想要分析一个变量对因变量的作用多大是用单因素分析还是多因素分析

Linearregressionanalysisisastatisticalmethodusedtodeterminetheimpactoilevariable(oragroupofvariables

多元回归中,自变量对因变量有没有影响,影响大小,主要看显著性检验,即P值.P值小于0.05,则通过了检验,认为该因素对因变量有显著影响.对于通过了影响的自变量,如果要比较哪个影响大,哪个影响小,除了看

变量过程中会变化的量自变量自己可以变化的量因变量随着自变量的变化而变化的量

在回归分析模型Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中,Y是被解释变量,就称为因变量.X是解释变量,称为自变量.表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化.协变量是指那些人为很难控制的变量,通常在回归分

研究对象：酶的活性自变量：温度无关变量：其他条件因变量：酶的活性

如果因变量是分类变量,哪你采用多元回归分析就是错误的了应该采用logistic回归来进行的因变量的4分类是否属于有序的还是无序的如果有序,则使用有序多分类logistic回归若无序,则使用无序多分lo

这个是比较两个模型的差异,有差异就说明你的中介变量有作用再问：两个模型的差异再怎么比较？能具体说明下吗？

自变量是指实验者操纵的假定的原因变量,也称刺激量或输入变量.是引起因变量发生变化的因素或条件,因此自变量也被看作是因变量的原因.因变量是指一种假定的结果变量,也称反应变量或输出变量,它是实验自变量作用

在数学中,y=f（x）.在这一方程中自变量是x,因变量是y任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的,当我们分析这些系统（或模型）时,可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响,那么我们选择的这些变量

啥意思啊据我对问题的了解做以下回答比较标准化回归系数,值最大的表示影响最大,前提是具有显著性.

你3个自变量没有意义,当然不进入方程了,要进入选进入法再问：首先感谢您的回答，谢谢！朋友，是这样的。我需要一个模型用来预测研究对象，当初设想的是五个影响因素都要用到预测方程中，如果方程中少了其中几个变

不太懂你的意思,你描述的步骤没有问题.但按你说的,开始时候不纳入控制变量应该也是有作用的啊,怎么会回归系数不显著呢再问：开始的时候我纳入了控制变量啊，我把所有的变量一起弄进去做线性回归，各变量之间相关

哪一个试验啊如果是比较过氧化氢酶和铁离子催化效率的实验那么自变量是催化剂的种类因变量是反应速率

当然需要控制,前提是这些变量对因变量有潜在影响.如果是面板数据,可用FE或RE控制omittedvariable.再问：那可不可以将这些变量都放进模型当中进行回归，然后判断我想研究的变量对因变量的影响

用机器学习中的支持向量机之类的应该可以吧?好像搜索一下支持向量机和函数拟合,有很多结果.你参考一下,我也不知道多元的行不行.以前机器学习课,那些逻辑回归SVM,通过大量数据训练来得到一个最适合的函数,

自变量说简单点,就是人为改变的量.探究PH值对酶活性影响的实验,要设置不同的PH值溶液,这是人为设置的,那它就是自变量.随着自变量而变化的就叫因变量（该实验中酶在不同的PH溶液里的活性不同,你可以通过

可以解释但是一般使用主成分与因变量y进行回归分析的比较多通过这种回归分析可以更加清晰的看出之间的关系

多元回归分析中,要求所有变量须为等距尺度(或译区间尺度,intervallevelofmeasurement),或者是“0/1”(自变量).如果变量的值仅属名目尺度(nominal),亦即“1,2,3

先做相关,再做线性回归,1.相关—双变量2.回归—线性再问：我现在就是不知道这个相关是怎么做的，因为它是两个连续变量，自然不能用方差分析了，那应该用什么方法呢？高人能否具体说一下SPSS当中应该怎么操

一般可以用统计软件中的逐步回归方法,可以自动把有意义的变量纳入到回归模型里面；也可以先做单变量的回归,然后把单变量分析有意义的自变量都纳入到回归模型里,做多元回归,但是在临床或者实际上有关联的重要观察