以二分类变量为因变量作回归 自变量可以是连续的么
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/08 16:35:55
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这个不好说,要是你的数据比较长,滞后阶数也不大的话,放入的内生变量可多一点.一般不超过5个.再问:数据只有15个是把一些作为外生的么?再答:直接去掉或或看成外生,看结果而定。数据15个,估计多半还是去
在回归分析模型Y=β0+β1X+ε(一元线性回归模型)中,Y是被解释变量,就称为因变量.X是解释变量,称为自变量.表示为:因变量Y随自变量X的变化而变化.协变量是指那些人为很难控制的变量,通常在回归分
使用二分类的logistic回归分析因变量移入相应对话框自变量中的分类变量移入相应的类别对话框,连续性自变量移入协变量对话框其他默认就可以了其实操作是很简单的,但是结果解释就比较难
较容易.比如,你想这样二分:4和5一组,1-3一组.点转换--计算新变量,就可以实现.下面有一个if按钮,可以点它,你尝试一下,很快会明白.
如果因变量是分类变量,哪你采用多元回归分析就是错误的了应该采用logistic回归来进行的因变量的4分类是否属于有序的还是无序的如果有序,则使用有序多分类logistic回归若无序,则使用无序多分lo
用SPSS进行多元回归以后,系统会自动给出x1、x2和x3(从大到小)的R的平方和,相减就是解释率.
在数学中,y=f(x).在这一方程中自变量是x,因变量是y任何一个系统(或模型)都是由各种变量构成的,当我们分析这些系统(或模型)时,可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响,那么我们选择的这些变量
实际上光从结果(sig)来看,两个变量4和7在模型中都不显著,即对因变量的预测都无明显作用,尤其是变量4.因不知你变量的具体信息,也不知道你对这个方法的使用是否正确,数据量大不大等.再问:这位高手,请
如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的,那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类,有3个或以上时,需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量.这个需要自己重新编码,就
你3个自变量没有意义,当然不进入方程了,要进入选进入法再问:首先感谢您的回答,谢谢!朋友,是这样的。我需要一个模型用来预测研究对象,当初设想的是五个影响因素都要用到预测方程中,如果方程中少了其中几个变
建议使用逐步回归,这样可以排除不显著的变量
如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.
analysis-timeseries-autoregression分析-时间序列-子回归,下面有三种方法可用于处理自相关问题,分别是精确最大似然、科克伦-奥克特和普莱斯-温斯登方法,只需要把因变量和
1.左边2.有意义取值范围3.唯一4.不知道5.垂直横轴纵轴6.横横轴纵纵纵第四个实在不知道了
Analyze->Regression->Multinomiallogistic,自变量(Factors)、因变量放好,再设置一下就OK.logistic回归只是针对因变量是分类变量,对自变量是哪种类
多元回归分析中,要求所有变量须为等距尺度(或译区间尺度,intervallevelofmeasurement),或者是“0/1”(自变量).如果变量的值仅属名目尺度(nominal),亦即“1,2,3
经济学分析中选择的因变量往往对应着一个经济变量,比如:GDP.现实中影响GDP的因素很多,有出口、消费、投资、货币供应、政策、利率、汇率等等.可以说这些因素的变化都会影响到GDP的变化.我们可以定性的
能做回归.设成LNp/1-p形式因为p的范围是0--1,不能做回归,设成LNp/1-p形式负无穷到正无穷.就可以了.
虚拟变量,你可以试试0-1这样的虚拟变量,含0的,对应的y低,含1的对应的y高(假设正相关).其实主要看你的虚拟变量打算加在哪里,加在常数项就这么做,加在系数项的话就是另外一组数据了.你可以先写个含虚
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