spss做幂函数回归

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

很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意

在菜单中找到analyse,regression,选择linear就可以了,打开对话框,选择自变量,因变量,OK就可以了

要做的内容很多了,除了正态性、残差分布情况,还要计算多重共线性,然后得到模型,可能还要做预测我替别人做这类的数据分析蛮多的

这里有一个例子,照着做就好了再看结果中的t值与F值的大小,t值越靠近1越好（但是要小于1）,F值越接近0（但是要大于0）越好!CurveEstimation过程8.2.1主要功能调用此过程可完成下列有

你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击：analyze--regression--lin

这个可以在非线性回归中直接做,如果你不会,可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归.比如第二个模型,你先将ln(8-Q)求出来,记作Y,然后再用Y=-kt进行线性回归,不知道你是否明白我的意思,这

sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高

用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以

方偏小,理论上是不合理的,但很难说是否可行,因为这不是检验回归方程的唯一标准,建议结合F检验和T检验来确定.

可以做的,你操作可能有误我替别人做这类的数据分析很多的再问：改论文题目了

基因多态性是几分类变量,如果是超过两分类的,需要先设置哑变量,其他自变量如果有的分类变量超过了两分类都需要设置哑变量,连续性变量和两分类变量可以直接使用.二型糖尿病的发病风险因变量是怎么赋值的,是否是

有点低.你有几个变量再问：四个自变量，两个控制变量，两个因变量。拟合度和变量个数有关系？再答：如果是管理学的实证分析拟合度不是最重要的问题再问：这样啊，我是学管理的，顺便问一下，用spss做回归分析的

analyse——generallinearmodel——univariate,选择plot,将要分析的两个要素,自变量,因变量分别ADD到横纵坐标中,就可以做交互作用出散点图.

模型摘要模型RR方调整的R方估计的标准差1.838a.703.5057.00366a.预测变量:(常量),综合指标Z,附加济掺量,水灰比,砂率.ANOVA(b)模型平方和df均方F显著性1回归695.

依次点击analyze-regression-linear,选择好自变量independent和因变量dependent,点击OK.输出结果……

把问题摆出来,数据变量,回归模型等等列出来,这样才看得清楚.（百度南心网,专业为您解决SPSS统计分析问题）

拟合有问题,logistic回归用于分析因变量为分类资料的数据,自变量最好也是分类资料,当然连续性资料也可以分析.你首先应该知道各个方法的应用条件及环境才行.

需要采用spss里面的非线性回归来设定模型然后求这个系数的再问：应该设计一个什么样的模型呢？还有那个参数设置我都不是太明白，您能介绍的再详细一点吗？再答：就按照你需要构建的这个模型来设置就好了只不过哪

自变量的地方选入多个变量就可以了.