进行因子分析后进行后续的回归分析

既然是用纬地,那就有地形图了.首先进行主线平面设计,找出你的定线的位置,定好线进行存盘,生成桩号文件.新数模-读入cad地形-构成三角网,在应用里面纵断面插值.生成地面线.然后再进行纵断面设计.设计纵

不需要.数据的标准化处理在SPSS中是自动进行的.

超简单的啊,下面为程序：X=[ones(length(y),1),x1',x2',x3',x4',x5'];B=(inv((X'*X)))*X'*y';b0=B(1)b1=B(2)...b5=B(6)

你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.

对SPSS来说,直接用原始的数据就可以进行因子分析,相关系数矩阵只是其生成结果的一部分,根本用不着先输入相关系数矩阵,再去做因子分析,这样SPSS反而做不出来

这方面的资料比较多啦,你可在百度“知道”和“文库”中找到.我这里简要说一下思路：1.先把调查数据全部录入数据库中；2.利用SPSS的“分析”菜单中降维分析做因子分析,具体操作可能找些材料.3.在做“因

1.spss直接帮你把几个因子都已经算出来了,就是FAC1-1列就是因子F1,同理可以得知F2,F3.不用算的,如果问F1怎么来的,就说是F1=0.701X1-0.549X2+0.736X3+0.21

用因子得分FAC1-1做回归,那个因子载荷阵是原变量与因子的相关系数,你可以参考网上的文献,另外新生成的因子是不相关的,不用做相关分析了

楼上有位仁兄说的对,用analyse--regression--nonlinearregression做非线形回归.把你所需要的方程连同系数全部输入到指定的对话框中,我总结是这样的：1.打开SPSS2

x1,x2...x5是5个自变量,1个y因变量.系数a图中是将x1与y建立一个线性回归模型,常量为1.956E-6,sig.也即P值=1>0.05,无统计学意义,x1的斜率为-0.504,P=0.00

你的应用回归方法进行数据统计分析论文准备往什么方向写,选题老师审核通过了没,有没有列个大纲让老师看一下写作方向?老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好?写论文之前,一定要写个大纲,这样老师,好确定了框

这个…说清楚点问题…什么是链接预测啊?logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释.所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归.logi

一般来说,因子分析所形成的因子都是自变量,因为因子分析所得到的因子地位是相同的,不应该做因子间的因果关系分析,而应该做这些因子对其他变量的影响或被其他变量所影响.假设因子分析所得到的因子为a1a2……

为了研究实际问题,我们往往要寻找共处于一个统一体中的诸多因素之间的相互联系、相互制约的客观规律.我们把共处于一个统一体中的诸多因素称为变量,把它们之间相互联系和相互制约的客观规律称为系统中变量之间的关

一个自变量一个因变量如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归.这个是前提,现在很多人都忽略这一点直接使用的.至于判断线性方

你自己根据各个因子中哪个或哪些变量的系数大来命名即可

效度分为很多,你说的应该是结构效度因子分析有标准步骤,不是说你这么做因子分析就不好,他那么做因子分析就好需要对哪些变量做因子分析,要根据你的目的来决定kmo是必须要看的我经常帮别人做这类的数据分析

SPSS（StatisticalPackagefortheSocialScience）－－社会科学统计软件包是世界是著名的统计分析软件之一.20世纪60年代末,美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早

http://hi.baidu.com/%CD%DA%BF%F3%B9%A4%C8%CB/blog/item/a7cadafdb2b908215c60088b.html

为了更突出各个因子的典型代表变量是谁,这样更容易发觉因子的作用.