作业帮多元回归分析是因变量与自变量显著相关,但模型方程拟合度很低原因
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/22 04:16:11
一元函数例子：y=f(x)x是自变量,y是应变量.二元函数例子:z=f(x,y)x和y是自变量,z是应变量
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
你这个可以用sem来做普通ols做不了的另外,你要搞懂什么叫做多重回归,什么叫做多元回归,我经常做这类的数据统计分析
结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解释因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距（常数项）,其他变量对应B值就是变量的影响系数.变量对应
建议使用逐步回归,这样可以排除不显著的变量
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.
可以~回归以后再看是否出现自相关、异方差、多重贡献等问题,再修正就行了~再问：我在spss里面用的逐步回归，这个变量进了回归方程，可是和自变量的相关性很低，所以不知道可行不可行！再答：首先逐步回归应用
我觉着你分析的时候要么都标准化,要么就都采用为标准化之前的数据进行分析
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
多重共线性的处理的方法（一）删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意：从实际经济分析确定为相对不重要并
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.
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.
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
能做回归.设成LNp/1-p形式因为p的范围是0--1,不能做回归,设成LNp/1-p形式负无穷到正无穷.就可以了.
首先需要看该系数是否显著,若显著,则表明负相关.不显著则没有影响.
回归分析只是对因变量有要求必须是连续性数值变量自变量可以使分类变量如果分类变量是二分类的则直接纳入回归自变量不需要进行特殊转换如果是超过二分类的自变量需要进行虚拟变量也就是哑变量转换.转换的方式相当于
有什么怎么办的?那结论就是不大了啊,你还要纠结什么?非要把女人说成男人吗?