spss如何判断是否建立线性方程

不可能有图的两个变量可以在二维空间即平面上作出图形三个变量可以在三维空间作出图形（空间解析几何）四维及以上的就根本不可能做出来了!三维的可用MATLAB再问：比如用spss软件已经做出二元线性回归方程

非参数检验中的游程检验：单体样本变量值随机性检验,检验样本是否呈现随机性分布,可用于非数值型数据的随机性检验而白噪声是用于时间序列数据的纯随机性,包括纯随机性和方差齐性两个方面

先线性运算再经过系统=先经过系统再线性运算是线性系统\x0d先时移再经过系统=先经过系统再时移为时不变系统\x0d时间趋于无穷大时系统值有界则为稳定的系统,或者对连续系统S域变换,离散系统Z域变换,H

一般对常量要求不怎么高,不满足

如果你做的是多元回归看beta那列数据绝对值越大影响越大正负号是影响的方向

不知道你要怎样比较预测值和真实值,比如计算一下残差值,或者计算一下均方误差之类?在LinearRegression对话框,点Save按钮,会出现LinearRegression:Save对话框,在Pr

Analyze—DescriptiveStatistics-Crosstabs分别放入两个变量,然后在Statistics过程中勾上Chi-squrae,完成后会出现卡方独立性检验结果,其中有Line

用eviews计算,看各参数的T检验及F检验是否通过,如果F检验通过,但是有两个以上T检验不通过,就有很大的可能是多重共线性了.还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关,就像,货币供应量和工资之类

模拟滤波器还是数字滤波器?再问：数字滤波器再答：直接看滤波器传输函数系数（也就是h(n))是否具有对称性即可。有四种情况。具体可以去看数字信号处理的书，比如这本《数字信号处理》第二版，西电的，第六章。

把你关心的变量设置为因变量y,与y相关的变量设为自变量x,建立y=b0+b1*x,解出b0b1即可

相关系数R呢?决定系数R方呢?你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE.你用的是全变量回归还是逐步回归?你给的图不全回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义我感

你的做法完全正确.a=Constant=-0.003b=1.059你这种情况b值应该是Unstandardized,Standardized的值对你这份数据没有意义.出现Unstandardized和

别下载下边那个,一看就是木马.你这个最后一行是显著性,用来判断你的各个系数是否有意义.小于扥等于0.05认为有统计学意义.你这个都不怎么样.非标准化系数B下边那个是你的方程的自变量的系数.ppv课视频

嗯

自然界中非线性是常态,线性只是在一定范围内的、容许误差下的拟合.之所以线性处理,也是出于简化问题考虑.比如像最小二乘法等许多数值拟合方法就是为了找到这条线性曲线.物理中要判断是否线性关系,主要通过实验

比如二阶的,你会得到2个特征根r1r2,如果r1=A倍的r2那就是线性相关.比如r1=x+2,r2=2x+4,那么这2个特征根就是线性相关,微分方程的通解要求r1和r2是线性无关的,因为如果线性相关了

看sig啊再问：total那行是什么意思？再答：总变异

你这个问题……零售总额与居民收入及总人口都有关系,但是居民收入和总人口之间的关系不是很明确,所以如果确定Y,应该就是零售总额自变量分别是居民收入和总人口,可以用多元线性回归做一下,看看是否通过检验,你

求相关系数r,求法见图（点击查看大图）  相关系数是变量之间相关程度的指标.样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1].|r|值越大,误差Q越小,

看两个自变量之间的相关系数的绝对值的大小,通常若该值大于0.75,认为这两个变量之间存在线性关系.一般做法是,运用spss或sas或matlab等等软件求出相关矩阵,看矩阵中自变量的相关系数是否都小于