作业帮变量之间显著相关相关,但不存在线性,怎么解释
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/21 22:24:51
tan(theta) = t^2/100两边对t求导
解题思路：考察回归直线的意义：x每增加一个单位，y平均增加a（a指回归系数）个单位解题过程：解：家庭年收入每增加1千元，年饮食支出平均增加2.5千元选A对这类题，一般结论是：x每增加一个单位，y平均增
和正态分布没有关系,你的两个变量应该是连续变量,用pearson相关比较合适.spearman相关系数是对顺序变量做的.
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.
正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化
相关关系是这样的：首先考虑以X的线性函数a+bX来近似表示y,以均方误差（e）来衡量（a+bx）接近y的好坏程度.均方误差的定义是这样的：e=E[(y-(a+bx))^2〕=E(y^2)+b^2*E(
若两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线.这个就是线性回归分析.根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程.描述两变量之间的依存关系；利用直线回归方程即可定量描述两个变量间依存的数量关
首先r的范围是（-1,1）,应该是绝对值越接近1越线性相关,接近-1是负线性相关,接近1是线性相关
不能用皮尔森相关检验,结果只能说明两变量的相关性,不能推及到有没有相互影响的结论.统计理论与语言都是要求很严谨和精确的,有没有影响可以做回归分析,如果结果是有影响,也只能说是自变量X对因变量Y有影响,
是的,映射,分为非数字的映射和数字的映射,数字的映射中有具有相关法则的映射
pwcorr,变量1变量2,sig就可以了
如果有多个自变量,这个自变量与因变量相关系数高,但是该自变量与其他的自变量高度相关,那么这两个自变量就有一个不能进入回归方程.
喜鹊搭窝高,当年雨水涝.久雨闻鸟鸣,不久即转晴.蟋蟀上房叫,庄稼挨水泡日落黄澄澄,明日刮大风.日出太阳黄,午后风必狂.星星水汪汪,下雨有希望.
建议先去查阅一下“相关系数”的解读方法,数据之间的关系有多种,比如相关关系,因果关系.相关系数是考察变量间相关关系的一种方法,通过相关系数,可以看出他们之间大概的关系.
先做相关,再做线性回归,1.相关—双变量2.回归—线性再问：我现在就是不知道这个相关是怎么做的，因为它是两个连续变量，自然不能用方差分析了，那应该用什么方法呢？高人能否具体说一下SPSS当中应该怎么操
回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关和回归分析.从研究的目的来说,若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和
解题思路：回归直线一定过这组数据的样本中心点，两个变量的相关系数不是直线的斜率，两个变量的相关系数的绝对值是小于1的，是在-1与1之间，所有的样本点集中在回归直线附近，没有特殊的限制．解题过程：同学你