(转载)SPSS之相关分析与线性回归模型（图文+数据集） / 开普饭

回归分析,包括线性回归.logistic回归等,当自变量多个的时候,叫多元回归还是多因素回归或者多变量回归? 我想很多发表的文章,甚至写的一些教科书,当自变量多个的时候,这个回归会被称为多元回归! 甚 ...

关于SPSS影响因素分析问题的问题老师好!我研究的是影响因素,自变量有连续数值型.二分类以及无序多分类变量,因变量是四个连续数值型变量,想要探究这些自变量对因变量有无影响以及具体影响程度应该用什么方 ...

我们处理数据时一个因变量可能有多个自变量起作用,而且自变量之间的作用会产生交互作用,这样会降低数据的信度和效度,所以要进行变量的控制,双因素方差分析就是其中的一种方法. 我们想要分析一下收缩压和舒张压 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=11387 尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一,但它们仍然是进行预测的强大工具.这尤其是由于线性模型特别容易解释这一事实.在这里,我将讨论使用空气 ...

做多元线性回归模型,你有没有想过如何用图形展示回归模型呢?目的是直观的观察和感受什么线性回归. 一元线性回归,我们直接做一个带拟合直线的散点图即可.如果是一个多元线性回归模型,普通的散点图就解决不了. ...

Cox回归模型又称为比例风险回归模型,该模型以生存结局和生存时间作为因变量,进而分析众多因素对生存期的影响,是一个典型的多因素分析方法. SPSS中就带有Cox回归模型方法,本节将带大家进行深入的了解 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22805 为什么需要虚拟变量? 大多数数据都可以用数字来衡量,如身高和体重.然而,诸如性别.季节.地点等变量则不能用数字来衡量.相反,我们使用虚拟变 ...

原文链接 http://tecdat.cn/?p=23255 本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型.尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南,但对于初学者来 ...

聚类分析简介按照个体(记录)的特征将它们分类,使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性,而类别之间则具有尽可能高的异质性. 为了得到比较合理的分类,首先要采用适当的指标来定量地描述研究对象之间的联系的 ...

一.什么是线性回归线性回归是利用线性的方法,模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系.对于模型而言,自变量是输入值,因变量是模型基于自变量的输出值,适用于x和y满足线性关系的数据类型的应用场景. 线性 ...

--关于这篇笔记,有的人嘴上说着不想写,下笔实际上很快乐. 第一步导入excel文件 clear #清除所有变量 cd D:\stata_data #数据保存的地址 import excel sam ...

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