logist 回归中将自变量从连续变量转成分类变量的优缺点-搜答案-搜搜考试网

不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了

logistic回归对自变量类型一般不做规定,但它要求自变量与logitp之间应符合线性关系.当自变量为分类变量时,可不必考虑线性关系,但当自变量为连续型变量时,则需要检验二者之间的线性关系是否成立.

用典型相关分析,做不到你说的回归分析,回归需要因变量只有一个,你可以用因子分析提取一个共因素,然后再进行回归

联系你了,看能否帮到

当然要同步了亲~~你想啊,如果这个变量在96年之后才有的话（这里都以数据为准）,那么80年-96年之间这个变量对模型是没有影响的,这个时候会产生很多偏差,不止是简单的加上补漏就行的,必须要把这17年的

复相关系数R-squared=0.0023,太低了,低于常用临界值0.1,说明模型有问题,自变量的解释力太差.另外,虽然方程勉强显著,但只有变量b11具有统计显著性.回归方程：y=35.19781+b

若采用过氧化氢还原法出金,呈士黄色金,这种方法纯度较高,但方法较繁,其具体方法如下：1、将模抛光的灰收集后用王水（3份盐酸+1份硝酸）溶解,用适量水冲稀过.除去不溶物（灰砂子等）并将滤纸冲洗至黄色.2

啥意思啊据我对问题的了解做以下回答比较标准化回归系数,值最大的表示影响最大,前提是具有显著性.

可以~回归以后再看是否出现自相关、异方差、多重贡献等问题,再修正就行了~再问：我在spss里面用的逐步回归，这个变量进了回归方程，可是和自变量的相关性很低，所以不知道可行不可行！再答：首先逐步回归应用

用这个函数regress()来解决.t3=[]x1=[]y=[]X=[t3x1];[a,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)

你这个配比的意思是?关联的话用merge;先用procsort对数据集按年龄排序,然后dataformodel;mergeab;byage;run;再问：我想用患病人400人做病例组，然后从人群中选择

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

这个问题可以这样回答,自变量在两个显著性框中的显著性不一样,或者说在一个里面显著,在另一个不显著,这样的可以不解释.

多重共线性的处理的方法（一）删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意：从实际经济分析确定为相对不重要并

题目说的很明白,是耕种深度对产量的影响,也就是x对y的影响.所以深度是自变量x,产量是因变量y.

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和

我暑假做的一篇论文就是用Logistic模型做的,用的SPSS17.0,都是自学的说（我开学大四,我们学校本科阶段不教计量经济学和SPSS软件,比较苦逼）,废话不多讲,直接上主题.根据我两个月来的理解

在语法中,这叫做“二重介词”例如：Hejumpedfrombehindthetree.Hewaitedthereuntilafter8:00.英语中大多数介词含义灵活,一词多义多用.除了一些常用短语已

回归分析中,对自变量或因变量的分布形式没有要求查看原帖

两种方法得到的直线是不一样的,因为一个是以Y方向上的误差平方和最小,另一个是X方向上的误差平方和最小.这从其计算公式可看出：y=bx+ab的分子为：(x1y1+x2y2+...xnyn)-nx'y',