个分组变量对多个因变量或者对一个因变量的时候,采用一般线性模型

你的变量明显太多了.变量太多会起到混淆作用,而且如果有分类变量,设置成虚拟变量拟合效果会更好.你看看你的伪r方表是不是也很糟糕?是的话就是你的模型很坏呗.ppv课,大数据培训网站,免费的spss学习视

这个可以在非线性回归中直接做,如果你不会,可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归.比如第二个模型,你先将ln(8-Q)求出来,记作Y,然后再用Y=-kt进行线性回归,不知道你是否明白我的意思,这

在对话框中点击save按钮,弹出对话框中有残差（residual）那一项.

常数项是否检验有争议,多数学者倾向于不对常数项检验.可以把常数项的复选框去掉再做一遍看看结果会不会更漂亮

有点低.你有几个变量再问：四个自变量，两个控制变量，两个因变量。拟合度和变量个数有关系？再答：如果是管理学的实证分析拟合度不是最重要的问题再问：这样啊，我是学管理的，顺便问一下，用spss做回归分析的

unequalslopeinlogitmodelmaybecomesfromtheinteractionbetweendifferentlevelofcategory?Becausethecatego

可以建议用eviewseviews做自相关分析、异方差检验还是比较专业的

做有序回归,不是去看R2,没用的coxandsnell是伪R2,已经不是你理解的R2了我经常帮别人做这类的数据统计分析再问：那应该看哪个呢？可不可以说一下这三个表分别表示什么意思呢？

如果要弄清楚原理,可以看格林或平狄克的计量经济学,上面有比较详细的讲解.另外,向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚,Logistic回归模型——方法与应用,北京：高等教育出版社,2001.浏览一下这三

对数线性模型和logistic回归都属于一般线性模型,结果也是很类似的.照着logistic分析结果看吧.或者看看王彤2008年新出的书.很详细.推荐一下.

ARMA（pq）模型中模型参数的设定主要依靠自相关函数AC和偏自相关函数pac.自回归过程AR的参数主要看PAC在哪一阶截尾,如在4阶截尾则参数P=4；移动平均模型MA的参数主要靠识别AC函数是否呈快

如果要弄清楚原理,可以看格林或平狄克的计量经济学,上面有比较详细的讲解.另外,向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚,Logistic回归模型——方法与应用,北京：高等教育出版社,2001.浏览一下这三

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如果是binarychoice的话用logit,stata用logit的命令就行吧.如果是有很多choices,就用multinormiallogit,stata的命令是mlogit.

在stata中多元的logit命令是：mlogityx,base（1）y是你的因变量x你的自变量base（1）的意思是你选择第一选项为参照项

不用几率直接对变化值的比例做检测

不会做arima就别乱点spss我经常帮别人做这类的数据分析的再问：那你倒是告诉我啊？？你讲这些有个毛线用啊