回归分析中如果某自变量对因变量的预测作用不显著,该怎么呈现?求高人指导,

如何用回归分析验证几个自变量对一个因变量的影响最显著的为哪个自变量?主要比较回归分析的哪个值啊! 只有相关显著的自变量才可以和因变量进行回归分析吗? 如题,spss多元线性回归分析中自变量与因变量相关关系不显著,但整个方程是显著的,其中两个分类变量转化成多个虚拟变量,使 SPSS进行二元logistic回归分析,结果如下,能否说明我的假设：自变量3对因变量的预测力要大于自变量1 ? 一元性回归分析中自变量和因变量也必须是服从正态的么?如果因变量不服从怎么办?还可以用什么线性回归分析呢? 关于spss的多元线性回归自变量不显著 怎么处理自变量使之显著? 请问为何在多元回归方程中,因变量取对数,而自变量不取?对因变量取对数的原因和意义是什么? 我的因变量是0和1,SPSS中逻辑回归的具体怎么操作啊,不知道哪里放因变量哪里放自变量 关于SPSS做多元线性回归,怎么去看自变量与因变量之间的相关性啊,sig还是F,还是B的值?求高人指点... 做A和B的相关和回归分析.如果相关分析中,A是自变量,B是因变量,做散点图时A是X轴,B是Y轴 Stata回归的问题Stata中,第一次回归因变量是A,自变量是B,结果是5%上是显著的,但卡方值是0.5左右,所以进行 用spss进行logistic回归分析的结果,怎么读?我的假设是自变VAR00007对因变量的预测力大于VAR00004