有序对数回归

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

这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊?自变量的话看似然比检验,显著的话就不能当作数值型变量,而需要当作分类变量来做,转换成哑变量；因变量的话用multinomiallogistic来做.

可以把单因素有序回归里面有意义的变量先纳入,再在多因素过程中通过向后法筛选变量.查看原帖

假设先计算lny在a1：a10,lnx在b1：b10选择两个单元格a11:b11按f2,输入=linest（a1：a10,b1：b10,）按ctrl+shift+entera11=b,b11=a至于r

用曲线拟合工具箱里的用户自定义函数再问：怎么打出lnx再答：matlab里log就是自然对数，log10是常用对数

就回归分析而言,标准化不是必要的,因为标准化是数据的线性变换,不影响估计的显著性.计量模型一般不进行标准化,保持变量的原汁原味,方便估计结果的解释.多元统计里经常要标准化,如主成份分析,因子分析等.对

可以把单因素有序回归里面有意义的变量先纳入,再在多因素过程中通过向后法筛选变量.查看原帖

简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验

因变量和自变量数量值差别较大时,可以考虑使用

Logisticregression啥时候讨论过R方,只听过近似的Cox系数,一般都是讨论AIC值的,或者看你的Deviance,因为AIC的取值就是Deviance与自由度权衡后得出的值,服从卡方分

这个不叫对数线性模型,真正的对数线性是用来分析分类变量影响因素的,你说的这种模型是对非线性回归分析模型进行对数变换以得到线性的模型,它的模型形式与对数有关,你要看清楚你说的“别人的论文”是何种情况,因

1趋势分析法　　趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归,它是迄今为止研究最多,也最为流行的定量预测方法.它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线,使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势,然后按照这个

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？

怎么实现的,你百度一下,网上一堆源码,我这么打字给你说一时半会儿也说不清楚.有需要的话加我详聊.为什么要分成两组?好吧这个问题问的好.你想一下归并排序为什么要分成两组.首先,这是分治思想.可能你会疑惑

一样啊都是回归

解题思路：有序与无序政治参与的区别解题过程：有序的政治参与无序的政治参与的区别。（1）是否遵循法律、规则、程序参与民主选举、民主决策、民主管理、民主监督。（2）是否依法行使政治权利，履行政治性义务。（

有两种判断方法：一是根据散点图进行估计,二是逐个模型尝试、比较.如果比较不出来的话就选择用模型尝试.模型优劣的比较：一是直观地比较坐标图中的点线匹配效果,二是比较模型的拟合优度（R的平方值）.只要模型

先把变量去对数然后安装普通回归分析进行操作就可以啦

对数回归与线性回归并没有本质区别,把原数据先取log再做线性回归则可.代码：y=[72072576069574575572075077071571570569571567572571570069574

LSLOG(Y)CLOG(X),在程序上面的一行空白处.回车也可以点击group数据,进去后点击object_>newobject_>equation在弹出的对话框内输入：LOG(Y)CLOG(X)