用SPSS求随机干扰项

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/09 06:15:56
spss问卷数据处理求指点

二楼回答的很有道理,不显著的原因.可能是因为,你不是专家,你编的问卷信度效度跟不上,然后,也有肯能你编的问卷,根本是主观的猜想,没有依据一定的理论,没有对题目进行信度分析,效度检验,项目分析等.如果你

SPSS求最优回归方程

1,画散点图,可以看出是个抛物线,也就是个一元二次方程.还不确定的话,可选择回归--曲线估计,把所有的回归模型全选上,拟合后看R2,最大的为二次方和立方,立方的第四个参数为0,所以实际上还是个二次方.

求问怎么用SPSS拟合曲线

问题描述:给定数据,1.用双曲线1/y=a+b/x作曲线拟合,2.用指数曲线y=aeb/x作曲线拟合答案1::1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a

spss如何判断一组数据是否随机

非参数检验中的游程检验:单体样本变量值随机性检验,检验样本是否呈现随机性分布,可用于非数值型数据的随机性检验而白噪声是用于时间序列数据的纯随机性,包括纯随机性和方差齐性两个方面

为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项?

单项数值与平均值之间的差称为离差,它是一个不可观测的随机变量,又称为随机干扰项或随机误差项.一般计算离差平方和来表示数据分布的集中程度,反映了估计量与真实值之间的差距.可能出现结果与平均预期的偏离程度

干扰说是什么意思?求名词解释!

在不同空间和时间尺度上偶然发生的,不可预知的自然事件.它直接影响着生态系统的演变过程并具有破坏性.

怎么用spss的多元线性回归求模型参数

按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V,K1/V,K2*V,然后在手动计算啦.或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦.怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦.

实验数据,求大神用SPSS帮处理.

由于你的行*列表中,所有的格子的理论值都小于5,所以需要用蒙特卡罗模拟方法进行计算,结果:卡方=1.333,P=0.839,差异没有统计学差异,也就是说,3组的有效率没有差异.参考范围:95%可信区间

怎么用spss怎么求回归方程,spss线性回归分析出来后怎么办...

最小二乘法http://www.soku.com/search_video/q_%E6%A6%82%E7%8E%87%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E6%95%B0%E7%90%86%E7%BB

SPSS 求SPSS论文 多元统计

有的话,我发到你邮箱吧.我不知道怎么在这里给你上传.

李子奈计量经济学指南上面对于一元线性回归模型随机干扰项的证明问题

/>小写的y是离差没错啊..书上写的也是离差..E[Σ(beta-beta_hat)^2x^2],x^2作为常数项不用考虑,剩下beta的二阶中心矩,也就是E[(beta-beta_hat)^2]是b

求SPSS大神解答啊啊

相关显著性系数为0.006

跪求谁会用spss分析一分调查问卷?

你想怎么分析再问:就是根据调查问卷,用spss分析一下,然后得出些什么结论再答:精确度要求高不高,要不然要用DATA和Transform等洗数据,如果要求不高,用百分比率分析的话(现在几乎都是这么干)

用SPSS求相关系数怎样操作

首先看两个变量是否是正态分布,如果是,则在analyze-correlate-bivariate中选择pearson相关系数,否则要选spearman相关系数或Kendall相关系数.如果显著相关,输

求问SPSS高手,用SPSS做生存分析

做km分析,或者cox都可以的详细过程内容太多了再问:我想问一下都统计哪些数据?是不是生存或死亡的状态、以及生存时间?还有其他的吗?再答:是的,还有你的实验分组,以及其它相关病人的信息再问:其他相关病

求用SPSS进行单变量方差分析的方法,

你参考我的另一个回答就可以了:http://zhidao.baidu.com/question/255879763.html

请问用SPSS因子分析如何求权重?还有spss因子分析中如何算因子解释了多少变异量?谢谢~

求各主成分的权重:权重就是用提取出来的主成分的特征根值去除以这几个主成分特征根值之和就得出对应每个主成分的权重了.各个主成分的特征值可以查看解释的总方差表.因子解释变异量:因子解释的变异量=该因子特征

用spss分析数据,怎么进行性别分组求解答

问题描述:我要用spss分析大概300个数据资料,要分性别进行统计,我已经对各组分别进行了统计分析了,现在要分性别,我实在不想重答案1::你是说按性别分析吧,SPSS里可以分组分析.data》spli

spss怎样求t值

在样本均值检验中有t值的求解

如何理解计量经济学中对随机干扰项的假设,而且这些假设有什么用?

假设是为了让模型简化,它本身并不是模型的本质特征.在经典计量经济学模型中,随机干扰项的正态性假设可以解决参数估计,假设检验等许多问题.而一旦随机干扰项不符合经典假设时,解决的方法都是想尽办法调整随机干