作业帮spss一般线性模型的重复度量做简单效应分析
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/19 15:54:45
线性回归的r达到显著水平,说明回归是有效的.大多数自变量的回归系数不显著说明这些自变量的预测力度并不理想.可能是回归方法的问题,楼主用enter这种方法回归就会出现这种情况,改用stepwise或者是
df为自由度,F为检验统计量(F值),方差分析的统计量.
线性统计模型(简称为线性模型)是数理统计中一类重要的模型,包括线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型、方差分量模型等.线性模型中的"线性"是指待估计参数与应答变量间的关系为线性的.
利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验,该值越接近1越好.
多元线性模型即可再问：为啥呢？有什么依据说明他们就是线性相关吗？再答：你用逐步回归剔除不显著的自变量，保留显著的，不就行了吗SPSS里面固有的模型很多的，一般情况下高次的不要用，因为误差大
一般线性模型包含了单向方差分析,当只考虑单个变量对单个结果的影响时,可以采用单向方差分析,亦可以采用一般线性模型,结果是等价的但是当考虑多个分组变量对多个因变量或者对一个因变量的时候,采用一般线性模型
SPSS里的测量尺度分3种：第一种：定类变量Nominal,举例性别职业等,只能区分类别,不能比较大小,变量值不能进行加减等运算；第二种：定序变量Ordinal,举例满意度、学历等,具有分类和排序功能
第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计.第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0
spss一般都建议选择最后一个模型这是逐步回归的基本常识我经常帮别人做这类的数据分析的
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.
相互独立的问题叫“多重共线性”用vif检验理论上说就是相关不超过90%都问题不大肯定会有相关的
你说的共线性是高度共线还是有点高度共线只能用岭回归啊,主成分回归啊sem啊.很多方法解决啊再问：VIF=16再答：高度共线性了，改方法吧，不能直接回归再问：ֻ��һ���ع�ϵ��ĸ߶ȹ�������
就是参数,我替别人做这类的数据分析蛮多的
尝试用3元、四元、五元进行回归,选取适当的误差利用数据进行检验,选取误差较小的
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
对数线性模型和logistic回归都属于一般线性模型,结果也是很类似的.照着logistic分析结果看吧.或者看看王彤2008年新出的书.很详细.推荐一下.
你没做回归分析,我替别人做这类的数据分析蛮多的
文章和标记有作用,两者不存在交互作用谢谢,有需要数据分析,联系我
多变量分析的因变量必须多于1个,也就是至少两个,这里的多变量指的是多因变量的意思再问：那我进行多个自变量回归分析，应该怎么弄？再答：采用回归分析就好了