精华内容
下载资源
问答
  • 如何看回归分析结果
    千次阅读
    2021-01-17 14:44:30

    内容来自用户:jasonboy95

    利用Excel的数据分析进行回归,可以得到一系列的统计参量。下面以连续10年积雪深度和灌e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333433646365溉面积序列(图1)为例给予详细的说明。

    99afd49b8797591c1c4689ce908746d1.png

    图1连续10年的最大积雪深度与灌溉面积(1971-1980)

    回归结果摘要(Summary Output)如下(图2):

    b71c6cd3fe34cabeb8b2a8c85516270e.png

    图2利用数据分析工具得到的回归结果

    第一部分:回归统计表

    这一部分给出了相关系数、测定系数、校正测定系数、标准误差和样本数目如下(表1):

    表1回归统计表

    逐行说明如下:

    Multiple对应的数据是相关系数(correlation coefficient),即R=0.989416。

    R Square对应的数值为测定系数(determination coefficient),或称拟合优度(goodness of fit),它是相关系数的平方,即有R2=0.9894162=0.978944。

    Adjusted对应的是校正测定系数(adjusted determination coefficient),计算公式为

    式中n为样本数,m为变量数,R2为测定系数。对于本例,n=10,m=1,R2=0.978944,代入上式得

    标准误差(standard error)对应的即所谓标准误差,计算公式为

    这里SSe为剩余平方和,可以从下面的方差分析表中读出,即有SSe=16.10676,代入上式可得

    最后一行的观测值对应的是样本数目,即有n=10。

    第二部分,方差分析表

    方差分析部分包括自由度、误差平方和、均方差、F值、P值等(表2)。

    表2方差分析表(ANOVA)

    第二列不常使用标准误差的原因在于:其统计信息已经包含在后述的

    更多相关内容
  • excel回归分析结果解读

    万次阅读 多人点赞 2021-12-31 19:07:00
    对于简单数据使用excel进行回归分析,操作简单,方法数据-分析工具-点击回归 (ps.如果你的excel中没有数据分析这一选项,需要设置一下 方法:文件-选项-加载项-勾选数据分析) 根据需要进行相关勾选设置 运算...

    对于简单数据使用excel进行回归分析,操作简单,方法数据-分析工具-点击回归

    (ps.如果你的excel中没有数据分析这一选项,需要设置一下 方法:文件-选项-加载项-勾选数据分析)

    根据需要进行相关勾选设置

     运算后一共出现三个表格,我们逐一来看

     第一个表格-回归统计:

     其中,

    Multiple R:相关系数R,值在-1与1之间,越接近-1,代表越高的负相关,反之,代表越高的正相关关系。

    R Square:测定系数,也叫拟合优度。是相关系数R的平方,同时也等于表2中回归分析SS/(回归分析SS+残差SS),这个值在0~1之间,越大,代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。当这个值大于0.8时表示强正相关。

    Adjusted R Square:校正的测定系数,对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时,还必须考虑方程所包含的自变量个数的影响,为此提出,所谓“最优”回归方程是指校正的决定系数最大者。

    标准误差:等于残差SS / 残差df 的平方根,标准误差越小越好。

    观测值:表示有多少个数据

    表1里我们重点看R Square-测定系数

    第二个表格-方差分析

     回归分析df:回归分析模型的自由度,以样本来估计总体时,样本中独立或能自由变化的个数

    在表二中我们中带你关注 Significance F的值它在显著性水平下的Fα临界值,即F检验的P值,代表弃真概率,F检验主要是检验因变量与自变量之间的线性关系是否显著,用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当,越小越显著。

    第三个表格

    Intercept Coefficients:表示截距的回归值

    标准误差:标准误差越小精度越高

    P-value:也就是P值,用来检验回归方程系数的显著性,一般以此来衡量检验结果是否具有显著性,如果P值>0.05, 则结果不具有显著的统计学意义,如果0.01<P值<0.05,则结果具有显著的统计学意义,如果P<=0.01,则结果具有极其显著的统计学意义。

    希望对大家进行数据分析有所帮助!

    展开全文
  • spss logistic回归分析结果如何分析

    万次阅读 2020-12-24 13:09:17
    如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析一、二元logistic回归分析二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量,如:死亡或者生存,男性或者女性,有或无,Yes或No,是或否的情况。...

    如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析

    一、二元logistic回归分析

    二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量,如:死亡或者生存,男性或者女性,有或无,Yes或No,是或否的情况。

    下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic回归分析。

    (一)数据准备和SPSS选项设置

    第一步,原始数据的转化:如图1-1所示,其中脑梗塞可以分为ICAS、ECAS和NCAS三种,但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS的关系,因此将分组数据ICAS、ECAS和NCAS转化为1、0分类,是ICAS赋值为1,否赋值为0。年龄为数值变量,可直接输入到spss中,而性别需要转化为(1、0)分类变量输入到spss当中,假设男性为1,女性为0,但在后续分析中系统会将1,0置换(下面还会介绍),因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换,即男性为“0”,女性为“1”。

    图 1-1

    第二步:打开“二值Logistic 回归分析”对话框:

    沿着主菜单的“分析(Analyze)→回归(Regression)→二元logistic(Binary

    Logistic)”的路径(图1-2)打开二值Logistic 回归分析选项框(图1-3)。

    如图1-3左侧对话框中有许多变量,但在单因素方差分析中与ICAS显著相关的为性别、年龄、有无高血压,有无糖尿病等(P<0.05),因此我们这里选择以性别和年龄为例进行分析。

    在图1-3中,因为我们要分析性别和年龄与ICAS的相关程度,因此将ICAS选入因变量(Dependent)中,而将性别和年龄选入协变量(Covariates)框中,在协变量下方的“方法(Method)”一栏中,共有七个选项。采用第一种方法,即系统默认的强迫回归方法(进入“Enter”)。

    接下来我们将对分类(Categorical),保存(Save),选项(Options)按照如图1-4、1-5、1-6中所示进行设置。在“分类”对话框中,因为性别为二分类变量,因此将其选入分类协变量中,参考类别为在分析中是以最小数值“0(第一个)”作为参考,还是将最大数值“1(最后一个)”作为参考,这里我们选择第一个“0”作为参考。在“存放”选项框中是指将不将数据输出到编辑显示区中。在“选项”对话框中要勾选如图几项,其中“exp(B)的CI(X)”一定要勾选,这个就是输出的OR和CI值,后面的95%为系统默认,不需要更改。

    另外在“选项”对话框中,“输出”一栏中,系统默认为“在每个步骤中”,这里更改为“在最后一个步骤中”,即:输出结果将仅仅给出最终结果,而省略每一步的计算过程。由于我们采用强迫回归,逐步回归概率选项可以不管

    此外还有一个选项需要说明。一是分类临界值(Classification

    cutoff),默认值为0.5,即按四舍五入的原则将概率预测值化为0 或者1

    。如果

    将数值改为0.6,则大于等于0.6 的概率值才表示为1,否则为0。其情况余依此类推。二是最大迭代值(Maximum

    Iterations),规定系统运算的迭代次数,默认值为20

    次,为安全起见,我们将迭代次数增加到50。原因是,有时迭代次数太少,计算结果不能真正收敛。三是模型中包括常数项(Include

    constant in model),即模型中保留截距。除了迭代次数之外,其余两个选项均采用系统默认值。

    完成后,点击各项中“继续(Continue)”按钮。返回图1-3,单击“确定”按钮。

    (二)结果解读

    其他结果参照文章《利用SPSS进行Logistic回归分析》中解读,这里重点将两点:

    第一,分类变量编码(图1-7),由于这里包括性别分类变量,而我们对性别赋值为1和0,但在spss中系统会默认把我们的数值进行置换,即1→参数编码0,0→参数编码1,而最终输出结果是以1来计算的,而0为参考数据。所以这也就是为什么我么之前要对研究组男性的赋值进行置换了。如果男性为1那么spss中最终输出的将是女性的分析结果。

    图1-7

    第二,最终输出数据(图1-8)在该结果中,Exp(B)即为文献中提及的OR值,而EXP(B)的95%C.I.即为文献中提及的CI值。其中Exp(B)表示某因素(自变量)内该类别是其相应参考类别具有某种倾向性的倍数。而有的文献中提到的Crode

    OR和Adjust OR则分别为单因素优势率(Crode odds ratio)和多因素优势率(Adjust odds

    ratio),即仅对性

    别单个变量的单因素分析或者对性别和年龄等多个变量进行多因素分析后所得到的不同结果。CI则为可信区间(Confidence

    interval)。Sig.即我们常说的P值,P<0.05为显著(无效假说不成立,具有统计学意义),P>0.05为不显著(无效假说成立,不具有统计学意义)。

    二、多项(多元、多分类、Multinomial)logistic回归分析

    前面讲的二元logistic回归分析仅适合因变量Y只有两种取值(二分类)的情况,当Y具有两种以上的取值时,就要用多项logistic回归(Mutinomial

    Logistic

    Regression)分析了。这种分析不仅可以用于医疗领域,也可以用于社会学、经济学、农业研究等多个领域。如不同阶段(初

    一、初二、初三)学生视力下降程度,不同龋齿情况(轻度、中度、重度)下与刷牙、饮食、年龄的关系等。

    下面我们以图1-2中,对apoba1(ApoB/AI)项中数值做四分位数后,将病人的ApoB/AI的比值划分为低、较低、中、高四个分位后利用多项logistic回归分析其与ICAS之间的相互关系。

    首先来做四分位数,很多人在做四分位数的时候都是自己算出来的,其实在SPSS里面给出了做四分位数的程度即分析(Aanlyze)→描述统计(Descriptive

    Statistics)→频率(Frequencies)。打如图2-1开频率对话框。将我们要分析的数值变量Apoba1选入到变量对话框中。

    选择统计量,按照图2-2中勾选四分位数选项,其他选项按照自己需要勾选,然后点击图2-1中的确定按钮,开始运算。在图2-3中可以读取我们的四分位数

    值。图中百分数表示的是对该变量做的四分位数的百分比,25表示前25%的,50表示前50%的,75表示前75%的。每一项对应的后面数值即为相应的四分位数,如0.5904,即为前25%的个体与后75%个体的分位数。

    按照如上方法得出ApoB/AI的比率后我们可以把该比值划分为四个区间,即当ApoB/AI的比率<0.5904为低、当0.5904≤ApoB/AI的比率≤0.88时为较低、当0.89≤ApoB/AI的比率≤1.0886时为中,当ApoB/AI的比率>1.0886时为高。然后将这一划分如图1-1中“四分位数”一项用分类数值表示即1代表低,2代表较低,3代表中,4代表高。这里还要强调的是我们要研究其与ICAS之间的相互关系,那么我们需要将其设为二分类变量,即是ICAS的情况为1,否则为0,但多项logistic回归分析也会将1,0置换,所以我们需要在这里将我们需要研究的情况置换为0,然后将其他置换为1。下面就可以进行多项logistic回归分析了。如图

    2-4打开多项logistic回归分析对话框(图2-5)。

    如图2-5所示,在”因变量”中选入刚才我们输入的四分位数分类变量,在因子中输入分类变量ICAS(这里一定是分类变量,可以是一个也可以是多个),在“协变量”中输入数值变量如年龄(这里一定是数值变量,

    可以是一个也可以是多个),但因本次没有对年龄进行分析,仅对ICAS进行了单因素分析,所以我们把年龄移出协变量选项。

    在SPSS中对因变量的定义是,如果因变量Y有J个值(即Y有J类),以其中一个类别作为参考类别,其他类别都同他相比较生成J-1个冗余的Logit变换模型,而作为参考类别的其模型中所有系数均为0。在SPSS中可以对所选因变量的参考类别进行设置,如图2-5在因变量对话框下有一“参考类别”选项。点击后会弹出图2-6对话框。在该对话框中我们选中设定,输入数值1,这代表我们以分类数值1所代表的类别作为参考类别,即最低数值作为参考类别。

    单击继续。当然也可以选择“第一类别”和“最后类别”,入选中分别表示以最低数值或最高数值作为参考类别。其他设置与二元Logistic分析相似,将我们要输出的项勾选即可,点击图2-5中确定,输出数据。

    输出数据基本与二元Logistic分析相似,我们重点讲下最后一项“参考估计”,如图2-7所示,其中参考类别为ICAS=1的分类情况,而其中的ICAS=0分为2、3、4三种,分别给出了ICAS=0时的数值。而其中Exp(B)(即OR值)表示某因素(自变量)内该类别是其相应参考类别具有某种倾向性的倍数。如Exp(B)=2.235时,即表示在较轻这一类别下ICAS患者数为其他类别(ECAS和NCAS)的2.235倍。这里面的显著水平即为P值。数据分析培训

    这里要强调的是,一些文献中在输出数据的时候经常会给出“Referent(参考)”项,这里的Referent,即为我们这里所选的参考类别1,因为

    1作为参考类别,所以其所有数值为0

    ,即无数据输出。因此在文中需标注其为Referent。

    展开全文
  • 多元线性回归结果怎么

    千次阅读 2022-04-26 17:25:07
    回归分析实质上就是研究一个或多个自变量X对一个因变量Y(定量数据)的影响关系情况。当自变量为1个时,是一元线性回归,又称作简单线性回归;自变量为2个及以上时,称为多元线性回归。例如:研究吸烟、喝酒、久坐对...

    一、研究场景

    回归分析实质上就是研究一个或多个自变量X对一个因变量Y(定量数据)的影响关系情况。当自变量为1个时,是一元线性回归,又称作简单线性回归;自变量为2个及以上时,称为多元线性回归。例如:研究吸烟、喝酒、久坐对高血压患病的影响关系等。

    二、SPSSAU操作

    SPSSAU左侧仪表盘“通用方法”→“线性回归”;

    三、线性回归的一般步骤

    回归分析用于研究X(定量或定类)对Y(定量)的影响关系,是否有影响关系,影响方向及影响程度情况如何;
    第一:首先分析模型拟合情况,即通过R方值分析模型拟合情况,以及可对VIF值进行分析,判断模型是否存在共线性问题【共线性问题可使用岭回归或者逐步回归进行解决】;
    第二:写出模型公式(可选);
    第三:分析X的显著性;如果呈现出显著性(p值小于0.05或0.01);则说明X对Y有影响关系,接着具体分析影响关系方向;
    第四:结合回归系数B值,对比分析X对Y的影响程度(可选);
    第五:对分析进行总结。
    回归分析之前,可使用箱盒图查看是否有异常数据,或使用散点图直观展示X和Y之间的关联关系;回归分析之后,可使用正态图观察和展示保存的残差值正态性情况;或使用散点图观察和展示回归模型异方差情况【残差与X间的散点完全没有关系则无异方差】。

    线性回归分析思路总结!简单易懂又全面!

    四、SPSSAU结果与指标解读

    1.线性回归分析结果

    计算:

    (1)VIF(方差膨胀因子)

      对于VIF说明:其值介于1~之间。其值越大,自变量之间存在共线性的可能越大;

    (2)R方

     

    它是判断线性回归直线拟合优度的重要指标,表明决定系数等于回归平方和在总平方和中所占比率,体现了回归模型所解释的因变量变异的百分比;例:R2=0.775,说明变量y的变异中有77.5%是由变量x引起的,R2=1,表明因变量与自变量成函数关系。

    (3)调整R方

    其中,k为自变量的个数;n为观测项目。自变量数越多,与R2的差值越大;例: 

     

    (4)F值

    参考下方ANOVA表格(中间过程)

    F=回归均方/残差均方;0.254/0.237=1.068

    从上表可知,将价格,性能,品牌偏好作为自变量,而将笔记本是否购买作为因变量进行线性回归分析,从上表可以看出,模型公式为:笔记本是否购买=0.588 + 0.033*价格-0.116*性能 + 0.061*品牌偏好,模型R方值为0.032,意味着价格,性能,品牌偏好可以解释笔记本是否购买的3.2%变化原因。对模型进行F检验时发现模型并没有通过F检验(F=1.068, p=0.367>0.05),也即说明价格,性能,品牌偏好并不会对笔记本是否购买产生影响关系,因而不能具体分析自变量对于因变量的影响关系,分析结束。

    2.模型汇总(中间过程)

    补充说明:一般对于时间序列分析才会考虑DW值:

    1. 当残差与自变量互为独立时,DW≈2;
    2. 当相邻两点的残差为正相关时,DW<2;
    3. 当相邻两点的残差为负相关时,DW>2;

    3.ANOVA表格(中间过程)

    F=回归均方/残差均方;0.254/0.237=1.068;

    对模型进行F检验时发现模型并没有通过F检验(F=1.068,p=0.367>0.05),也即说明价格,性能,品牌偏好并不会对笔记本是否购买产生影响关系,因而不能具体分析自变量对于因变量的影响关系。

    4.回归系数(中间过程)

    95%CI:是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间(置信区间)。

    补充说明:SPSSAU还提供了coefPlot、预测模型等。例如下图:

    五、疑难解惑

    1.回归分析缺少Y?

    回归分析是研究X对于Y的影响。有时候由于问卷设计问题,导致直接缺少了Y(没有设计对应的问卷题项),建议可以考虑将X所有题项概括计算平均值来表示Y。(使用“ 生成变量”的 平均值功能)(另提示:如果问卷中并没有设计出Y对应的题项,没有其它办法可以处理)

    2.影响关系的大小,那个自变量影响更大一点?

    如果说自变量X已经对因变量Y产生显著影响(P< 0.05),还想对比影响大小,建议可使用标准化系数( Beta)值的大小对比影响大小,Beta值大于0时正向影响,该值越大说明影响越大。Beta值小于0时负向影响,该值越小说明影响越大。

    3.回归分析之前是否需要先做相关分析?

    一般来说,回归分析之前需要做相关分析,原因在于相关分析可以先了解是否有关系,回归分析是研究有没有影响关系,有相关关系但并不一定有回归影响关系。当然回归分析之前也可以使用散点图直观查看数据关系情况等。

    4.常数项值很大或者很小?

    常数项无实际意义,包括其对应的显著性值等均无实际意义,只是数学角度上一定存在而已。

    5.回归系数非常非常小或者非常非常大?

    如果说数据的单位很大,不论是自变量X还是因变量Y;此种数据会导致结果里面的回归系数出现非常非常小,也或者非常非常大。此种情况是正常现象,但一般需要对数据进行统一取对数处理,以减少单位问题带来的‘特别大或特别小的回归系数’问题。

    六、总结

    以上就是多元线性回归分析的指标解读,对于线性回归的操作步骤具体可以查看推荐文章,线性回归在实际研究里非常常见,但是理论与实际操作会有较大“距离”,具体还需要结合实际研究考察。


    SPSSAU:回归分析结果不稳定,可以试试这种方法

    更多干货请前往SPSSAU官网查看。

    展开全文
  • 当影响因变量的因素是多个时候,这种一个变量同时与多个变量的回归问题就是多元回归,分为:多元线性回归和多元非线性回归。这里直说多元线性回归。对比一元线性回归:1.1多元回归模型:1.2多元回归方程1.3估计的...
  • 回归分析表怎么懂?

    万次阅读 2021-02-05 08:36:50
    展开全部我给你解读一份stata的回归表格吧,应该有标准表格的所有内容了,因为你没有给范62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333332643336例,……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格,它们是类似的...
  • 数据分析之回归分析

    千次阅读 2021-07-03 11:51:50
    回归分析1、概述2、分类3、线性回归3.1 单变量线性回归3.2 多变量线性回归3.3 线性回归分析的步骤:3、评价回归算法的指标 1、概述 \quad \quad 回归分析(Regression)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量...
  • STATA regress回归结果分析

    万次阅读 多人点赞 2020-07-30 22:37:11
    对于STATA回归结果以前一直不清不楚,每次都需要baidu一波,因此今天将结果相关分析记录下: 如上图 上面左侧的表是用来计算下面数据的,分析过程中基本不会用到 右侧从上往下 1.Number of obs 是样本容量 2.F是...
  • 文章结构文章结构回归分析是通过建立统计模型研究变量间相关关系的密切程度、结构状态、模型预测的一种有效工具。一元线性回归分析一元线性回归是描述两个变量之间统计关系的最简单的回归模型。1.数学模型假设变量x...
  • 优质回答 回答者:jayjayR平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和(方差分析表中的0.244)占总平方和(方差分析表中的0.256)的比例,也称为决定系数。你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高,...
  • 今天给大家写写如何把你做的模型系数画出来,就是你的模型中自变量都有一个系数和置信区间嘛,那么我们把系数和其置信区间画出来的样子就像是meta中的森林图差不多,所以我把文章起了个绘制回归分析结果的森林图。...
  • Python数据分析|线性回归

    千次阅读 2020-12-20 14:28:37
    Python数据分析学习笔记,今天分享下利用Python对业务进行数据预处理,并利用线性回归进行数据预测。壹 数据导入Python下载及环境配置这里就不赘述了哈,网上教程非常多,我们直接一开始就进入干货,打它一个...
  • 线性回归分析步骤总结

    千次阅读 2022-04-02 16:16:23
    线性回归分析研究影响关系情况,回归分析实质上就是研究X(自变量)对Y(因变量,定量数据)的影响关系情况。当自变量为1个时,是一元线性回归,又称作简单线性回归;自变量为2个及以上时,称为多元线性回归。线性回归广泛...
  • 本文介绍回归模型的原理知识,包括线性回归、多项式回归和逻辑回归,并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章,希望对您有所帮助。
  • 我们推送了“多重线性回归的SPSS详细操作步骤”,介绍了在应用多重线性回归模型之前所需要满足的8个适用条件,简单概括如下:(1) 自变量与因变量存在线性关系;(2) 残差间相互独立;(3) 残差服从正态分布;(4) 残差...
  • SPSS回归分析案例

    千次阅读 2021-07-30 20:35:15
    SPSS回归分析案例 1.应用最小二乘法求经验回归方程 1.1数据导入 首先将数据导入SPSS如下: 1.2线性回归条件的验证 我们需要验证线性回归的前提条件: 线性(散点图,散点图矩阵) 独立性 正态性(回归分析的过程中...
  • logit回归分析步骤汇总

    千次阅读 2022-04-02 16:21:28
    Logit回归分析用于研究X对Y的影响,并且对X的数据类型没有要求,X可以为定类数据(可以做虚拟变量设置),也可以为定量数据,但要求Y必须为定类数据,并且根据Y的选项数,使用相应的数据分析方法。logit回归分析一般...
  • SAS实验04 ——回归分析

    千次阅读 2020-04-24 18:54:55
    通过实验进行对回归分析的学习,并有效掌握回归分析数据样本的解读和整理并从SAS输出结果中得到相关结论 二、实验内容 ①我近些日子复习英语单词的个数和每天的单词学习时间之间的关系做一元线性回归分析 ②我近些...
  • 多元线性回归分析

    千次阅读 2021-10-21 09:24:41
    回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。...
  • 线性回归是一种简单又强大的统计模型,可用于检测两个或者多个变量...通过阅读本文,你将能理解报告中核心数字所代表含义,更精确的阐释回归分析结果。一般来说,回归分析报告主要包含以下三个部分:1.模型摘要摘...
  • OLS回归分析原理实战及结果解析-python3

    万次阅读 多人点赞 2020-10-19 20:17:39
    回归分析是研究相关关系的一种数学工具,它能帮助我们从一个变量的取值区估计另一个变量的取值。 OLS(最小二乘法)主要用于线性回归的参数估计,它的思路很简单,就是求一些使得实际值和模型估值之差的平方和达到最小...
  • R语言 逐步回归分析

    千次阅读 2020-04-24 10:40:27
    逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则,通过选择最小的AIC信息统计量,来达到删除或增加变量的目的。 R语言中用于逐步回归分析的函数 step() drop1() add1() 1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归分析 tdata<-...
  • 数学建模:SPSS线性回归分析——逐步回归分析

    万次阅读 多人点赞 2021-08-01 19:42:48
    针对变量关系研究方法,包括了相关关系研究以及影响关系研究,大致将常用分析方法归纳为:相关分析,线性回归分析,Logistic回归分析,SEM结构方程 1.相关性检验 为何要进行相关性检验 1.目的主要是观察各自...
  • 上期学习了怎样汇总单因素 Cox 回归结果,这期学习单因素;回归分的汇总,由于使用的是 coxph和 glm 两个函数结果的展示有所不同,因此整理过程略有不同,但是提取的信息是一致的。
  • 那么,在进行回归分析时,如何得出回归方程呢?一般来说,我们可以通过检验回归系数撰写回归方程,但在不清楚方程表达式的情况下,也可通过图表参考线撰写。接下来,我们通过IBM SPSS Statistics具体阐述下以上两种...
  • 如何用python进行回归分析

    千次阅读 2020-11-30 02:00:26
    广告关闭腾讯云11.11云上盛惠 ,... 本文讲述如何用python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据...
  • 多重线性回归分析SPSS操作与解读

    千次阅读 2020-12-19 08:55:17
    转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习...在线性回归中,残差是一个非常重要的概念,它是估计值与观测值之差,表示因变量中除了分析的自变量外其他所有未进入模型的因素引起的变异,即不能由分析自变量估计...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 164,250
精华内容 65,700
关键字:

如何看回归分析结果