进行多重线性回归分析时的前提条件中不包括

你提的问题应该是关于是否应该在多因素分析之前进行单因素分析筛选自变量的问题.关于这个问题,国内没有统一的回答.比如,XXX教授是支持先做单变量分析排除没有意义的自变量.上海的金丕焕教授支持不做单变量分

一个变量,做自变量x,一个是因变量y.导入eviews,点击esimate,y=cx,结果就出来了.

x=[100101.9108.2104.01102.6103.6];y=[174162.6233.8257322.4373.1];z=[88.9283.791.13127.24141.11150.37

对的系数不显著的的提出就行了再问：如果结果中Sig.值都大于0.05，是不是该换个因变量？再答：你的自变量是不是不合理啊再问：怎么看合不合理？

可以的,f值为8.14,p值小于0.05,说明回归模型是有意义的

（1）中F伴随的p值小于0.001,是怎么看出来的?（2）常数在0.005下显著,以及x1在0.001下显著是怎么看出来的?就是看最后一列的sig值,就是P值.它小于显著性水平,比如0.05,就显著.

按照回归的表现形式：线性回归与非线性回归研究一个因变量与一个自变量之间的相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续.相关

前提条件：线性、独立、正态、等方差.确定系数又称为决定系数,指所有自变量能解释因变量变化的百分比.取值（0,1）,越接近1模型拟合越好,自变量变化对因变量的影响越大.调整的确定系数又称为校正的决定系数

在group窗口中,点击view-correlation,会得到相关系数矩阵,一般来说,大于0.8或0.9即有严重的多重共线性,需调整,一般是用逐步回归法剔除一些变量.当然,临界值不是固定的,你可以调

用eviews计算,看各参数的T检验及F检验是否通过,如果F检验通过,但是有两个以上T检验不通过,就有很大的可能是多重共线性了.还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关,就像,货币供应量和工资之类

你是想调整数据呢还是想调整什么呢?线性回归时候,相关系数只是表明了各个系数之间的相关程度.但是自变量对因变量不显著的话,只能说明自变量多因变量影响不大,可以考虑换其他的跟因变量关系更加大的变量.或者在

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

解题思路：计算解题过程：因为回归系数0.8>0，所以x和y正相关，所以相关系数r大于0最终答案：略

你的GPA是离散的吗?还有你的样本量太少了吧...要是GPA是离散的话,你可以把GPA视为等级,然后把cout也离散化,做等级资料的KW检验再问：你好，谢谢你的答复，我有30多个样本，现在的问题是，这

用MINITAB来分析如果是用EXCEL的话,用"工具栏"里的"数据分析"中,选定"回归",再选定数据做分析就可以了.

恩,数据发过来吧我经常帮别人做这类的数据分析

主要是对随机误差项是否存在序列相关,同方差以及和解释变量的相关性的检验和分析,来确定是否要对经典线性回归模型进行修正或者用其他方法进行参数估计.

看两个自变量之间的相关系数的绝对值的大小,通常若该值大于0.75,认为这两个变量之间存在线性关系.一般做法是,运用spss或sas或matlab等等软件求出相关矩阵,看矩阵中自变量的相关系数是否都小于

首先你要弄清楚自变量和因变量的概念,这里年平均总费用y包括三部分x1,x2和x3,不能把y看作是因变量,而x1,x2,x3看做自变量.我猜你是想定量分析哪些因素影响y或者更详细的哪些因素影响x1,x2

一般可以用统计软件中的逐步回归方法,可以自动把有意义的变量纳入到回归模型里面；也可以先做单变量的回归,然后把单变量分析有意义的自变量都纳入到回归模型里,做多元回归,但是在临床或者实际上有关联的重要观察