高度相关的变量进入同一回归

目测应该是想了解消费者对价格、质量、品牌的敏感度是否会对其消费方式造成影响~所以应该做相关~3个自变量都和因变量做相关~spss里用“分析”-“相关”-“双变量”~把4个变量都放进去~就看因变量所在那

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

不相关的两个变量（比如分布在一个半圆或一个抛物线上的点的坐标值）也是可以根据公式求出【回归直线方程】的.不过如果同时计算出相关系数的话,会发现相关系数的绝对值非常低.所求出的方程没有实际的指导意义.

大于零吧.正相关的话如果x增加y也增加.说明斜率大于0.再答：望采纳。

一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm

解题思路：考察回归直线的意义：x每增加一个单位，y平均增加a（a指回归系数）个单位解题过程：解：家庭年收入每增加1千元，年饮食支出平均增加2.5千元选A对这类题，一般结论是：x每增加一个单位，y平均增

全国2009年10月高等教育自学考试计量经济学试题课程代码：00142一、单项选择题（本大题共25小题,每小题1分,共25分）在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

若两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线.这个就是线性回归分析.根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程.描述两变量之间的依存关系；利用直线回归方程即可定量描述两个变量间依存的数量关

A.自变量是给定的,因变量是随机的

虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量,用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量,通常取值为0或1.引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂,但对问题描述更简明,一个方程能达到俩个方程的作用,而且

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

如果有多个自变量,这个自变量与因变量相关系数高,但是该自变量与其他的自变量高度相关,那么这两个自变量就有一个不能进入回归方程.

也可以这样说,y=b+ax,求的的a>0,正相关；否则负相关.

不能,PearsonCorrelation检查两变量的线性相关程度,如果很大的话,比如正负0.8,0.9的样子,就说明这两个变量你中有我,我中有你,同时存在在模型中只会削弱彼此的存在感,只需要有一个在

回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关和回归分析.从研究的目的来说,若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和

选b计量经济学里面,r平方就是解释产量对因变量的贡献程度,意思是因变量的变化有百分之多少是归咎于解释变量的

那你分析错误了,操作对吗再问：对的，回归分析得出结果和相关性分析的不一样，这种情况不存在的吗。可以解释吗再答：肯定做错了的，一般不会

spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系,虽然你可以在分析时一次放入多个变量,但出来的结果都是两个变量的简单的相关,也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量.然而回归不

36.时间数列的概念及其构成要素.　1.时间数列的基本构成要素与分解　　（1）时间数列的基本构成要素　　在进行时间数列分解时,一般把时间数列的构成因素按性质和作用分为四类：即长期趋势、季节变动、循环波