作业帮回归分析后如何确定哪些值有用
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/10/04 14:52:37
微生物的用途举不胜举,我也只能尽我所知的说一些：1、腹泻儿童吃的益生菌.2、制作酸奶用的乳酸菌.3、生物发酵用的各种微生物.4、我们的食用菌如蘑菇等.5、水处理活性污泥中的各种微生物.等等等等……常见
有两种方法,第一种：在命令窗口中输入genrlny=log(y)然后回车,生成y的对数序列,lny只是新的序列名称,按照格式生成其他对数序列再回归；第二种,直接在菜单栏中选择QUICK然后选择Esti
一个变量,做自变量x,一个是因变量y.导入eviews,点击esimate,y=cx,结果就出来了.
打开Excel“工具”菜单的“加载宏”,选定“分析工具栏”,单击确定.打开“工具”菜单的“数据分析”,选定“回归”,单击确定.在y值输入区域中输入“$B$2∶$B$11”,在x值输入区域中输入“$C$
就是求回归中的异常点和强影响点；SPSS会输出回归的残差,有几种表示方法:标准化残差,学生化残差等等,按照需要取一种残差,再按照某种标准取一个阀值来限定异常点,只要那个点的残差大于阀值,就可以认为它是
如果你做的是多元回归看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向
一、概念：一元线性回归方程反应一个因变量与一个自变量之间的线性关系,当直线方程Y'=a+bx的a和b确定时,即为一元回归线性方程. 经过相关分析后,在直角坐标系中将大量数据绘制成散点图,这些点不在一
p值大于0.05表示回归模型不显著,也就是说你的回归模型不能解释足够多的变异来源想要更多的了解,建议你参照Minitab软件再问：我的二元回归曲线方程中，一个因变量的P值小于0.05，另一个因变量的P
先做相关分析,出表看相关关系analyze-correlate-bivar..选变量中介变量m世界主义倾向这三个变量的回归相关关系y=cx+eM=cx+ey=c`x+bm+e还是用多元线性回归在看自变
分析差异显著性既然能回归了说明和哪些因素是显著性差异的看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向也就是正相关还是负相关
模型可行：因为R和R方还是比较大的,说明变量相关性和解释度都高；回归模型的F检验值的概率值小于0.05,说明回归模型的拟合度极高.关于系数：系数的值表示的是自变量对因变量的影响程度.每个自变量对于因变
多元线性回归用regress命令；一元多项式回归用polyfit命令；多元二项式回归用rstool命令.
方差分析和回归分析总体上都属于一个类别,一般线性模型（generallinearmodel,GLM）.从资料类型来看,方差分析的因变量是连续型资料,自变量是分类变量,一般都以组别的形式出现.回归分析的
自变量的地方选入多个变量就可以了.
回归模型一个是直线,一个是指数曲线,简单地说你的数据点画出来象直线就用线性回归...
建议你用SPSS软件,里面有直接处理回归方程
你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05
你先找到自变量和因变量,就可以直接利用SPSS中的曲线回归中logistic的模型拟合就可以了
判断数据是否独立的数值,2左右就是独立统计专业,为您服务
单知道回归方程,不知道具体的数字,是计算不了相关系数的.因为可能有多组数据的回归方程都是一样的,但是相关系数不一样.