搜搜考试网stata 的logistic回归结果解读
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/07/30 13:28:53
你先生成虚拟变量,然后把那些虚拟变量作为自变量加入到命令中,和普通变量做回归是一样的.
leanlogistic是leanproduction的延续.精益生产的主要目的是消除生产中的浪费,但是,有很多浪费产生在各个生产阶段的交接点上,为了消除衔接中的浪费,leanlogistic产生了.
SPSS仅在线性回归中设置了共线性检验,而在logistic回归中并未设置共线性检验,我的理解是没有必要,因此不需要考虑这个问题.对于分类自变量,唯一需要注意的不要产生哑变量陷阱而造成共线性,只要你不
看P值,即P>|t|那一列.另外取决于你定的显著性水平,如显著性水平设为5%,则P值小于0.05的变量都是显著的.
把196个根据你们制定的标准,分为1和2,也就是全用1和2来表示.然后输进去,其他的都作为自变量.也都是按1和2两类来分.SPSS设计的不太人性化,挺简单的问题,弄的很复杂.网上有个中文教程,是PDF
稳健性的意思
这个…说清楚点问题…什么是链接预测啊?logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释.所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归.logi
KEY：在计算机中称为钥匙,或者密钥.一般都是注册码.
关于stata中while的循环计算问题!楼主去凡窝电脑技术论坛看看吧那里的技术教程很多的涉及很多方面的网络技术有机会多去那看看教程吧
cumulx,g(p)eqscxp你的采纳是我前进的动力,还有不懂的地方,请继续“追问”.如你还有别的问题,可另外向我求助;答题不易,互相理解,...
在stata中有个metareg命令,好像可以对连续变量进行回归分析. 附件中是一篇pdf文档,主要介绍stata中关于meta分析的命令.跟大家分享一下. 里面在提到metareg命令时,列举了
可以估计X=某一值时的Y.R-squared高,F（1,58）拒绝模型整体不显著,x的t检验说明系数显著
1.写出拟合方程Y=0.0439636-0.1104272ret+0.3015505drret+0.0003205vr+0.0130717drvr+0.0061625retvr+0.0501226dr
F检验又叫方差齐性检验.从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验
没有一个变量是显著的讲土点就是做的毫无意义
红色数据表示字符串变量,这是不能用于回归分析的.一般在做面板回归的时候,直接从excel将数据黏贴到STATA里地区变量是字符串变量,需要进行转换.但是你这里除了年份的数据是数值型的,其他的都是红色就
【1】初始值是这么定的：>>[c,d]=solve('c/(1+(c/60.2-1)*exp(-5*d))=67.2','c/(1+(c/60.2-1)*exp(-20*d))=90.9','c','
我的回答满意么?
举一个dummyvariable的例子,比如是关于gender的问题.变量标签表明这个variable是表明性别的.值标签则表示1代表的是male,0代表female...诸如此类.
这是手动的break了啊,你按到break或者是ctrl+break了吧再问：应该没有吧，是不是数据太多了啊？大约30000个数据，后来变成1000个数据就可以了，为什么呀再答：mem设置太小了吧，加