spss中二元logit分析数据的录入

_问题描述：在SPSS中做主成成分分析的时候有一步是指标之间的相关性判定,我想知道具体是怎么进行判定的,他的算法、原理是什么?答案1：：说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关

说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关性越是高,做主成分分析就越是成功.主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大,说得直观一点就是寻找多个变量的

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去（两列）,在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.再问：我用的是中文版的SPSS，点击：分析—相关-双变量相关，

你的变量明显太多了.变量太多会起到混淆作用,而且如果有分类变量,设置成虚拟变量拟合效果会更好.你看看你的伪r方表是不是也很糟糕?是的话就是你的模型很坏呗.ppv课,大数据培训网站,免费的spss学习视

SPSS做显著测试正态性检验→统计处理的问题_+可以在我的QQ名称来给你做了一些分析和检查.

SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions）,“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatisticalP

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

 是否有统计学意义主要看sig如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响.另外logistic回归中Exp(B)值即为OR

不能用paired-samplettest.可以用indepent-samplettest.为什么不能用paired-samplettest(成对t检验)?因为paired-samplettest需要

...你做的是Logistic回归...这和一般的二元线性回归是有差异的Logistic回归是针对因变量是定类变量设计的你这个数据根本不适合要求定类变量的意思就是这一问题的回答只具有分类意义,如性别只

这两个图都可以用来判断变量是否符合正态分布从第一个图上来看大致上符合正太分布,下面的pp图也可以证明是属于正态分布就这么一个意思

analyse——generallinearmodel——univariate,选择plot,将要分析的两个要素,自变量,因变量分别ADD到横纵坐标中,就可以做交互作用出散点图.

F检验是对整个方程的检验,sig.=0,说明整个回归方程是显著的.T检验是对各个系数包括常数项的检验,sig.大于0.05的话,一般认为这个系数不显著,如果题目要求对系数进行T检验的话,那是必须舍去的

SPSS主要的操作选项在SPSS->Analyse分析->TimeSeries时间序列分析.先要对序列数据零均值化处理,检验数据是否符合正态分布,再检验数据的平稳性,如果平稳可以用ARMA模型,如果不

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

因子分析法和主成分分析法都是降维处理多变量的回归问题,不同意楼上的说法,不是包含的关系.另外主成分分析法在SPSS中没有办法直接实现,是通过因子分析来构建模型的.它们的区别还是模型构建体系不一样,因子

logit回归的结果一般不去太在意方程.数据发我,我看看再问：大哥（姐），做财务预警模型要有ST公司，我想问一下找得到30或35家2010年被首次ST的公司吗？

首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单

analyze---descriptvestatistics---crosstabs---nominal---contingencycoefficient(列联系数C)再问：中文版的，这个看不懂啊。再

如果要弄清楚原理,可以看格林或平狄克的计量经济学,上面有比较详细的讲解.另外,向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚,Logistic回归模型——方法与应用,北京：高等教育出版社,2001.浏览一下这三