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一个自变量多个因变量
一个自变量多个因变量
可以用什么方法建立数学模型
答:
一种是先做
自变量
对
因变量
A的回归分析,再做因变量A和B的回归分析。另一种是使用AMOS组件,进行结构化分析,直接验证你的4-1-1模型。还有就是用SPSS的GLMS模块等等,不过那就需要编程。
一个自变量
对应
多个因变量
是函数吗
答:
不是。
一个自变量
对应
多个因变量
不是函数,因为函数的定义是每个自变量对应唯一的因变量,一个自变量对应多个因变量,那么自变量不满足函数的定义,所以不是函数。
多个因变量一个自变量
的回归分析因变量和自变量的区别回归分析_百度...
答:
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、先看方差分析表 的 F 对应的sig是否小于0.05,如果小于0.05,说明回归模型整体显著有效。2、可用于预测再看回归系数表,是否每个
自变量
的T 对应的 sig小于0.05,如果有小于0.05。3、说明该自变量有效,可以用用于预测,如果所有自变量对应的sig都大于0.05。4、说明回归模型不能用于预测。
本科论文
自变量一个因变量多个
行吗
答:
不可以的。
自变量
和
因变量
,它们是相互对应的,
一个因变量
对应
一个自变量
,不可以自变量去对应
多个因变量
的。函数中一个自变量只能对应一个因变量,否则就不是函数了。
在SPSS统计中,如何判断
一个自变量
对
多个因变量
的影响程度?
答:
不是线性的可以通过一定的转换将其变为线性,然后再利用多元线性回归做模型即可。变量间存在一定的相关很正常,只要不存在多重共线性就好。如果说只需要探讨
自变量
与
因变量
间的关系,而不需要根据自变量的取值预测因变量的区间,则正态性和方差齐性两个可以放宽。回归关系并不一定代表两者有因果关系。
一个自变量
两
个因变量
是什么回归
答:
一个自变量
两
个因变量
是一元线性回归。根据查询相关资料公开信息显示,一个自变量和两个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归。
stata如何分析
一个自变量
对
多个因变量
的影响程度
答:
首先要看两个交叉变量是什么类型的,分类变量还是连续变量 一般来讲是生成新的变量如 a1 a2两
个变量
,gen a1a2=a1*a2 然后把新生成的交叉变量加入模型,看这个变量p值是否显著 “发现变量数量减少了”可能是由于产生新变量过程中产生了缺失值,模型拟合的时候删掉了有缺失值的case ...
求助如何用SPSS分析
一个自变量
和
多个因变量
它们之间的相关性
答:
用回归分析。相关分析也可以用来做分析,但不太合适。
自变量很多
的话先进行主成分分析,筛选自变量,再建立回归模型。
函数
一个自变量
只能对应唯一的一
个因变量
,一个因变量可以对应几个自变量...
答:
可以这么理解的 一斤桃子是不可以有两个单价的,不能一会儿4.5元/斤,一会儿5.3元/斤,这样会让店员很迷惑,没办法结账,只能选其中一个价格作为单价,所以
一个自变量
只可以对应一
个因变量
。比如说最后决定的单价是4.5,这个单价随着斤数这个自变量变化而产生变化,比如3斤,就是3x4.5、8斤就是8x4...
如何用sas分析两
个因变量
和
一个自变量
之间的关系
答:
、Xp)与其健康状况的另一组指标(Y1、… 、Yq)之间的相关性等等。当p=q=1时,就是2个变量之间的简单相关分析问题;当p>1、q=1时,就是
1个因变量
与
多个自变量
之间的多元相关分析问题;当p、q均大于1时,就是研究2组
多变量
之间的相关性,称为典型相关分析(Canonical Correlation Analysis)。利用...
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