作业帮两组数据之间是否有关系 回归分析
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/08/28 09:25:26
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先画原始数据的散点图,散点大致呈线性分布,可以用y=ax+b方程来回归其次是在excel中根据系数计算公式计算,公式如下：利用excel进行计算,最后得出b=-41.2169 a
【工具】【加载宏】在里选择“分析工具库”【确定】这一步如果你已经做完了的话,跳过就是了.【工具】下面多了个【数学分析】,选《回归》跳出对话框,接下里你指定就是了X作为分析因素的数据区域y作为因素组合的
斜率=SLOPE(y值序列,x值序列）截距=INTERCEPT(y值序列,x值序列）
是2组完全随机,还是配对数据再问：是配对的，是在相同条件下检测出的两组数据，我再把表重新整理过，请看下，谢谢！再答：P>0.05，没有显著性差异。
是否有统计学意义主要看sig如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响.另外logistic回归中Exp(B)值即为OR
这只能根据实际的两组或多组数据进行综合分析,就像彩票一样,各期号码如是随机的,就无法准确判断关系,最多算概率统计分析,属于预测范畴,并不是严谨的函数关系.你举例的C=A+B,那是分析到了函数关系,如没
这个地方只有两个变量,你怎么用多元回归来分析呢,而且是判断他们是否存在显著性差异,可能做不了,回归分析只能判断变量之间是否存在相关关系.你可以通过t检验或者卡方检验来看看他们是否有显著差异
一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm
统计可以用很科学很复杂的方式去处理,也可以简单化的处理,主要看你数据的用途,如果不是需要发表论文之类,可以按以下简单方式来操作,spss的回归过程,已经包含了验证.1、在spss里把A、B、C、D四个
这个命题对的.因果关系的判定是很复杂的,哲学上有不少争论.统计意义的因果关系主要抓住两点：1、因在前,果在后；2、因与果的相关性.如果x的滞后变量能够解释y,那么就认为x是y的“原因”,这就是Gran
先做ADF检验,检验变量稳定性,然后建立协整模型,或者运用脉冲响应和方差分解.再问：汇率t＝α1*汇率t-1＋α2*贸易收支t-1＋e1t贸易收支t＝β1*汇率t-1＋β2*贸易收支t-1＋e2t上面
不一定要求都正态分布的,因为分析方法有很多,针对数据情况合适选用,如t检验,χ2检验等等检验方法；数据转换后分析不影响结果的一般情况下,虽然数据是变了,但数据间关系及差异情况是不会变的,要不然就不会有
回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关和回归分析.从研究的目的来说,若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和
不客观,你可以把别的文献这样做的证明拿给我看下.相关性（correlation）大于80%是不能做回归的,必须删除相关性较高的其中一个,直到correlation下降到80%以下.可能你最终只能有8~
与信息相关的模型有3个,即基于对象（要素）（Feature）的模型、网络（Network）模型以及场（Field）模型.基于对象（要素）的模型强调了离散对象,根据它们的边界线以及组成它们或者它们相关的
统计学——从数据到结论请看这本书,实践性很强,操作每步都有