回归分析中对解释变量取对数被解释变量不取对数怎么说统计意义

因变量是一个连续变量,但自变量分别是两个顺序变量,请问这样可以做回归分析做回归分析的变量必须要求是连续的但也有社会学方面的学者做这样的回归但这再问：谢谢您，我也看到这个信息了，但还是没有找到适用的资料

多元回归中,自变量对因变量有没有影响,影响大小,主要看显著性检验,即P值.P值小于0.05,则通过了检验,认为该因素对因变量有显著影响.对于通过了影响的自变量,如果要比较哪个影响大,哪个影响小,除了看

一个变量,做自变量x,一个是因变量y.导入eviews,点击esimate,y=cx,结果就出来了.

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

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

加权最小二乘法.在回归窗口,点估计,选项,会发现加权最小二乘法的框框,加入适当权数即可.希望对你有帮助再问：取什么作为权数？再答：一般有两种，一是取某个自变量的倒数，二是取残绝对值的倒数。请及时点采纳

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

就回归分析而言,标准化不是必要的,因为标准化是数据的线性变换,不影响估计的显著性.计量模型一般不进行标准化,保持变量的原汁原味,方便估计结果的解释.多元统计里经常要标准化,如主成份分析,因子分析等.对

A.自变量是给定的,因变量是随机的

这是由你自己选的啊,你需要根据自己想要研究的问题挑选y和x,没有说你一定要挑某些变量,往往在一个问题中,y是确定的,x可能有很多选择的可能,我们都可以一一尝试.

首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单

正确

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

多元回归分析中,要求所有变量须为等距尺度(或译区间尺度,intervallevelofmeasurement),或者是“0/1”(自变量).如果变量的值仅属名目尺度(nominal),亦即“1,2,3

F测试只是说明回归方程式是有效的但是R平方显示模拟的效果并不好,拟合程度不高,应该换一种拟合方式.对回归模拟的综合判断是要把这两个方面结合起来看的.追问：那如果是这个结果这个实证研究还有意义吗对几个变

因为你原来的方程模型肯定是道格拉斯模型.W=C×exp(bE)×exp(cX)×μ为了回归分析,就左右取对数,如此连乘变成连加也就是线性.等到你得出回归值a尖,b尖,c尖,带回原方程就好了.取对数是计

因为是现行回归了,比如对于两个变量的,x,y,假设了用解释变量x的方程式表示y,此时只有确定x,才能有对应的y预测值因此x此时不是随机变量,

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

选b计量经济学里面,r平方就是解释产量对因变量的贡献程度,意思是因变量的变化有百分之多少是归咎于解释变量的

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