Logistic的常量的P值

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.

我看不懂这个表,你需要进一步解释再问：解释：一种疾病由两种因子判定，AIB1和HER-2，两种因子都有阳性（+）和阴性（-）两种状态，如下图，请帮我分别计算下面两表的logistic回归分析，要r值，

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

F=Gm1m2/r^2G的单位是Nm^2/(kg^2)再问：我用的是GM=gr²G=gr²/M单位岂不是N*m³/kg？？求大哥详解再答：G=gr²/MG的单位

没有这么麻烦,很容易的：在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量（按住Ctrl键不放,用鼠标分别点击月收入与受教育程度）,然后点击>a*b>键就可以了.再问：你好，此外，我还

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

万有引力常量约为G=6.67x10－11N·m2/kg2首先让我们回到牛顿的年代,从他的角度进行一下思考吧.当时“日心说”已在科学界基本否认了“地心说”,如果认为只有地球对物体存在引力,即地球是一个特

对于自变量可以是虚拟变量也可以不是不是必须的--···因子分析的检验通过了么那个要大于80%的那种没有数据凭空说····无法判断

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

第一问的“好”,是指问增长率快吗?是的话,根据logistic模型,在个体数达到生态承载力的一半,即10000/2=5000时,增长速率最快.第二问不好回答啊,因为瞬时增长率没有时间单位（每天,每月,

万有引力常量为G=6.67x10－11N·m2/kg2万有引力常量的测定牛顿发现了万有引力定律,但引力常量G这个数值是多少,连他本人也不知道.按说只要测出两个物体的质量,测出两个物体间的距离,再测出物

拟合有问题,logistic回归用于分析因变量为分类资料的数据,自变量最好也是分类资料,当然连续性资料也可以分析.你首先应该知道各个方法的应用条件及环境才行.

万有引力常数G是现在众多自然常数中精度最差的,现在的测量最高精度是13个ppm,是利用角加速度法测量的.其值约等于6.67259×10^(-11)

把f=inline('p(1)./(1+(p(1)/p(2)-1)*exp(-p(3)*xdata))','p','xdata');改成这样f=inline('p(1)./(1+(p(1)./p(2)

指针变量和指针常量存放的都是地址值,但指针常量存放的地址值保持不变,即该例中p的值始终是变量i的地址i,*p表示i的值,即*p=i,而变量的值是可以改变的,故可进行操作*p=0;

6.67259(85)*10^(-11)m^3/(kg*s),不确定度128*10^(-6)

这个结果被你弄的好难识别啊……不过还是可以得到常数项为500.726,b1为0.979

常量指针是指--指向常量的指针,顾名思义,就是指针指向的是常量,即,它不能指向变量,它指向的内容不能被改变,不能通过指针来修改它指向的内容,但是指针自身不是常量,它自身的值可以改变,从而指向另一个常量

【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?