作业帮spss怎么做线性拟合
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/08/28 01:53:12
线性回归的r达到显著水平,说明回归是有效的.大多数自变量的回归系数不显著说明这些自变量的预测力度并不理想.可能是回归方法的问题,楼主用enter这种方法回归就会出现这种情况,改用stepwise或者是
很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意
要是简单线性回归的话,都差不多,其实excel的精度比SPSS高很多.
Y=A+BX就是你的拟合公式啊.所谓公式就是带有参数的函数式,这里的参数就是A,B.所谓拟合就是根据公式将隐含在和你的实验数据中的参数A,B的数值求出来.
纳入虚拟变量即可我替别人做这类的数据分析很多的
你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击：analyze--regression--lin
问题描述：给定数据,1.用双曲线1/y=a+b/x作曲线拟合,2.用指数曲线y=aeb/x作曲线拟合答案1：：1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a
logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的
共线性的话,采用岭回归或者主成份回归来做可以避免,亦或者用逐步回归也成.
sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高
你这个可以用sem来做普通ols做不了的另外,你要搞懂什么叫做多重回归,什么叫做多元回归,我经常做这类的数据统计分析
用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以
1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a+bx1,然后用Regression对y1和x1作一般的线性回归即可；2.原理同1,处理方法上先两边取对数,令
可以做的,你操作可能有误我替别人做这类的数据分析很多的再问：改论文题目了
造价是把?不建议造价,不是因为道德原因,而是造假太费功夫,很费时间,非专业人士不能做我经常帮别人做这类的数据分析的
现在的大学生呀我服你了你能画出来的话你肯定比爱因斯坦伟大无数倍再问：给跪了。所以多元线性是没有办法做拟合图的吗？只能做x1对y的拟合吗？
1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a+bx1,然后用Regression对y1和x1作一般的线性回归即可；2.原理同1,处理方法上先两边取对数,令
P=regress(y',[x1',x2',x3',x4'])%需要常数项就在最后加一个ones(size(x4'))再问：那个怎么加ones(size(x4'))？我家在后面就多了一个ans的值，都
如果是有x和y的值,在加上确定拟合的曲线是5次多项式那直接用做散点图,然后右击添加趋势线,之后选择5阶多项式进行拟合,再在“选项”里选择“显示公式”和“显示R值”就可以直接出现计算出的代参数值的公式.
把x,y数据输入matlab中,然后输入cftool1 在界面里点data,输入x和y的值2 点fitting-Newfit-Polynomial-linearpolynomial