因变量取对数进行回归自变量用取对数吗-搜答案-智慧作业帮

用典型相关分析,做不到你说的回归分析,回归需要因变量只有一个,你可以用因子分析提取一个共因素,然后再进行回归

模型为：VAR00008=-0.552+0.14X1+0.074X2+0.065X4+0.365X5+0.248X6+0.306X7X1,X2,X4,X5,X6,X7分别为各自变量.1.调整的R平方为

这些都是常规模板,但是你自己要提供数据才行的阿我替别人做这类的数据分析蛮多的

x=0:0.1:10;y=3*x+1;x1=x(y>=4);y1=3*x1+1;plot(x,y,'r-',x1,y1,'bo')按上面语句试试,再问：我不是这个意思，我是想把区间的数字显示出来，比如

如果你的分析方法是正确的话,这个结果是能够说明的变量3在该模型中是有贡献的,有意义的,而变量1并不显著,对Y影响不大.

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

得看你的数据散点分布,能不能用线性进行拟合再问：单个IV和DV的拟合线分成了两组……OTZ

嗯,这叫多元线性回归分析.具体步骤是（analyza-regression-linear）,在回归方法的下拉菜单里面选择step,这就是逐步回归分析的步骤

建议使用逐步回归,这样可以排除不显著的变量

要用到AMOS了,用SPSS和AMOS结合起来做

在工作文件窗口中选取Genr打开生成序列对话框.在打开的生成新序列对话框中,输入生成新序列的方程,然后点OK.此时生成的ly是y的自然对数.用同样的方法生成lnx.然后进行最小二乘估计.

在试验设计（DOE）中一元回归分析的自变量、因变量不会服从正态分布的.在完成数据的一元回归分析后,应该检验回归分析的残差,包括残差对观测顺序、残差对自变量、残差对因变量、残差自身的分布都应该服从正态分

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

第一次回归的模型要进行模型误设检验,如Link检验或Ramsey检验,如果检验没有通过,则表示存在遗漏变量,这时要加入控制变量.第二次回归的模型要进行多重共线性检验.很有可能你在第二次回归加入的C和D

题目说的很明白,是耕种深度对产量的影响,也就是x对y的影响.所以深度是自变量x,产量是因变量y.

首先,不是所有的数据都需要进行平稳性检验,只有时间序列数据需要其次,这跟相关系数没关系再次,一个自变量多个自变量都可以协整分析就是回归,只不过加了道平稳性检验罢了,其余的和一般回归殊无二致.

Analyze->Regression->Multinomiallogistic,自变量（Factors）、因变量放好,再设置一下就OK.logistic回归只是针对因变量是分类变量,对自变量是哪种类

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

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

个人建议你是先做所有变量的多元回归,因为你在做自变量与因变量间的相关系数时,是排除了其他变量的影响,而在做多元回归时,变量间有可能存在影响的.然后再看回归的结果,比如R平方,F值,方程的显著性,系数的

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