如何用roc曲线检验多重线性回归分析

如果是自变量只有一个（单因素）做单因素方差分析就可以了,就是楼上说的,点击Analyse——Comparemeans——one-wayANOVA.如果自变量是两个或以上,就要用多因素方差分析了.点击A

file--New--Workfile...以时间序列为例：输入相关起始时间后回车建立时间序列的方法：Object--NewObject,选择对象类型Series,并为之命名.首先告诉你不用一个一个输

在模型估计结果里有一项是Sumsquaredresid,也就是该模型的残差平方,不用另做的

我有发到哪里?再问：1013250584@qq.com谢谢你啦再答：已发。希望帮到你

你的数据不适合使用卡方检验.卡方检验用于2个变量都属于分类变量（例如性别、婚姻状态等,属于定性数据）时的数据分析,例如要分析性别与色盲之间（色盲一般分为“有”和“无”2个分类,属于定性变量）的关系,就

很正常的情况首先你要看你自己的操作是不是正确我经常帮别人做这类的数据分析的

写成P再问：在哪里写？可以说具体点吗？再答：结果报告里面再问：这样不行，我的结果是要写一个回归方程出来，后期会用到，我看有些文献里面写的回归方程的相关系数

统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约

如果比较某两年的阳性率的差异,应该用t检验.要比较4年的阳性率差异应该用卡方检验.具体的方法是用SPSS的Analyze菜单--Descriptivestatistics--Crosstabs,Row

A列输入笔数,在B1输入下面公式,下拉即可.楼主验证.公式：=IF(A1=5,A1=9,A1

在笔帽下放一张纸.迅速的把纸抽出.笔帽不会翻到.原理：因为笔帽原来是静止的.纸抽出.笔帽由于惯性要保持原来的静止状态.所以没有倒,第一次回答.希望采用

判别：修正：逐步回归法（1）用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归.按可决系数大小给解释变量重要性排序.（2）以可决系数最大的回归方程为基础,按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其余的解释变量.

In[4]:=Integrate[z^2,{z,-c,c},{y,-bSqrt[1-z^2/c^2],bSqrt[1-z^2/c^2]},{x,-aSqrt[1-z^2/c^2-y^2/b^2],aS

按以下格式录入数据：分组是否发病人数1126122421292221将变量“人数”WeightCasesAnalyze->DescriptiveStatistics->Crosstabs：将分组放入“

我用的也是origin7.5,但你说的好像不清楚,既然不知道函数解析式怎么拟合,你如果是想求解析式参数或不知道如何用origin7.5里的公式的话,下面的帖子可以帮助你：依次单击菜单栏"Analysi

在SPSS中有专门的选项的.例如在回归分析中,线性回归-统计量-有共线性诊断.多重共线性：自变量间存在近似的线性关系,即某个自变量能近似的用其他自变量的线性函数来描述.多重共线性的后果：整个回归方程的

1度电=1千瓦/小时.用一只100瓦灯泡(0.1千瓦),然后再看你家的电表是机械的还是电子的,如果是机械的看它1度转多少圈,比如说2400为1度.那就用2400除以60(1小时=60分钟)乘以0.1.

Whatisyourweight?Howmuchdoyouweigh

就是中华民国完蛋了的意思.ROC是中华民国的缩写（RepublicofChina）请给分.

至少两列,一列金标准结果（即是否患病）,一列新方法的检测数值ROC曲线分析中会生成曲线坐标值,根据各取值的特异度和灵敏度之和最大的原则求得cutoff