计量中相关性分析是自变量之间的吗

相关系数是不能确定因果关系的,比如一个人想知道身高与体重是否有关系才做相关分析.你想做的可能是简单一元回归分析,看自变量和哪个因变量拟合.有什么问题call我QQ409500841

_问题描述：在SPSS中做主成成分分析的时候有一步是指标之间的相关性判定,我想知道具体是怎么进行判定的,他的算法、原理是什么?答案1：：说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关

说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关性越是高,做主成分分析就越是成功.主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大,说得直观一点就是寻找多个变量的

一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推

先进性复共线性检验,如果变量之间复共线性特别大,那么进行岭回归和主成分回归,可以减少复共线性,岭回归是对变量采取了二范数约束,所以最后会压缩变量的系数,从而达到减小复共线性的目的,另外这个方法适合于p

把各种情况分成几个等级,然后用秩相关分析方法,计算相关系数.再问：都用秩相关分析吗再答：是的,当然，后两列间可用PEARSON相关系数

对比OLS回归的假设就明白啦异方差因为违反了残差序列同方差的假定序列自相关违反了残差序列独立不相关的假定多重共线性违反了各个自变量独立不相关的假定如果违反这些假定都会影响OLS回归系数的有效性

最简单的就是求相关系数矩阵和协方差矩阵.如果想玩的深一点,可以用因素分析、聚类分析、判别分析,多元回归等等.你查一下“多元统计分析”的相关教材或书籍吧,你说的问题很大,很模糊.但都在这类问题之中.再问

不太明白你的意思,如果想知道多个因子的相关性,那可以先做相关性分析.SPSS中回归的自变量都是自己加入的,做了相关性分析,在回归时只对相关性大的因子做回归.如果是筛选因子的话建议用逐步线性回归,会自动

在SPSS软件中,没有关联性分析这一功能,你的理解可能是正确的,即相关性分析.

多重共线性的处理的方法（一）删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意：从实际经济分析确定为相对不重要并

滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样

糖异生是氨基酸、甘油等物质合成葡萄糖.糖酵解、三羧酸循环（柠檬酸循环）和电子传递链（呼吸链）是属于葡萄糖代谢的三个步骤,糖原代谢只有糖酵解时前两步不一样,后边都和葡萄糖代谢一样.糖代谢即糖经氧化还原生

回归分析regressionanalysis研究一个或多个随机变量Y1,Y2,…,Yi与另一些变量X1、X2,…,Xk之间的关系的统计方法.又称多重回归分析.通常称Y1,Y2,…,Yi为因变量,X1、

2个例数太少了啊再问：只有两个样本啊，两个数据，这个怎么解决啊？再答：做不了相关

不懂

都是随机变量.样本数据为其观察值.再问：书上写了解释变量是确定性变量，是非随机的，只是不知道被解释变量是属于哪种再答：比较老的计量书是有些这样说的，现代的计量教材都是把解释和被解释变量均看成随机变量的

显著的负相关性再问：为什么显著相关，请分析一下。。不是相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱么。再答：

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

有什么怎么办的?那结论就是不大了啊,你还要纠结什么?非要把女人说成男人吗?