Spss中变量不是下列各项中,属于连续型变量的有变量，是"是""否"这种变量，怎么和其他下列各项中,属于连续型变量的有变量做多元回归分析

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-07-28 17:13 标签： 下列各项中属于连续变量的有
spss19 因变量为连续变量，自变量有多个连续变量，还有虚拟变量（2个），应该用什么回归方法_百度知道
spss19 因变量为连续变量，自变量有多个连续变量，还有虚拟变量（2个），应该用什么回归方法
毕业论文急求啊虚拟变量已经手动设置好了不需要转换希望有具体的软件操作步骤好的回复额外加分！还有出现了运行logit多元时内存不足无法分析的的情况有人能解决吗...
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热心网友知道合伙人
还是我来告诉你吧!自变量和因变量之间呈线性相关不要紧，logistic回归就是避免共线性所提出的。单因素是为了鉴别自变量的共线性的，如果有线性关系就直接用线性回归就好了
qazonly123知道合伙人
来自电脑网络类芝麻团
qazonly123
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先筛选有意义的变量统计专业研究生工作室为您服务
已经确定了有意义的变量了然后呢
全部纳入回归分析
是那个类别的回归分析，线性吗？如果是的话参数一般怎么设置
就直接纳入啊看因变量类型的
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副标题要不要spss多元线性回归应变量为连续变量,自变量为二分类变量如何处理,具体操作.结果如何分析
问题描述：
spss多元线性回归应变量为连续变量,自变量为二分类变量如何处理,具体操作.结果如何分析
问题解答：
用SPSS进行多元回归以后,系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和,相减就是解释率.
我来回答：
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用SPSS进行多元回归以后,系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和,相减就是解释率.
相互独立的问题叫“多重共线性” 用vif检验 理论上说就是相关不超过90%都问题不大 肯定会有相关的
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,有些统计学家也会将定类变量做这样的回归分析,在统计学界中,一般也认同,但不提倡,你应该知道为什么吧,因为这些数据不具备定比变量的特征,
这样是不可以横向比较的,因为每个变量的系数的量纲不一样.如果你想比较自变量对因变量的影响程度的话,首先把所有变量消除量纲再进行回归,回归出来的系数的绝对值大小就表示影响程度的大小.怎么消除量纲自己查资料吧! 再问： 谢谢。不过T2到T7其实分别是几个行业的就业人数，T1是一个总人数，可以看成是一样的量纲吗？另外可以用b
sig的值小于0.05,说明有显著的影响,也就是自变量与因变量间存在显著的线性关系而常数项无论sig值,无论大小i是否显著,在你写回归方程时,都需要写进去的
多元线性回归之前不能做数据标准化处理,否则会出现错误的结果.标准化之后自变量和因变量数列几乎相同或者是相差无几了,所以常数项肯定几乎是0
要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择STEPWISE方法,重新计算.
逐步回归只是回归过程采用的其中一种方法而已. 多元线性回归可以和非线性回归相区分,也就是解释变量和被解释变量之间建立的回归方程,如果是线性的,则是线性回归,否则是非线性回归. 多元逐步回归是回归分析建模的一种,举个例子来说,现在有一个因变量A,建模的时候可能的解释变量有5个,分别是B1,B2,B3,B4和B5,但是搞不
你说的是哪个p值呢,ANOVA里的p值要小于0.05,才说明方程有效.后面的系数,B值对应的P小于0.05说明该系数比较有效.
你说的共线性是高度共线还是有点高度共线只能用岭回归啊,主成分回归啊sem啊.很多方法解决啊 再问： VIF=16 再答： 高度共线性了，改方法吧，不能直接回归再问： ???????????????????? ??????
原假设是“X1的系数为0”,sig值低于0.05就可以拒绝原假设啦 再问： 也就是说，原假设是x1的系数为0 ，而不是我自己设置的那个假设吧？我都晕了一下午了。。。如果是我自己设置的假设，那就互相矛盾了 再答： 一句话，这个结果非常好
当然有意义.F值对应的SIG>0.05,则表示回归方程是无效的.
较容易.比如,你想这样二分：4和5一组,1-3一组.点转换--计算新变量,就可以实现.下面有一个if按钮,可以点它,你尝试一下,很快会明白.
使用二分类的logistic回归分析因变量移入相应对话框自变量中的分类变量移入相应的类别对话框,连续性自变量移入协变量对话框 其他默认 就可以了其实操作是很简单的,但是结果解释就比较难
二分类的直接纳入,多分类无序的需要哑变量化
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
多元回归分析 你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性,如果没有共线性,然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系,这些之后才可以做多元线性回归所以只看你现在的结果,的确只有x5才有意义,所以你要根据参考资料及常识等进行初步判断,这样的结果是否正确,如果不正确需要重新进行
如果你做的是多元回归 看beta那列数据 绝对值越大影响越大 正负号是影响的方向
你的回归方法是直接进入法拟合优度R方等于0.678,表示自变量可以解释因变量的67.8%变化,说明拟合优度还可以.方差检验表中F值对应的概率P值为0.000,小于显著度0.05,因此应拒绝原假设,说明自变量和因变量之间存在显著的线性关系.参数检验表中只有自变量X2和常数项的概率P值为0.000,小于显著度0.05,而自
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看你具体的情况，分类变量与连续变量的关系？还是，分类变量与分类变量的关系？
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