我有两个自变量和一个因变量,怎么做单因素方差分析

重复测量资料的分析,一般采用混合线性模型做回归.你自己可翻翻书,学下然后用SPSS或者SAS跑一下就OK了,注意前置条件符合即可.

是指说给定一个自变量的值,因变量的值不唯一确定?还是说x→y1,y2这种前者按照函数的定义确实不是函数,叫做“多值函数”请注意,“多值函数”不是函数,【就好比说熊猫不是猫一样.】后者其实y1,y2是二

双击计算NPV结果的那个单元格进入编辑状态,复制这个运算公式(不是复制单元格,是复制公式的内容),然后将公式用同样方法粘贴到另一个单元格中(粘贴好后先不用回车结束),还在编辑状态下,能见到公式中的引用

简单来讲,自变量就是原因变量,因变量就是结果变量.比如我们知道吃的东西多少对体重有影响,那么吃的量就是自变量,体重就是因变量当然,这只是化繁为简,在因果关系中,真正的变量间还有其他关系,可以类似这样来

说的通俗一点,自变量就是本身发生变化的物理量,应变量就是由于自变量发生变化而引起的变化.比如在匀速直线运动s=VT中,V不变,t时刻发生变化,也即自身发生变化,t的变化引起路程s的变化,因此t是自变量

=sheet1,a2复制公式

TotalVarianceExplained（是这个表上有的,SPSS的结果里,下面是同一个表,横着显示不了）InitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoa

估计您的意思是：求三元N次方程的最值/二元函数的最值.求多元函数极限值的求法.详情请看参考资料资料的内容：•理解多元函数极值和条件极值的概念•会求二元函数的极值•了

这说明这些变量之间存在自相关,模型选择的是代表程度更高且自变量相互之间相关性低的自变量来,以保证自变量变化时,只影响因变量,而不影响其它模型中的自变量.建议你对这些自变量做两两之间的相关性检验,以说明

你弄反了吧,因变量是租金,自变量有好多个吧关于产权这个变量0和1两个值是表示有或无吧,这属于分类变量,不能直接用于线性回归的

嗯,这叫多元线性回归分析.具体步骤是（analyza-regression-linear）,在回归方法的下拉菜单里面选择step,这就是逐步回归分析的步骤

用这个函数regress()来解决.t3=[]x1=[]y=[]X=[t3x1];[a,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

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,

两个变量之间有一个关系,这两个变量本来就是平等的,客观上是没有区别的.但是对于应用问题,主观上是可以有自己的判断的.例如：C＝2∏R.一般看来.R是自变量.但是,题目如果给的是周长C.那么C就应该看成

初中阶段对于函数的定义从两个方面考虑一是：要含有两个变量二是：一个变量随另一个的变化而变化简单是说就是取一个变量的值,这时只能找到唯一的另一个变量的值与之相对应这时我们说先赋值的变量是自变量,另一个是

首先,自变量和因变量均是变量,也就是说它们并不是确定不变的数（或量）.自变量可以自由改变,因变量是随着自变量的变化而变化.自变量的变化导致了因变量的变化,因变量和自变量之间存在某种对应关系.例如,你吃

比方说：温度改变了,酶的活性也跟着改变.温度是自变量,酶的活性是因变量.自变量是我们做实验控制的变量,而因变量是因为自变量改变而发生改变的变量（也就是实验所得到的结果）.

“探究酵母菌的呼吸方式”的实验中应该是没有的吧,因为我们是根据实验的产物来判断其呼吸方式的呀,而且里面可以用来判断呼吸方式的除了产物还有呼吸商

（一）定义变量输入数据前首先要定义变量.单击valuableview定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度（小数位数）、变量标签（或值标签）和变量的格式.每一行表示一个变量的定义信息,包括Name