spss由回归方程能得到自变量浓度每增加10,因变量增加多少吗-搜答案-百度作业网

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

1,画散点图,可以看出是个抛物线,也就是个一元二次方程.还不确定的话,可选择回归--曲线估计,把所有的回归模型全选上,拟合后看R2,最大的为二次方和立方,立方的第四个参数为0,所以实际上还是个二次方.

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

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

如果因变量是分类变量,哪你采用多元回归分析就是错误的了应该采用logistic回归来进行的因变量的4分类是否属于有序的还是无序的如果有序,则使用有序多分类logistic回归若无序,则使用无序多分lo

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

主要看t值和sig值sig是最重要的但不要忽视R2和F值我替别人做这类的数据分析蛮多的

spss直接就有多元回归的按钮,控制变量和主要验证的自变量你自己能区分开就好,一起输入.这张图其实是做了四个多元回归.第一列也就是第一个模型,是以公司综合绩效为因变量,第一大股东持股比例为自变量,资产

得看你的数据散点分布,能不能用线性进行拟合再问：单个IV和DV的拟合线分成了两组……OTZ

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的,那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类,有3个或以上时,需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量.这个需要自己重新编码,就

照道理是都需要做散点图的,只不过多元线性回归是采用多维散点图来看是否有线性关系

你是否要问这些定类和定序变量怎么进行回归分析,是吧是这样的,在统计中,我们不支持将定类的变量用来作回归分析,可以将定序的变量作回归分析,就是用数字1、2、3等等代替就可以了.而在实际中,有些统计学家也

如果你的因变量仍然是连续性数值变量,只需要把这些分类名义变量转成哑变量,之后才能进行多元回归分析或者可以直接使用多元方差分析,进行回归参数的估计都是可以的如果因变量也是分类的名义变量,那只能用logi

不知道你是要做一元的还是多元的回归分析呢?可以拟合出方程的,是看你选择什么模型.先做回归分析吧,在分析-回归分析-线性-打开对话框以后选择你是以哪一个做变量,最后结果会出来残差图和散点图.我看你的数据

最小二乘法http://www.soku.com/search_video/q_%E6%A6%82%E7%8E%87%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E6%95%B0%E7%90%86%E7%BB

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

你要看系数的这个表格我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：已经会了，谢谢

需要采用spss里面的非线性回归来设定模型然后求这个系数的再问：应该设计一个什么样的模型呢？还有那个参数设置我都不是太明白，您能介绍的再详细一点吗？再答：就按照你需要构建的这个模型来设置就好了只不过哪

模型拟合度调整的R方=0.949,说明模型的拟合度非常好第二个方差分析表格用来验证回归模型比较有显著的效果第三个是回归系数表格,从标准化的回归系数可以看出哪个变量的影响大,首先是h/d的影响最大,其次

可以,但是要回归系数有统计学意义