SPSS分析中DW值下降意味着什么
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/04 18:07:46
_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
常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值(R的平方)将是不准确的,即使你重新拟合.再问:
在spss中打开要处理的数据,然后点击菜单栏中的“分析”,下拉菜单中点“回归分析”,在回归分析的下拉菜单中点击“线性”,出现“线性回归”窗口,然后将要分析的变量和自变量拉入指定位置.点击统计.出现“线
首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去(两列),在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.再问:我用的是中文版的SPSS,点击:分析—相关-双变量相关,
SPSS做显著测试正态性检验→统计处理的问题_+可以在我的QQ名称来给你做了一些分析和检查.
这是对残差情况进行描述.因为做回归时要求残差独立、正态等,要满足这个条件才行
analyse——generallinearmodel——univariate,选择plot,将要分析的两个要素,自变量,因变量分别ADD到横纵坐标中,就可以做交互作用出散点图.
我不知道F值是什么,但logsitic分析得出的结果就那几个,B值不是,EXPB也不是,95CI也不是,SX也不是,剩下的就是wald值了.所以F值就是wald值.希望对你有所帮助.
方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相
看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要
DW在1附近说明你的数据序列样本还是有一定的相关性,如果数据本身是这样的,那没有办法提高的,除非你改数据了再问:关键是改数据怎么改合适呢?再答:改数据没有便捷的固定的方法,你就不停的尝试吧再问:增加自
DW在模型汇总里面,不是这个表格再问:那怎么做模型汇总呢??
因为你没有将因素负荷排序,这样结果很难看清楚的.你的第1个因素的项目太多了,旋转了还这么多.
改数据就行啊再问:往哪个方向改啊再答:不显著的方向
dw是dreamweaver的缩写,主要用来做网站的,可以编辑网页代码等等,详情见http://baike.baidu.com/link?url=YeaBnPRi3CZiEAvEw-y0XBP0rqy
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
你问的是div标签还是所有标签?如果是所有标签你就给我留个邮箱我给你发过去~如果是div的我可一个你解释下~区隔标记设定字、画、表格等的摆放位置
首先做滞后一期的残差(在时间序列里边),然后把残差和滞后一期的残差做回归,记下它的斜率.在做滞后一期的自变量和因变量、建立新变量=元变量-斜率*滞后一期的变量.做新变量之间的回归.检查DW,若仍不合格