spss二元回归分析交互作用

第二个表说明拟合度,0.996,接近1,说明模型拟合不错；第三个表看F值就好,相当大,在95%甚至99%置信度下显著；第四个表说明自变量X（营业收入）系数为0.891,并且是在95%甚至99%置信度下

就是系数加上变量这么来写啊,比如0.196VAR00002-0.152VAR00003-.我替别人做这类的数据分析蛮多的

给你举个例子来说明吧左表的数据是对数年来国内旅游者的旅游花费与自由自配收入、闲暇时间的调查数据.（数据是假设的）目的：试进行多重回归分析,求出回归方程式,来年若闲暇时间没有变化,但自由自配收入较之今年

SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions）,“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatisticalP

没有这么麻烦,很容易的：在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量（按住Ctrl键不放,用鼠标分别点击月收入与受教育程度）,然后点击>a*b>键就可以了.再问：你好，此外，我还

 是否有统计学意义主要看sig如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响.另外logistic回归中Exp(B)值即为OR

可以的,f值为8.14,p值小于0.05,说明回归模型是有意义的

R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

（1）中F伴随的p值小于0.001,是怎么看出来的?（2）常数在0.005下显著,以及x1在0.001下显著是怎么看出来的?就是看最后一列的sig值,就是P值.它小于显著性水平,比如0.05,就显著.

...你做的是Logistic回归...这和一般的二元线性回归是有差异的Logistic回归是针对因变量是定类变量设计的你这个数据根本不适合要求定类变量的意思就是这一问题的回答只具有分类意义,如性别只

analyse——generallinearmodel——univariate,选择plot,将要分析的两个要素,自变量,因变量分别ADD到横纵坐标中,就可以做交互作用出散点图.

因为在多元回归分析的过程中,会自动剔除一些对于因变量无显著影响的变量你只是用简单相关分析的不准确,有可能是变量之间存在一些共线性所以导致单个都相关,而在多元回归分析时会有些变量被剔除了,回归方程可以用

这种情况很正常知道吗因为在计算相关系数时,得到相关系数0.21,说明相关性不是很强,但通过检验了,说明在总体中AB也存在这种相关关系而回归分析是,我想你应该是建立一元线性回归吧,但没有通过检验,这种一

一看判定系数R方,本例中,R方=0.202,拟合优度很差.一般要在0.6以上为好.至少也在0.4以上.二看系数估计量的sig值,其中,独董规模的sig=0.007,小于0.05,说明该变量对因变量有显

logit回归的结果一般不去太在意方程.数据发我,我看看再问：大哥（姐），做财务预警模型要有ST公司，我想问一下找得到30或35家2010年被首次ST的公司吗？

abcde是一个问题的五个选项?是分类变量还是连续性的变量如果是分类变量需要转变成哑变量才能回归,如果是连续性的变量可以直接纳入回归中另外回归分析要看散点图呈现线性关系可以用线性回归,对因变量要求为连

除了碱度R和常数项以外,其余变量显著性都极低.模型总体显著性也低.最后的P-P图上,散点聚集没有聚集在直线上结论：模型显著性不足,更改模型设定,或采用逐步回归.再问：帮我看看我的原始数据，这个如何处理

你这个问题可能是两者是一种对称关系,就是相互都可以做自变量和因变量,即相互影响的关系.比如说,努力工作与获得财富之间的关系,在努力工作之后就会获得很多财富,同时,获得财富之后又会促使其努力工作,这就是

这就是方差分析的结论啊,如果你希望得到主效应和交互效应的具体大小,可以再做logit对数线性模型,分别看下主效应和交互效应的大小

你直接用SPSS的菜单上的回归就可以做了,有向导的,你跟着做就是了,最后就会得到结果,至于99.7%的参数中间有一步你可以自己改参数的