单个变量不显著 logistic

这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊?自变量的话看似然比检验,显著的话就不能当作数值型变量,而需要当作分类变量来做,转换成哑变量；因变量的话用multinomiallogistic来做.

当然不是,R2是用来衡量解释变量对被解释变量的解释力的,显著性需要看回归系数的t统计量或F统计量,看起在选点的显著水平下是否显著.再问：作者认为种子重量每增加1g发芽率就提高2.17%，对吗？再答：那

Statisticallyspeaking(或Instatisticsterms),ifP'svalueofthecorrelationcoefficientbetweenthetwovariable

在回归分析模型Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中,Y是被解释变量,就称为因变量.X是解释变量,称为自变量.表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化.协变量是指那些人为很难控制的变量,通常在回归分

看P值,即P>|t|那一列.另外取决于你定的显著性水平,如显著性水平设为5%,则P值小于0.05的变量都是显著的.

使用二分类的logistic回归分析因变量移入相应对话框自变量中的分类变量移入相应的类别对话框,连续性自变量移入协变量对话框其他默认就可以了其实操作是很简单的,但是结果解释就比较难

要大于等于三个水平的分类变量才有必要生成哑变量的,只有两个水平的话不用.logi回归的因变量就是只能俩水平：0和1的.我一般生成哑变量是直接conpute的.简单说分类指的是一个变量在测量中的属性,就

变量不显著的话从统计角度来说根本就不能放入模型中.当然,变量不显著有可能是数据存在偏误,需要进行计量的处理.是写论文么,帮忙数据he分析.

就是说自变量间相互存在一定的共线性,所以在使用多自变量进行回归时,会自动剔除一些存在共线影响的自变量再问：我怀疑abc之间有共线性，那如果我要看有没有显著的共线性，是每次只引入一对相互作用的变量，如只

 是否有统计学意义主要看sig如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响.另外logistic回归中Exp(B)值即为OR

如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.

多种原因都可能啊,比如：多重共线性模型设定你要综合的看看

在SPSS中将多分类变量设置为哑变量比较麻烦,其中的一种方法就是将该多分类变量转换成N-1列的哑变量,举例来说,原多分类变量有四个取值（A/B/C/D）,这时需要设置三列哑变量,比如D2,D3,D4用

说简单点：看有没有研究的必要,只不过它进一步明确了变量的因果和然后VIF是检验自变量的共线性

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和

看你这个X应该是有4个分类的,那么生成g-1=3个哑变量,所以是X1_1-X1_3.但要注意的是在做logistic回归的时候同一变量的所有哑变量应该是同时引入、同时剔除出模型.

---对你的提问很感兴趣,为此搜索了一些比较可信的报道资料.---根据这些报道,可以肯定火星上温室效应比较显著；同时研究结果告诉我们,除了因为CO2浓度高带来的与地球类似的温室效应,火星还有某特殊化合

我暑假做的一篇论文就是用Logistic模型做的,用的SPSS17.0,都是自学的说（我开学大四,我们学校本科阶段不教计量经济学和SPSS软件,比较苦逼）,废话不多讲,直接上主题.根据我两个月来的理解

R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度.它的值越F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间

（1）如果六大类分类变量“教育程度”,“文盲”,“小学”,“初中”,“高中”,“大学”,“大学及以上,很明显（6-1）=5个虚拟变量.（2）,如果你认为太多的虚拟变量,可以结合分类,如“文盲”,“小学