两列虚拟变量的相关性

dummyvariable?它本来不就是从多分类变量中造出来的哑变量（或虚拟变量）吗,就是要转化成这样的2分类变量来用的.值写什么无所谓,只要是两个不同的值即可,他们的大小只影响相关系数的符号,因为是

这个不是回答过了么?

相关分析,和是否保留变量没任何关系你说的是相关分析的显著性如果不显著,2个原因1是你设计有误,数据收集的质量控制不好2是数据原本如此,不能改变事实我经常帮别人做这类的数据分析的再问：额，我发现是版本问

你先生成虚拟变量,然后把那些虚拟变量作为自变量加入到命令中,和普通变量做回归是一样的.

你看相关系数较大的是哪几个变量啊,从相关分析表里就可以很直观的看到

做logistic回归.data a; input y x f@@;cards;1 0 13311 1 165

相关分析看变量的相关性首先看显著性检验的值,如果＜0.05就说明两者有显著相关所以你的显著性检验是0.557说明两个变量之间在95%的置信区间内没有显著地相关性.至于pearson相关性值的大小必须在

主要是看变量类型不同类型的分析方法不一样的我经常帮别人做这类的数据分析的

模型设置Yi=a+b1X1i+b2X2i+uiYi表示非农业未偿付抵押贷款(亿美元)X1表示个人收入(亿美元)X2表示新住宅抵押贷款费用(%)Se表示估计回归系数的标准误.T表示在零假设下估计的t值（

虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量,用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量,通常取值为0或1.引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂,但对问题描述更简明,一个方程能达到俩个方程的作用,而且

是将数据录入数据库吗?如果是的话可以这样：insertintotablename(名称,编号,购入时间,基本时间)values(:sle_name.text,sle_id.text,sle_time.

一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm

不能,所谓的模型是能够提供预测效果的相关分析仅仅是一个笼统的讨论两个变量之间是否有关系,但是这个相关性的大小也不是他们之间的实际相关性,所以不能算作模型

i甲、乙、丙、丁r0.820.780.690.85m115106124103线性相关性的密切性主要看这r值,r值越接近1则两相关量之间越密切.现在丁同学所得试验数据的r值最接近1,所以反映这两变量A与

analyze---descriptvestatistics---crosstabs---nominal---contingencycoefficient(列联系数C)再问：中文版的，这个看不懂啊。再

那你分析错误了,操作对吗再问：对的，回归分析得出结果和相关性分析的不一样，这种情况不存在的吗。可以解释吗再答：肯定做错了的，一般不会

spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系,虽然你可以在分析时一次放入多个变量,但出来的结果都是两个变量的简单的相关,也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量.然而回归不

不明白你说的AB的变化之间的相关性是何意再问：是这样的，A是学习动机，B是外界影响因素如教师期望，C是学生年级，学生学习动机以及教师期望各自随年级的变化趋势可以通过比较均值看出来，AB之间在各年级的相

虚拟变量,你可以试试0-1这样的虚拟变量,含0的,对应的y低,含1的对应的y高（假设正相关）.其实主要看你的虚拟变量打算加在哪里,加在常数项就这么做,加在系数项的话就是另外一组数据了.你可以先写个含虚

变量相关性是统计学和概率论的概念.两个随机变量的样品之间是否存在线性关系,r=1就是线性关系很好.函数关系是两变量之间存在精确的一一对应关系,不一定是线性关系,也可以是非线性关系.例如：yi=sin(