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  • 2021-01-12 00:48:50

    多个自变量多个因变量用SPSS如何分析?

    提问:

    我是在做问卷,然后是要研究A与B两个问题之间的关系.然后AB分别设定了n个问题,从完全不符合到完全符合设为1到5的数值.昨晚问卷后我就有A1,A2……An这些自变量,然后B1,B2……Bn这些因变量,都有数值,要分析A对B的影响,该怎么办?

    实在不能直接分析能不能用简单相加的方法,就是把一个问卷的A1到An加起来,B1到Bn加起来,然后再把所有问卷放在一起分析,这样可不可以?

    如果用因子分析提取主成分的话,就只能把收集来的所有问卷的A1提取一个主成分,所有问卷的A2提取一个主成分以此类推,可是我想要的是一个问卷中的A1到An提取一个主成分,

    如果不能的话能不能简单相加啊……

    精彩回答:

    可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析(当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多变量方差分析).最后,如果想考察两者的线性的数量关系,可以再做回归分析.

    因子分析的步骤:菜单栏”分析”——“降维”——“因子分析”,在变量框里分别选入变量,记住将因子得分保存为新的变量.

    方差分析的步骤:分析——一般线性模型——单变量,将因变量选入“因变量”框内,将自变量选入”固定因子“框内,点确定.

    回归分析:分析——回归.选择线性或曲线模型.

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    协方差分析解决的问题:多个自变量(包括离散变量和连续变量)对一个因变量(连续数据)的影响。自变量中的连续变量被作为协变量加以'控制'(控制变量)。

    协方差分析可以在一定程度上排除非处理因素的影响,从而准确的获得处理因素的影响。

    协方差分析的条件:除了满足一般的方差分析条件外,还需要满足'平行性检验'。

    协方差分析是回归分析和方差分析的结合。

    分析步骤包括两个部分:

    第一部分:平行性检验

    自变量与协变量的交互作用:P>0.05,满足平行性检验,满足协方差分析的条件;P≤0.05,不满足平行性检验,不满足协方差分析的条件。

    第二部分:协方差分析

    案例:

    运动干预对高血压人群的治疗效果研究

    实验设计(简化版):选取54名高血压人群,随机分为3组,分别采用健身走、广场舞、太极拳运动干预。干预时间为6个月。实验前、实验后测试安静收缩压,差值形成变量'血压下降'。已经统计检验过,实验前三组的收缩压基础值差异没有统计学意义。

    统计分析思路说明:考虑到年龄可能对血压下降程度有较大影响,而年龄又是连续变量,因此把'年龄'作为'协变量'。在研究运动干预对血压影响的同时,排除协变量'年龄'的影响,使结果更加准确。协方差分析就是用于解决类似问题的。

    自变量:锻炼项目

    协变量:年龄

    因变量:血压下降。

    1 部分数据

    图1

    2 平行性检验

    这是协方差分析的一个重要条件。意思是:各组的协变量与因变量存在线性回归关系且斜率基本相同。也就是回归直线近似平行。

    可以先做一个散点图,初步探索平行性。

    图2 散点图

    根据图2,三条回归直线近似平行,可以尝试采用协方差分析。

    SPSS步骤:

    1)分析-一般线性模型-单变量

    图3

    2)'血压下降'为'因变量';'组别'为'固定因子';'年龄'为'协变量'。

    图4

    3)点击'模型'。

    图5

    4)点击'定制',然后把因子与协变量的主效应和交互作用都选到'模型'列表(默认是没有交互作用的)。点击'继续'。

    5)返回'图4'后,点'确定'。下面是结果。

    图6

    组别与年龄的交互作用,P=0.770>0.05,说明交互作用不显著。也就是满足平行性检验。

    因为交互作用不显著,可以精简模型。把交互作用剔除,再做协方差分析。

    3 协方差分析

    1)图4状态点击'模型',把'组别'和'年龄'的交互作用取消。点击'继续'。

    图7

    2)回到图4后,点击'选项',如下图勾选。点击'继续',返回后,点击'确定'查看结果。

    图8

    4 SPSS结果

    1)方差齐性检验结果

    图 9

    P=0.462>0.05,方差齐性。满足了协方差分析的另一个条件。

    2)方差分析表

    图10

    组别P=0.019<0.05,说明三种运动干预方式对血压下降的效果不同。

    年龄P=0.000<0.05,说明年龄的确对血压下降程度产生了影响。排除这部分影响后,使运动干预对血压的影响结果更加准确。

    图11

    结合图11均值可知。结果:降压效果由高到低依次为HIIT、持续有氧、核心训练。(当然,如果结合后面的成对比较统计结果进一步做出判断会更加合适,篇幅原因,不再展开。)

    5 请一定要往下看

    如果不考虑'年龄'这个协变量对因变量(血压下降)的影响,结果会怎样?

    1)'组别'为'固定因子';'血压下降'为'因变量'。其他全默认。直接点击'确定'。

    图12

    2)方差分析表

    图13

    组别P=0.133>0.05,说明三种运动干预方式对血压下降的效果相同。

    由此可见,不考虑协变量'年龄'时得出了与前面完全相反的结果。

    这提示我们:科学研究中选择准确统计方法的重要性,方法一旦选错,我们将无法追求科学真理。

    展开全文
  • 目录:前言偏相关或复相关意义与用途分析方法:1、 样本相关系数矩阵、相关系数检验2、 复相关分析3、 决定系数 (RMSE的介绍)小结、前言:继上篇文章,继续探讨相关性分析,这次不再是两个变量,而是3个或者...

    目录:前言

    偏相关或复相关

    意义与用途

    分析方法:

    1、 样本相关系数矩阵、相关系数检验

    2、 复相关分析

    3、 决定系数

    equation?tex=R%5E2 (RMSE的介绍)

    小结

    一、前言:

    继上一篇文章,继续探讨相关性分析,这次不再是两个变量,而是3个或者以上的变量之间的相关关系分析。

    没读过上篇文章请先仔细阅读再过来,因为多变量本质上是基于双变量的TzeSing Kong:相关性分析(两变量)​zhuanlan.zhihu.comv2-e69227d959b35b12f69b363c678df786_180x120.jpg

    二、偏相关或复相关

    简单相关:研究两变量之间的关系

    偏相关或复相关:研究三个或者以上变量与的关系

    在这里仍然是选择最简单的线性相关来解释:

    三、意义与用途:

    有些情况下,我们只想了解两个变量之间是否有线性相关关系,并不想拟合建立它们的回归模型,也不需要区分自变量和因变量,这时可用相关性分析。

    四、分析方法:

    1、样本相关阵

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_n+ 来自正态总体

    equation?tex=N_p%28%5Cmu%2C%5Csigma%5E2%29 容量为

    equation?tex=n 的样本,其中每个样本

    equation?tex=x

    equation?tex=p 个观测

    分别计算两两样本之间的简单相关系数

    equation?tex=r_%7Bij%7D+ ,它们构成的矩阵就是:

    equation?tex=%5Cbegin%7Bbmatrix%7D+r_%7B11%7D+%26+r_%7B12%7D+%26...+%26+r_%7B1p%7D+%5C%5C+r_%7B21%7D+%26+r_%7B22%7D+%26+...+%26r_%7B2p%7D+%5C%5C+...%26...%26...%26...+%5C%5Cr_%7Bp1%7D%26r_%7Bp2%7D%26...%26r_%7Bpp%7D+%5Cend%7Bbmatrix%7D%5Cquad

    由于每个变量跟自己的相关系数就是

    equation?tex=1 ,即:

    equation?tex=%5Cbegin%7Bbmatrix%7D+1+%26+r_%7B12%7D+%26...+%26+r_%7B1p%7D+%5C%5C+r_%7B21%7D+%26+1+%26+...+%26r_%7B2p%7D+%5C%5C+...%26...%26...%26...+%5C%5Cr_%7Bp1%7D%26r_%7Bp2%7D%26...%261+%5Cend%7Bbmatrix%7D%5Cquad%3D%28r_%7Bij%7D%29_%7Bp%5Ctimes+p%7D

    其中,

    equation?tex=%28r_%7Bij%7D%29_%7Bp%5Ctimes+p%7D 就是两个变量的简单相关系数。

    equation?tex=r_%7Bij%7D%3D%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28x-%5Cbar%7Bx%7D%29%28y-%5Cbar%7By%7D%29%7D%7D%7B%5Csqrt%7B%5Csum%7B%28x-%5Cbar%7Bx%7D%29%5E2%5Csum%7B%28y-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7D%7D

    例子:v2-c3cd33fcac270371c6d3c9d40a62f918_720w.jpg

    > X <- read.table("clipboard", header = T)

    > cor(X) # 相关系数矩阵

    y x1 x2 x3 x4

    y 1.0000000 0.9871498 0.9994718 0.9912053 0.6956619

    x1 0.9871498 1.0000000 0.9907018 0.9867664 0.7818066

    x2 0.9994718 0.9907018 1.0000000 0.9917094 0.7154297

    x3 0.9912053 0.9867664 0.9917094 1.0000000 0.7073820

    x4 0.6956619 0.7818066 0.7154297 0.7073820 1.0000000

    再看看矩阵散点图:

    > pairs(X, ...) # 多元数据散点图v2-61a5c0634204d0715edf11647f97174b_720w.jpg

    相关系数检验:

    > install.package('psych') # 先安装一个'psych'的包

    > library(psych)

    > corr.test(X)

    Call:corr.test(x = yX)

    Correlation matrix

    y x1 x2 x3 x4

    y 1.00 0.99 1.00 0.99 0.70

    x1 0.99 1.00 0.99 0.99 0.78

    x2 1.00 0.99 1.00 0.99 0.72

    x3 0.99 0.99 0.99 1.00 0.71

    x4 0.70 0.78 0.72 0.71 1.00

    Sample Size

    [1] 31

    Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests.)

    y x1 x2 x3 x4

    y 0 0 0 0 0

    x1 0 0 0 0 0

    x2 0 0 0 0 0

    x3 0 0 0 0 0

    x4 0 0 0 0 0

    To see confidence intervals of the correlations, print with the short=FALSE option

    上面矩阵是相关系数的

    equation?tex=t 值矩阵,下面矩阵是

    equation?tex=P 值矩阵

    可以看出

    equation?tex=y

    equation?tex=x_1%2C+x_2%2C+x_3%2C+x_4 的关系都十分密切

    相关系数

    equation?tex=r%3E0.8 且置信度

    equation?tex=P%3C0.001

    2、复相关分析

    实际分析中,一个变量(

    equation?tex=y )往往要受到多种变量(

    equation?tex=x_1+...+x_4 )的综合影响,

    所谓复相关,就是研究多个变量同时与某个变量的相关关系,

    度量复相关程度的指标是复相关系数

    多个变量同时与某个变量的相关关系不能直接测算,只能通过间接测算

    复相关系数的计算:

    设因变量

    equation?tex=y ,自变量为

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p ,构造一个线性模型为:

    equation?tex=y%3Db_0%2Bb_1x_1%2C%2B...%2Bb_px_p%2B%5Cvarepsilon

    equation?tex=%5Chat%7By%7D+%3D+b_0%2Bb_1x_1%2B%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Bb_px_p

    equation?tex=y

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p 作相关分析,就是对

    equation?tex=y

    equation?tex=%5Chat%7By%7D 做简单相关分析

    记:equation?tex=r_%7By%C2%B7x_1%C2%B7%C2%B7%C2%B7x_p%7D

    equation?tex=y

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p 的复相关系数,

    equation?tex=r_%7By%C2%B7%5Chat%7By%7D%7D

    equation?tex=y

    equation?tex=%5Chat%7By%7D 的简单相关系数

    equation?tex=r_%7By%C2%B7x_1%C2%B7%C2%B7%C2%B7x_p%7D 的计算公式:

    equation?tex=R%3Dcorr%28y%2Cx_1%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p%29%3Dcorr%28y%2C%5Chat%7By%7D%29%3D%5Cfrac%7Bcov%28y%2C%5Chat%7By%7D%29%7D%7B%5Csqrt%7Bvar%28y%29var%28%5Chat%7By%7D%29%7D%7D

    复相关系数常用于多元线性回归分析中,我们希望知道因变量与一组自变量之间的相关程度,即复相关,复相关系数反映了一个变量与另一组变量的密切程度。

    假设检验:

    与多元回归的方差分析一样,所以我留在下篇文章阐述回归分析与方差分析的时候会继续详细说明

    综上:

    equation?tex=R%3D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%3D%5Cfrac%7BSSR%7D%7BSST%7D

    至于

    equation?tex=SSR

    equation?tex=SST 还有

    equation?tex=SSE 是什么?

    就由下篇文章阐述回归分析的时候会详细说明。TzeSing Kong:线性回归——描述变量间预测关系最简单的回归模型​zhuanlan.zhihu.comv2-ded72b64347f782cdb92e92d4fd6ee48_180x120.jpg

    3、决定系数

    equation?tex=R%5E2 (coefficient of determination)

    在复相关系数中,根号里面的比值

    equation?tex=%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D

    其实说明了回归平方和与总离差平方和的比值,反应了回归贡献的百分比

    把复相关系数两边平方一下就能得到决定系数

    equation?tex=R%5E2%3D%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%3D1-%5Cfrac%7BSSE%7D%7BSST%7D%3D1-%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-y_i%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D

    决定系数用于评价多元回归方程、变量选择、曲线回归方程拟合的好坏程度中,常常用到。

    【注意】equation?tex=R%5E2 是相关性的度量,并不是准确性的度量!!!

    equation?tex=R%5E2 依赖于

    equation?tex=y 的波动程度(样本方差),这会使得我们看待模型的好坏有着巨大影响,例如,假设测试集

    equation?tex=y 的方差是

    equation?tex=4.2 ,如果一个模型的

    equation?tex=RMSE%3D1

    equation?tex=R%5E2 大致为

    equation?tex=76%5C%25 ,但是另一个测试集

    equation?tex=y 的方差是

    equation?tex=3 (分母小了,

    equation?tex=R%5E2 小了),

    equation?tex=R%5E2 则变为

    equation?tex=67%5C%25 。变成了模型好坏取决于测试集的波动程度,所以这个十分不靠谱

    不明白上面的话,可以再看一个例子,如果我们建立了一个模型预测广州房价,如果测试集中广州房屋售价的波动范围较大——方差较大(40万-几千万),因为方差大,所以很可能导致

    equation?tex=R%5E2 也比较大(假设

    equation?tex=80%5C%25 ),但

    equation?tex=RMSE 可能十万,这对于广州房价预测来说是一个很糟糕的预测范围。

    具体用法,留在回归分析中详细阐述。TzeSing Kong:线性回归——描述变量间预测关系最简单的回归模型​zhuanlan.zhihu.comv2-ded72b64347f782cdb92e92d4fd6ee48_180x120.jpg

    在 线性回归 中的 3.4 决定系数

    # 先建立多元线性回归模型

    > fm = lm(y~x1+x2+x3+x4,data = X)

    计算多元线性回归模型决定系数

    > R2 = summary(fm)$r.sq

    > R2

    [1] 0.9997162

    计算复相关系数

    > R = sqrt(R2)

    > R

    [1] 0.9998581

    【补】

    什么是RMSE?

    RMSE是回归问题的性能指标,衡量的是 预测值

    equation?tex=h%28x%5E%7B%28i%29%7D%29 与 真实值

    equation?tex=y%5E%7B%28i%29%7D 间的差距

    是测量预测误差的标准差

    equation?tex=RMSE%28X%2Ch%29%3D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B1%7D%7Bm%7D%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5Em%28h%28x%5E%7B%28i%29%7D%29-y%5E%7B%28i%29%7D%29%5E2%7D

    举例子:RMSE 等于 50000,根据【

    equation?tex=3%5Csigma 准则】意味着:

    大约 68% 的预测值位于真实值的 50000元(

    equation?tex=1%5Csigma )以内,

    大约 95% 的预测值位于真实值的 100000元 (

    equation?tex=2%5Csigma )以内,

    大约 99.7% 的预测值位于真实值的 150000元内 (

    equation?tex=3%5Csigma )以内

    五、小结:

    可以看出多变量相关分析跟回归分析的关系很密切,多变量相关分析能为回归分析服务,因为要具有相关性才有做线性回归拟合的价值

    展开全文
  • Root of Mean Square Error (RMSE): 0.552968636193814Sum of Squared Residual: 7.33858350273712Correlation Coef. (R): 0.967603268749806R-Square: 0.936256085695309Adjusted R-Square: 0.851964171950494Deter...

    Root of Mean Square Error (RMSE): 0.552968636193814

    Sum of Squared Residual: 7.33858350273712

    Correlation Coef. (R): 0.967603268749806

    R-Square: 0.936256085695309

    Adjusted R-Square: 0.851964171950494

    Determination Coef. (DC): -4.46808418046885

    F-Statistic: 8.6883418476569

    Parameter                  Best Estimate

    --------------------        -------------

    e0        13.9352477245558

    e1        15083489353.5665

    a        0.209330199775545

    r        9.84300027446168E-46

    ====== Output Results ======

    File: Data File-1

    No        Target y1        Calculated y1        Target y2        Calculated y2        Target y3        Calculated y3

    1        18.42445        17.6182972078781        2.34646        1.25666199904499        0.127355769        0.0713270972908252

    2        19.27556        18.5706074299262        2.40837        1.58159167277283        0.12494423        0.0851663941925846

    3        19.66805        19.0937435606322        2.50286        1.76008650388092        0.127255117        0.092181320980444

    4        20.12384        19.8992493538741        2.65565        2.03492628662184        0.13196537        0.102261459738212

    5        21.35861        21.4413355389213        3.10685        2.56108840183982        0.145461245        0.119446309544982

    6        21.54175        22.6134208541421        3.17097        2.96100566621095        0.147201133        0.130940191902394

    7        21.35861        21.4413355389213        3.10685        2.56108840183982        0.145461245        0.119446309544982

    8        21.54175        22.6134208541421        3.17097        2.96100566621095        0.147201133        0.130940191902394

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  • 涉及到一个河流的水污染分析,其中污染物较,同时自变量也较(气象因素含温度和天气、污染企业数量及其位置、生活污染等)。需要考虑用什么模型来建模呢? 另外,污染物的数值之间,用相关性分析,貌似还有...
  • 案例背景或目标:激素水平是否在对照组和实验组之间存在...基本思路:控制变量法,首先排除性别,年龄,萎缩程度,胃粘膜细胞肠化生程度的影响; 探索性数据分析:观察样本量,样本的分布,是否存在偏态分不等; ...
  • 多个自变量的函数拟合问题

    千次阅读 2021-04-18 16:27:30
    现在想要拟合一个s=a0+a1*x+a2*y+a3*z+a4*u+a5*v+a6*w+a7*x*y+a8*x*z+a9*x*u+a10*x*v+a11*x*w+a12*y*z+a13*y*u+a14*y*v+a15*y*w+a16*z*u+a17*z*v+a18*z*w+a19*u*v+a20*u*w+a21*v*w+a22*x^2+a23*y^2+a24*z^2+a25*u^2...
  • 首先,将x、y看成同一变量,即x(1)、x(2) 然后,定义自变量函数,即fun=inline('x(2)-f(x(1),x(2))','a','x')%a是拟合系数 再用Matlab的nlinfit()函数或lsqcurvefit()函数进行拟合另外你也可以利用可视化工具cftool...
  • 个变量与因变量相关性分析提问:用SPSS一个分析,有一个因变量和N个自变量,先做相关性发现有很多自变量与因变量有关,相关性也比较高.继续说,但是再做多重回归方程的时候只有3个因变量入选,其他都被排除了,那在写...
  • 个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记两概念:RR和OR二分类资料的logistic回归SPSS操作示例几需要注意的问题:样本量、哑变量、模型拟合效果和拟合优度检验、多重共线【1】两概念RR(Relative Risk)...
  • 1.分析多自变量对某一个因变量的显著性 在分析里找到,General linear model,然后选择Univariate, 分别把两个自变量TIssue and Speed 输入到Fixed Factor,然后设置Option里的描述,如果需要其他的设置可以自己添加 ...
  • TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现根据三个自变量预测一个因变量的回归问题 目录 实验数据 设计思路 输出结果 实现代码 实验数据 TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现基于30行样本(每个...
  • 求解很多多自变量的问题时,需要用到遗传算法,我们以标准遗传算法为例,举例说明如何实现x、y两个自变量的遗传算法的实现。其实在之前的文章 遗传算法的进一步探究—目标优化_数学建模matlab算法(七) 以及 遗传...
  • python打印多个变量Like other programming languages, In python also, we can define and print the multiple variables. Here, we see how can we print the single and multiple variables using the print() ...
  • MATLAB中如何对含有多个变量的函数,只对其中一个或两个变量进行数值积分,而其他变量为设定的定值呢? 最好用的方法 由于对一个或两个变量进行积分方法类似,下面通过一个对两个变量进行积分的案例来介绍这种方法。...
  • matlab 画两个自变量的函数图像

    千次阅读 2021-04-19 01:44:34
    dao可用meshgrid和mesh函数来绘制曲面,内举例子如下,容具体用法可参加helpmesh等。:lol[x,y]=meshgrid(-1:.05:1);z=x.^2+sin(y);mesh(x,y,z),曲线还是曲面,曲线的话用plot3函数,曲面是mesh,还有surf,surfl等...
  • matlab同时给多个变量赋值(deal)

    万次阅读 多人点赞 2019-05-06 00:06:25
    matlab同时给多个变量赋值例子1:对x,y,z同时初始化为100例子2:对a,b,c分别初始化为mat,lab,sky例子3:将Cell数组x={1 2 3}中的1,2,3分别赋值给a,...MATLAB中条语句给多个变量赋值(转载)_了凡春秋_新浪博客 http:...
  • 如何用SPSS把调查问卷中多个维度的多个问题合成一个变量,然后进行相关分析?求大神帮帮忙。 问卷中某变量,用了多个维度来衡量,如何将这几个维度合成一个变量?将每个维度取均值,再将这几个均值加起来取均值来...
  • SPSS:二元Logistic回归中自变量的处理和解读——有序多分类变量的处理。有序多分类变量是很常见的变量形式,通常在变量中有多个可能会出现的取值,各取值之间还存在等级关系。比如高血压分级(0=正常,1=正常高值,2...
  • 线程操作同一个变量

    万次阅读 2019-03-13 15:52:37
    在java线程并发处理中,有一个关键字volatile的使用目前存在很大的混淆,以为使用这个关键字,在进行线程并发处理的时候就可以万事大吉。 Java语言是支持线程的,为了解决线程并发的问题,在语言内部引入了 ...
  • 十、模型自变量选择方法

    万次阅读 2018-07-18 19:51:22
    费尔南多的确获得了一个比较好的模型,然而,费尔南多想要获得最好的输入变量集 本文将详细介绍模型选择方法 一、概念 模型选择方法的想法很直观。它回答了以下问题: 如何为最佳模型选择正确的输入变量? 如何...
  • 在前面有一篇文章,我...这看起来没有什么问题,那么如果一个项目真的需要很多个参数化变量去构建,那么我们直接这样写肯定不行,本篇就来讨论如下如何优化这个问题。 1.问题场景 之前的场景是这样,相关文章ht...
  • 衡量预测变量/自变量重要性

    千次阅读 2020-03-31 14:45:53
    、响应变量为数值型,预测变量为数值型 1.1 Pearson相关系数 衡量线性关系 1.2 Spearman相关系数 变量之间近线性或者曲线相关 不适用于变量间的复杂关系 1.3 loess局部加权回归 非线性关系 采取系列...
  • 函数自变量变量的关系

    千次阅读 2015-09-11 13:49:00
    函数关系式中,能够影响其他变量的一个变量叫做自变量,随自变量的变动而变动的量,就称为变量。下面介绍如何在 几何画板 制作函数自变量变量关系的课件。 更详情: http://www.jihehuaban.com.cn/ ...
  • R语言21-多变量绘图

    千次阅读 2020-02-10 10:29:54
    在原来两个变量的图里面再加一个变量 试图增加颜色,以此来表现 eg1:color=gender用包裹器放在geom_line里面 ggplot(aes(x=age,y=friend_count),data = subset(pf,is.na(gender)))+ geom_line(aes(color = gender)...
  • python3 输入多个变量

    千次阅读 2019-04-08 15:37:55
    #使用eval(有点像作弊),而且输入间隔符必须是逗号 a,b,c = eval(input()) #利用map和split函数来实现解析 #这个是空格隔开的,而且做了类型转换 a,b,c= map(int,input('a,b,c:')...转:python3 输入多个变量 ...
  • 多变量分析方法与相关分析

    千次阅读 2021-08-04 17:11:02
    有监督模型具有两大通用目的:1)分析哪些自变量变量存在显著影响作用, 2)通过选择对变量存在影响的自变量,建立预测变量取值的预测模型。 1)变量为连续变量(建立的模型称为回归预测模型),自变量为...
  • 需要定义一个全局变量供这些源文件中使用:方法如下1、在 state.h声明全局变量: extern int a;2、在state.cpp中定义该全局变量:int a = 10;这样其它源文件就可以使用该变量啦这里需要的是“声
  • 多元回归自变量存在共线性

    千次阅读 2020-10-09 20:32:37
    如果在构建多重线性回归模型时,把具有多重共线性的变量一同放在模型中进行拟合,就会出现方程估计的偏回归系数明显与常识不相符,甚至出现符号方向相反的情况,对模型的拟合带来严重的影响。 今天我们就来讨论一下...
  • 11种常见的多变量分析方法

    万次阅读 多人点赞 2018-10-09 09:31:06
    在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical ...

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多个因变量一个自变量